첫 걸음 내딛기
소개
Amazon Web Services(AWS)는 다양한 데이터 모델을 지원하기 위해 점점 더 많은 목적별 데이터베이스 옵션(현재 15개 이상)을 제공합니다. 여기에는 관계형, 키 값, 문서, 인 메모리, 그래프, 시계열, 와이드 컬럼 및 원장 데이터베이스가 포함됩니다.
적합한 데이터베이스 또는 여러 데이터베이스를 선택하려면 조직의 요구 사항에 따라 일련의 결정을 내려야 합니다. 이 의사 결정 가이드는 올바른 질문을 하고 명확한 구현 경로를 제시하며 기존 데이터베이스에서 마이그레이션하는 데 도움이 됩니다.
AWS 개발자 애드버킷인 Ricardo Ferreira가 6분 30초짜리 동영상에서 AWS 데이터베이스 선택의 기본 사항을 설명하고, 이 의사 결정 가이드의 나머지 부분에서 사용할 수 있는 개념, 기준 및 선택 사항과 관련해 유용한 내용을 소개합니다.
읽을 시간
20분
용도
조직에 가장 적합한 AWS 데이터베이스를 결정하는 데 도움이 됩니다.
레벨
초보자
최종 업데이트 날짜
2023년 9월 11일
적용 대상 서비스
이해
데이터베이스는 소규모 모바일 앱 또는 인터넷의 규모와 실시간 요구 사항이 있는 엔터프라이즈 앱인지와 관계없이 모든 유형의 앱을 위한 데이터를 저장하는 데 사용되는 중요한 백엔드 시스템입니다.
이 의사 결정 가이드는 사용자가 선택할 수 있는 선택 범위를 이해하고, 데이터베이스 선택에 적합한 기준을 설정하고, 각 데이터베이스의 고유한 속성에 대한 자세한 정보를 제공하고, 각 데이터베이스가 제공하는 기능에 대해 더 자세히 알아볼 수 있도록 돕기 위해 작성되었습니다.
데이터베이스를 구축하기 위해서 어떤 앱을 사용합니까?
- 인터넷 규모의 앱: 수백 테라바이트 이상의 데이터에 대한 초당 수백만 건의 요청을 처리하는 글로벌로 분산된 인터넷 규모의 앱입니다. 이러한 데이터베이스는 자동으로 확장 및 축소되어 급격하게 변동하는 워크로드를 수용할 수 있습니다.
- 실시간 앱: 캐싱, 세션 스토어, 게임 순위표, 라이드 헤일링, 광고 타겟팅, 실시간 분석과 같은 실시간 앱은 초당 수백만 건의 요청을 지원하기 위해 마이크로초 단위의 지연 시간과 높은 처리량이 필요합니다.
- 오픈 소스 앱: 고객은 낮은 비용과 커뮤니티 지원 개발 및 지원, 그리고 광범위한 도구 및 확장 기능 에코시스템 때문에 오픈 소스 데이터베이스를 선호합니다.
- 엔터프라이즈 앱: 엔터프라이즈 앱은 영업, 결제, 고객 서비스, 인사와 같은 핵심 비즈니스 프로세스와 호텔 체인의 예약 시스템이나 보험 회사의 위험 관리 시스템과 같은 사업부 프로세스를 관리하는 데 사용됩니다. 이러한 앱에는 신속성, 확장성, 보안, 가용성, 안정성을 지원하는 데이터베이스가 필요합니다.
참고: 이 가이드는 OLTP(온라인 트랜잭션 처리) 애플리케이션에 적합한 데이터베이스를 중점적으로 다룹니다. 주로 대용량의 데이터를 빠르고 효율적으로 저장하고 분석해야 하는 경우(일반적으로 온라인 분석 처리(OLAP) 애플리케이션을 통해 충족) AWS는 대규모 분석 워크로드를 처리하도록 설계된 완전관리형 클라우드 기반 데이터 웨어하우징 서비스인 Amazon Redshift를 제공합니다.
AWS OLTP 데이터베이스에는 관계형과 비관계형의 두 가지 상위 카테고리가 있습니다.
- AWS 관계형 데이터베이스 제품군에는 Amazon RDS와 Amazon Aurora용으로 널리 사용되는 7가지 엔진(Amazon Aurora with MySQL 호환성, Amazon Aurora with PostgreSQL 호환성, MySQL, MariaDB, PostgreSQL, Oracle 및 SQL Server)과 Amazon RDS on AWS Outposts를 사용하여 온프레미스로 배포할 수 있는 옵션이 포함되어 있습니다.
- 비관계형 데이터베이스 옵션은 키 값, 문서, 캐싱, 인 메모리, 그래프, 시계열, 와이드 컬럼 및 원장 데이터베이스가 특별히 필요한 사용자를 위해 설계되었습니다.
이 가이드의 선택 섹션에서 이 모든 것을 자세히 살펴보겠습니다.
데이터베이스 마이그레이션
데이터 작업에 사용할 데이터베이스 서비스를 결정하기 전에 기존 데이터베이스를 마이그레이션하는 방법에 대해 잠시 시간을 할애하는 것이 좋습니다.
최상의 데이터베이스 마이그레이션 전략은 AWS 클라우드를 최대한 활용하는 데 도움이 됩니다. 여기에는 특별히 구축된 클라우드 중심 데이터베이스를 사용하도록 애플리케이션을 마이그레이션하는 작업이 포함됩니다. 또한 온프레미스에서 사용하던 것과 동일한 데이터베이스에 연결되지 않습니다. 애플리케이션을 현대화하는 것을 고려하고 애플리케이션의 워크플로 요구 사항에 가장 적합한 데이터베이스를 선택합니다.
다음 리소스는 마이그레이션 전략에 도움이 될 수 있습니다.
- AWS Database Migration Service 시작하기
- AWS Database Migration Service에 대한 대략적인 개요
- AWS Schema Conversion Too 사용
- 워크로드에 적합한 데이터베이스 및 데이터베이스 마이그레이션 계획 선택
계획의 프런트 엔드에서 마이그레이션 전략을 갖는 것 외에도 데이터에서 인사이트를 얻을 수 있는 방법이 필요합니다. Amazon Redshift를 사용할 수 있습니다. 이는 신속하고 완전히 관리되는 페타바이트 규모의 데이터 웨어하우스 서비스로서 고객이 기존 비즈니스 인텔리전스 도구를 사용하여 모든 데이터를 효율적으로 분석할 수 있습니다. 수백 기가바이트에서 페타바이트 이상에 이르는 데이터 세트에 최적화되어 있습니다.
고려 사항
AWS에서 데이터베이스를 호스팅하는 것을 고려하고 있습니다. 이는 클라우드 마이그레이션 여정의 첫 번째 단계로 그린필드/파일럿 프로젝트를 지원하거나 가능한 한 중단 없이 기존 워크로드를 마이그레이션하려는 것일 수 있습니다. 또는 워크로드를 관리형 AWS 서비스로 포팅하거나 완전한 클라우드 네이티브로 리팩터링하고자 할 수도 있습니다.
목표가 무엇이든 올바른 고려 사항을 이용하면 데이터베이스와 관련한 의사 결정을 더 쉽게 내릴 수 있습니다. 고려해야 할 주요 기준을 요약하면 다음과 같습니다.
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비즈니스 목표 -
마이그레이션 전략 -
목적에 맞게 구축 -
데이터 고려 사항 -
운영 고려 사항
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신뢰성 고려 사항 -
성능 고려 사항 -
보안 고려 사항
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데이터베이스를 선택할 때 가장 먼저 고려해야 할 사항은 비즈니스 목표입니다. 조직의 변화를 이끄는 전략적 방향은 무엇입니까? AWS의 7R에서 제안한 대로 기존 워크로드를 재설계 또는 리팩터링할지, 상용 라이선스 약정을 해지하기 위해 새 플랫폼으로 이동할지, 클라우드 기능의 이점을 활용하기 위해 변경 없이 기존 데이터베이스 및 데이터를 클라우드로 리호스팅할지 또는 이제 관리형 데이터베이스 전략으로 전환할지 여부를 고려합니다.
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재호스팅 전략을 선택하여 데이터 마이그레이션 문제를 줄이면서 클라우드에 더 빠르게 배포할 수 있습니다. 온프레미스와 마찬가지로 하나 이상의 EC2 인스턴스에 데이터베이스 엔진 소프트웨어를 설치하고, 데이터를 마이그레이션하고, 이 데이터베이스 인스턴스를 관리합니다. 또는 온프레미스 관계형 데이터베이스를 완전관리형 Amazon RDS 인스턴스로 마이그레이션하는 리플랫포밍 전략을 선택할 수도 있습니다.
마지막으로, MongoDB와 호환되는 Amazon DynamoDB, Amazon DocumentDB 등의 목적별 NoSQL 데이터베이스를 사용하여 워크로드를 클라우드 네이티브 방식으로 리팩터링할 기회로 여길 수도 있습니다. 인프라 관리 및 용량 계획의 부담을 없애기 위해 서버리스 환경으로 전환하려는 경우, AWS는 Amazon Aurora Serverless와 그래프 데이터베이스인 Amazon Neptune 서버리스 같은 다양한 데이터베이스에 대해 서버리스 오퍼링을 제공합니다.
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특정 목적을 위해 구축된 데이터베이스가 필요합니까? 이미 읽으셨겠지만, 획일적인 모놀리식 데이터베이스의 시대는 지났습니다. 이제 특정 작업이나 사용 사례에 최적화된 목적별 데이터베이스를 선택하는 것이 훨씬 더 일반적입니다.
AWS는 다양한 데이터 모델을 지원하는 목적별 데이터베이스의 광범위하고 심층적인 포트폴리오를 제공합니다. 이러한 데이터베이스를 사용하여 데이터 중심의 확장성이 뛰어난 분산 애플리케이션을 구축할 수 있습니다. 필요한 작업에 최적화된 올바른 목적별 데이터베이스를 선택하면 개발 및 배포 속도가 빨라집니다.
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모든 데이터베이스 선택의 핵심에는 저장, 검색, 분석 및 작업에 필요한 데이터의 특성이 포함됩니다. 여기에는 데이터 모델(관계형, 정형 또는 반정형인가, 고도로 연결된 데이터 세트 또는 시계열을 사용하는가?), 데이터 액세스(데이터에는 어떻게 액세스하는가?), 실시간 데이터가 필요한 정도, 특정 데이터 레코드 크기가 있는지 여부가 포함됩니다.
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주요 운영 고려 사항은 데이터를 어디에 보관하고 어떻게 관리할 것인지에 관한 것입니다. 선택해야 할 두 가지 주요 사항은 다음과 같습니다.
자체 호스팅형인지 완전관리형인지 여부: 여기서 핵심 질문은 팀이 비즈니스에 가장 큰 가치를 제공할 곳이 어디인가 하는 것입니다. 데이터베이스가 자체 호스팅되는 경우, 스키마 설계, 쿼리 구성 및 쿼리 최적화 작업을 통해 데이터베이스가 제공할 수 있는 실질적인 차별화된 가치를 책임지고 데이터베이스의 일상적인 유지 보수, 모니터링 및 패치 적용을 담당하게 됩니다. 완전관리형 AWS 데이터베이스를 선택하면 작업이 간소화되고 팀이 고유한 가치를 제공할 가능성이 있는 부분에 집중할 수 있습니다.
- 서버리스 또는 프로비저닝된 데이터베이스가 필요한지 여부: Amazon Aurora는 이 선택에 대해 생각하는 방법에 대한 모델을 제공합니다. Amazon Aurora Serverless v2는 까다롭고 변동성이 큰 워크로드에 적합합니다. 예를 들어, 단기간 동안 데이터베이스 사용량이 많았다가 장기간 동안 활동이 적거나 전혀 없을 수 있습니다. 정기적인 프로모션 이벤트가 있는 소매, 게임 또는 스포츠 웹 사이트와 필요할 때 보고서를 생성하는 데이터베이스를 예로 들 수 있습니다. Aurora 프로비저닝된 클러스터는 안정적인 워크로드에 적합합니다. 프로비저닝된 클러스터를 사용하면 미리 정의된 양의 메모리, CPU 전력 및 I/O 대역폭이 있는 Aurora 인스턴스 클래스를 선택합니다.
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데이터베이스 신뢰성은 모든 비즈니스의 핵심입니다. 데이터베이스의 신뢰성과 복원력을 달성하고 유지한다는 것은 여러 주요 요소에 주의를 기울이는 것을 의미합니다. 이러한 요소에는 백업 및 복원, 복제, 장애 조치 및 시점 복구(PITR) 기능이 포함됩니다.
또한 Recovery Time Objective(RTO)/Recovery Point Objective(RPO) 요구 사항과 함께 글로벌로 분산된 애플리케이션/데이터 세트에 대한 지원이 중요할 수 있습니다.
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워크로드 처리량이 단일 컴퓨팅 노드의 용량을 초과할 수 있는지 여부를 고려합니다. 그런 다음, 높은 트랜잭션 동시성(10,000개 이상)을 지원하기 위한 데이터베이스의 잠재적 필요성과 여러 지역에 배포해야 하는지 여부를 고려합니다.
워크로드에 응답 시간이 한 자릿수 밀리초가 아닌 마이크로초 단위로 측정되는 매우 높은 읽기 성능이 필요한 경우 데이터베이스 또는 인 메모리 데이터 액세스를 지원하는 데이터베이스와 함께 인 메모리 캐싱 솔루션을 사용하는 것이 좋습니다. -
보안은 AWS와 고객 간의 공동 책임입니다. AWS Shared Responsibility Model은 이를 클라우드의 보안과 클라우드 내의 보안으로 설명합니다. 구체적인 보안 고려 사항에는 데이터의 모든 수준에서의 데이터 보호, 인증, 규정 준수, 데이터 보안, 민감한 데이터의 저장 및 감사 요구 사항 지원이 포함됩니다.
선택
이제 데이터베이스 옵션을 평가하는 기준을 알았으므로 조직의 요구 사항에 적합한 AWS 데이터베이스를 선택할 준비가 되었습니다.
이 테이블에는 어떤 데이터베이스가 어떤 상황과 데이터 유형에 최적화되었는지를 강조합니다. 이를 사용하면 사용 사례에 가장 적합한 데이터베이스를 결정하는 데 도움이 됩니다.
관계형
AmazonRDS는 Amazon Aurora MySQL 호환 에디션, Amazon Aurora PostgreSQL 호환 에디션, MySQL, MariaDB, PostgreSQL, Oracle 및 Microsoft SQL Server를 포함하여 선택할 수 있는 7개의 관계형 데이터베이스 엔진을 제공합니다.
Amazon RDS on AWS Outposts를 사용하면 온프레미스 환경에서 완전관리형 데이터베이스 인스턴스를 배포할 수 있습니다.
Amazon RDS는 클라우드에서 데이터베이스를 간편하게 설정, 운영 및 조정할 수 있도록 설계된 관리형 서비스 모음입니다.
Amazon RDS for SQL Server를 사용하면 클라우드에서 SQL Server 배포를 손쉽게 설정 및 운영하고 크기를 조정할 수 있습니다.
Amazon RDS for Oracle은 클라우드에서 Oracle 배포를 손쉽게 설정, 운영 및 확장할 수 있는 완전관리형 상용 데이터베이스입니다.
Amazon RDS for PostgreSQL을 사용하면 익숙한 PostgreSQL 데이터베이스 엔진 기능을 사용할 수 있습니다.
Amazon RDS를 사용하면 클라우드에서 MariaDB 서버 배포를 손쉽게 설정, 운영 및 확장할 수 있습니다.
Amazon RDS를 사용하면 클라우드에서 MySQL 배포를 손쉽게 설정, 운영 및 확장할 수 있습니다.
Aurora 엔진의 추가 기능을 사용하여 MySQL에서 생성된 데이터베이스를 실행하고 관리합니다.
Amazon Aurora with PostgreSQL 호환성
Aurora 엔진의 추가 기능을 사용하여 PostgreSQL에서 생성된 데이터베이스를 실행하고 관리합니다.
Amazon Aurora는 기본 제공 보안, 연속적인 백업, 서버리스 컴퓨팅, 최대 15개의 읽기 전용 복제본, 자동 다중 리전 복제 및 다른 AWS 서비스와의 통합을 제공합니다.
Amazon Redshift는 속도, 사용 편의성 및 비용 효율성을 제공하도록 최적화된 페타바이트 규모의 완전관리형 데이터 웨어하우스 서비스입니다. 기존 비즈니스 인텔리전스 도구를 사용하여 모든 데이터를 분석할 수 있도록 설계되었습니다.
키-값 및 문서 워크로드를 지원하도록 설계된 성능이 뛰어나고 유연하며 확장 가능한 서버리스 NoSQL 데이터베이스입니다.
인 메모리 데이터베이스
데이터에 대한 실시간 액세스가 필요한 애플리케이션에 사용할 수 있는 데이터베이스입니다. 이러한 데이터베이스는 데이터를 메모리에 직접 저장함으로써 밀리초 지연 시간으로는 충분하지 않은 애플리케이션에 마이크로초 지연 시간을 제공합니다.
도큐먼트 데이터베이스
반정형 데이터를 JSON과 유사한 문서로 저장하는 데 사용할 수 있는 데이터베이스입니다. 이 데이터베이스는 개발자가 애플리케이션을 빠르게 구축하고 업데이트하도록 지원합니다.
완전관리형 데이터베이스 서비스가 필요한 경우 Amazon DocumentDB(MongoDB 호환)를 사용하여 클라우드에서 MongoDB 호환 데이터베이스를 간단하게 설정, 운영 및 조정할 수 있습니다.
와이드 컬럼 데이터베이스
NoSQL 데이터베이스의 일종. 테이블, 행 및 열을 사용합니다. 그러나 관계형 데이터베이스와는 달리 열의 이름과 형식은 동일한 테이블의 행마다 다를 수 있습니다.
서버를 프로비저닝, 패치 또는 관리하거나 소프트웨어를 설치, 유지 또는 운영할 필요 없이 사용할 수 있는 확장 가능하고 가용성이 높으며 관리되는 Apache Cassandra와 호환되는 데이터베이스 서비스가 필요한 경우 Amazon Keyspaces(Apache Cassandra용)를 사용합니다.
고도로 연결된 데이터 세트를 다루는 애플리케이션을 쉽게 구축하고 실행할 수 있는 빠르고 신뢰할 수 있는 완전관리형 그래프 데이터베이스 서비스가 필요한 경우 Neptune을 선택합니다. Neptune의 핵심은 특별히 구축된 고성능 그래프 데이터베이스 엔진이라는 것입니다.
하루에 수조 개의 시계열 데이터 포인트를 저장하고 분석하기 위해 빠르고 확장 가능하며 특별히 구축된 완전관리형 시계열 데이터베이스가 필요한 경우 Amazon Timestream을 사용합니다. 최근 데이터를 메모리에 유지하고 기록 데이터를 사용자 정의 정책에 따라 비용 최적화된 스토리지 계층으로 이동하여 시계열 데이터의 수명 주기를 관리합니다.
Amazon Quantum Ledger Database(QLDB)
신뢰할 수 있는 중앙 기관이 소유한 투명하고 변경 불가능하며 암호화 방식으로 검증 가능한 트랜잭션 로그를 제공하는 완전관리형 원장 데이터베이스가 필요한 경우 Amazon QLDB를 선택합니다.
사용
이제 데이터의 형태, 데이터가 환경에 어떻게 적합한지, 사용 사례를 지원하는지, 각 데이터베이스 서비스가 어떤 용도로 최적화되는지에 대해 배웠습니다. 조직의 요구 사항에 맞게 최적화된 AWS 데이터베이스 서비스를 선택할 수 있었을 것입니다.
사용 가능한 각 AWS 데이터베이스 서비스를 사용하는 방법을 알아보고 이에 대해 자세히 알아보기 위해 각 서비스의 작동 방식을 살펴볼 수 있는 경로를 제공했습니다. 다음 섹션에서는 시작하는 데 도움이 되는 심층 설명서, 실습 자습서 및 리소스에 대한 링크를 제공합니다.
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Amazon Aurora
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Amazon DocumentDB
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Amazon DynamoDB
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Amazon ElastiCache
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Amazon Keyspaces
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Amazon MemoryDB
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Amazon Neptune
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Amazon QLDB
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Amazon RDS
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Amazon Timestream
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Amazon Aurora
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Amazon Aurora 글로벌 데이터베이스 사용
Aurora 글로벌 데이터베이스 사용을 시작할 수 있도록 도와드립니다. 이 가이드에서는 Aurora MySQL 및 Aurora PostgreSQL을 사용하는 Aurora 글로벌 데이터베이스에 지원되는 엔진과 AWS 리전 가용성을 간략하게 설명합니다.
Amazon RDS for MySQL에서 Amazon Aurora MySQL로 마이그레이션
가동 중지 시간을 최소화하면서 Amazon RDS for MySQL에서 Amazon Aurora MySQL로 애플리케이션의 데이터베이스를 마이그레이션하는 방법을 보여줍니다. 이 안내서는 프리 티어 범위에 포함되지 않으며 비용은 1 USD 미만입니다.
서버리스 메시지 처리 애플리케이션 만들기
Amazon Aurora Serverless(PostgreSQL 호환 버전), Aurora Serverless용 데이터 API, AWS Lambda 및 Amazon SNS를 사용하여 서버리스 메시지 처리 애플리케이션을 생성하는 방법을 보여줍니다.
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Amazon DocumentDB
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Amazon DocumentDB 시작하기
단 7단계로 Amazon DocumentDB 사용을 시작할 수 있도록 도와드립니다. 이 가이드에서는 AWS Cloud9를 사용하여 AWS Management Console에서 직접 MongoDB 쉘을 사용하여 클러스터를 연결하고 쿼리합니다.
가이드 살펴보기 »
Amazon DocumentDB로 도큐먼트 데이터베이스 설정
이 자습서는 MongoDB 쉘을 사용하는 AWS Cloud9 환경에서 Amazon DocumentDB 클러스터에 연결을 시작하고 몇 가지 쿼리를 실행하는 데 도움이 됩니다.
Amazon DocumentDB 작업 모범 사례
Amazon DocumentDB(MongoDB 호환)를 사용하는 모범 사례와 함께 작업 시 기본 운영 지침을 알아보세요.
가이드 살펴보기 »
MongoDB에서 Amazon DocumentDB로 마이그레이션
기존 자체 관리형 MongoDB 데이터베이스를 Amazon DocumentDB(MongoDB 호환)의 완전관리형 데이터베이스로 마이그레이션하는 방법을 알아봅니다.
MongoDB 호환성 평가
Amazon DocumentDB 호환성 도구를 사용하면 애플리케이션의 소스 코드 또는 MongoDB 서버 프로필 로그를 사용하여 MongoDB 애플리케이션의 호환성을 평가할 수 있습니다.
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Amazon DynamoDB
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Amazon DynamoDB 시작하기
Amazon DynamoDB를 시작하고 자세히 알아볼 수 있도록 도와드립니다. 이 가이드에는 실습 자습서와 기본 개념이 포함되어 있습니다.
DynamoDB 및 AWS SDK 시작하기
Amazon DynamoDB 및 AWS SDK를 시작할 수 있도록 도와드립니다. 이 가이드에는 DynamoDB에서 코드 예제를 실행하는 방법을 보여주는 실습 자습서가 포함되어 있습니다.
가이드 살펴보기 »
Amazon DynamoDB로 NoSQL 테이블 생성 및 쿼리
Amazon DynamoDB 콘솔을 사용하여 간단한 테이블 생성, 데이터 추가, 데이터 스캔 및 쿼리, 데이터 삭제 및 테이블 삭제 방법을 알아봅니다.
Amazon DynamoDB 테이블 생성
DynamoDB 테이블을 생성하고 테이블을 사용하여 데이터를 저장하고 검색하는 방법을 보여줍니다. 이 자습서는 안내용 예시로 온라인 서점 애플리케이션을 사용합니다.
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Amazon ElastiCache
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Amazon ElastiCache 설명서
ElastiCache for Redis 및 ElastiCache for Memcached에 대한 사용 설명서와 특정 AWS CLI 및 API 참조를 비롯한 전체 Amazon ElastiCache 설명서를 살펴보세요.
Amazon ElastiCache for Redis 시작하기
Amazon ElastiCache 콘솔을 사용하여 Redis(클러스터 모드 비활성화됨) 클러스터를 생성, 액세스 권한 부여, 연결 및 삭제하는 방법을 알아봅니다.
온라인 애플리케이션을 위한 빠른 세션 스토어 구축
세션 관리를 위한 분산 캐시로 Amazon ElastiCache for Redis를 사용하는 방법을 알아봅니다. ElastiCache 노드를 구성하기 위한 모범 사례와 애플리케이션에서 세션을 처리하는 방법도 알아봅니다.
확장성 및 고가용성을 위해 Redis 클러스터 설정
TLS 암호화가 활성화된 ElastiCache for Redis 버전 7.0을 사용하여 Redis 클러스터를 생성하고 구성하는 방법을 알아봅니다. 클러스터 모드를 활성화하면 Redis 클러스터의 확장성과 고가용성이 향상됩니다.
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Amazon Keyspaces
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Amazon Keyspaces(Apache Cassandra용) 시작하기
이 가이드는 Apache Cassandra 및 Amazon Keyspaces(Apache Cassandra용)를 처음 사용하는 사람들을 위한 것입니다. Amazon Keyspaces를 성공적으로 사용하는 데 필요한 모든 프로그램과 드라이버를 설치하는 과정을 안내합니다.
Amazon Keyspaces로 Apache Cassandra 워크로드 실행
Property Graph 및 W3C의 RDF를 사용하여 클러스터를 만들고 그래프 모델을 구축하는 방법을 알아봅니다. Apache TinkerPop Gremlin, SPARQL을 사용하여 쿼리를 작성하고, 성능 문제를 해결하고, AWS Glue 및 Elasticsearch와 통합하는 방법을 알아봅니다.
Amazon Keyspaces 사용에 대한 초급 과정
Amazon Keyspaces의 이점, 일반적인 사용 사례, 기술 개념에 대해 배워보세요. 제공된 샘플 코드 또는 AWS Management Console의 대화형 도구를 통해 서비스를 사용해 볼 수 있습니다.
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Amazon MemoryDB
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Amazon MemoryDB 시작하기
MemoryDB 관리 콘솔을 사용하여 MemoryDB 클러스터를 생성, 액세스 권한 부여, 연결 및 삭제하는 단계를 안내합니다.
Amazon MemoryDB 사용 시작하기
내구성이 뛰어난 데이터베이스 앞에서 대기 시간이 짧은 캐시를 사용하는 대신 아키텍처를 단순화하고 MemoryDB를 단일 기본 데이터베이스로 사용하는 방법을 알아보세요.
Amazon MemoryDB for Redis를 Java 기반 AWS Lambda와 통합
내구성과 더 빠른 읽기 및 쓰기를 제공하도록 구축된 Amazon MemoryDB for Redis 데이터 스토어의 몇 가지 일반적인 사용 사례에 대해 설명합니다.
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Amazon Neptune 시작하기
완전관리형 그래프 데이터베이스 서비스인 Amazon Neptune을 사용할 수 있도록 도와드립니다. 이 가이드는 Neptune 데이터베이스를 생성하는 방법을 보여줍니다.
Amazon Neptune을 사용하여 사기 탐지 서비스 구축
Neptune 데이터베이스를 만들고, 데이터 모델을 설계하고, 애플리케이션에서 데이터베이스를 사용하는 단계를 안내합니다.
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Amazon Neptune을 사용하여 멀티플레이어 게임 애플리케이션용 친구 추천 엔진을 구축하는 방법을 보여줍니다.
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Amazon QLDB 시작하기
Amazon Quantum Ledger Database(QLDB)에서 저널은 데이터베이스의 핵심입니다. 이 가이드는 Amazon QLDB 서비스 구성 요소와 이러한 구성 요소가 상호 작용하는 방식에 대한 대략적인 개요를 설명합니다.
첫 번째 Amazon QLDB 원장 생성
첫 번째 Amazon QLDB 샘플 원장을 생성하고 테이블과 샘플 데이터로 채우는 단계를 안내합니다.
AWS SDK와 함께 Amazon QLDB 드라이버 사용
Amazon QLDB 드라이버를 AWS SDK와 함께 사용하여 QLDB 원장을 생성하고 샘플 데이터로 채우는 방법을 알아봅니다. 드라이버를 사용하면 애플리케이션이 트랜잭션 데이터 API를 사용하여 QLDB와 상호 작용할 수 있습니다.
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Amazon RDS
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Amazon RDS 시작하기
Amazon RDS를 사용하여 DB 인스턴스를 생성하고 연결하는 방법을 설명합니다. MariaDB, MySQL, Microsoft SQL Server, Oracle 또는 PostgreSQL을 사용하는 DB 인스턴스를 생성하는 방법을 배웁니다.
MySQL DB 인스턴스 생성 시작하기
AWS Management Console을 사용하여 Amazon RDS MySQL 데이터베이스 인스턴스를 생성하고 MySQL Workbench와 같은 표준 MySQL 유틸리티를 사용하여 DB 인스턴스의 데이터베이스에 연결하는 방법을 보여줍니다.
가이드 살펴보기 »
웹 서버 및 Amazon RDS DB 인스턴스 생성
PHP로 Apache 웹 서버를 설치하고 MySQL 데이터베이스를 생성하는 방법을 알아봅니다. 웹 서버는 Amazon Linux를 사용하는 Amazon EC2 인스턴스에서 실행되며 MySQL 데이터베이스는 MySQL DB 인스턴스입니다.
MySQL 데이터베이스 생성 및 연결
MySQL 데이터베이스를 실행하기 위한 환경을 생성하고, 데이터베이스에 연결하고, DB 인스턴스를 삭제하는 방법을 알아봅니다. Amazon RDS를 사용하여 이 작업을 수행하며 이 자습서에서 수행하는 모든 작업은 프리 티어에 해당합니다.
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Amazon Timestream
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Amazon Timestream 시작하기
Amazon Timestream을 시작할 수 있도록 도와드립니다. 이 가이드는 완전한 기능을 갖춘 샘플 애플리케이션을 설정하기 위한 지침을 제공합니다.
Amazon Timestream 모범 사례
데이터 모델링, 보안, 구성, 데이터 모으기, 쿼리, 클라이언트 애플리케이션 및 지원되는 통합과 관련된 모범 사례를 비롯한 모범 사례를 살펴봅니다.
AWS SDK를 사용하여 Amazon Timestream에 액세스
Java, Go, Python, Node.js 또는.NET 중에서 원하는 언어로 AWS SDK를 사용하여 Amazon Timestream에 액세스하는 방법을 알아봅니다.