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Infrastructure/Certificate

[SAA] AWS Fundamentals - Aurora

AWS Fundamentals: Aurora

이번 장에서는 SAA를 준비하며 Aurora에 대해서 알아보도록 한다.


Amazon Aurora

  • Aurora는 오픈 소스가 아닌 AWS의 독점 기술이다.
  • Aurora가 Postgres 또는 MySQL 데이터베이스인 것처럼 드라이버가 작동하여 Postgres와 MySQL은 Aurora DB로 지원된다.
  • Aurora는 “AWS 클라우드에 최적화”되었으며 RDS의 MySQL보다 5배, RDS의 Postgres보다 3배 향상된 성능을 제공한다.
  • Aurora 스토리지는 자동으로 10GB 단위로 최대 128TB까지 확장 가능하다.
  • Aurora는 15개의 복제본을 가질 수 있으며 복제 프로세스가 더 빠르다.(10ms 미만의 복제 본 지연)
  • Aurora의 장애 조치는 즉각적으로 이루어진다.
  • Aurora의 비용은 RDS보다 20% 정도 더 비싸지만 효율적이다.

고가용성 및 읽기 확장

  • 3개의 가용지역에 6개의 복제본이 존재한다.
    • 6개의 복제본 중 4개가 쓰기에 필요하다.
    • 읽기를 위해 6개중 3개가 필요하다.
    • P2P 복제를 통한 자가 치유를 진행한다.
    • 스토리지가 100개의 볼륨에 걸쳐 스트라이핑된다.
  • 하나의 Aurora 인스턴스가 쓰기(마스터)를 수행한다.
  • 마스터 인스턴스에 문제가 발생한 경우 30초 이내에 자동으로 페일오버를 수행한다.
  • 최대 마스터 + 15개의 읽기 전용 복제본을 제공한다.
  • 교차 지역 복제를 지원한다.

  • Aurora 는 아래와 같은 특징을 가지고 있다.
    • 자동 장애 조치(fail-over)
    • 백업 및 복구
    • 격리 및 보안
    • 산업 규정 준수
    • 푸시 버튼 확장
    • 다운타임이 없는 자동화된 패치
    • 고급 모니터링
    • 정기적인 유지 관리
    • Backtrack: 백업을 사용하지 않고 언제든지 데이터 복원

Security

  • 동일한 엔진을 사용하기 때문에 RDS와 유사하다.
  • KMS를 사용하여 저장 시 데이터를 암호화한다.
  • 자동화된 백업, 스냅샷 및 복제본도 암호화된다.
  • SSL을 사용하여 전송 중 암호화를 진행하며 MySQL or Postgres와 동일한 프로세스로 진행된다.
  • IAM 토큰을 사용하여 RDS와 동일하게 인증할 수 있다.
  • 보안 그룹으로 인스턴스를 보호할 책임이 있다.
  • 인스턴스에 SSH 접속이 불가능하다.

Auto Scaling

Custom Endpoints

  • Aurora 인스턴스의 하위 집합을 사용자 지정 엔트포인트로 정의할 수 있다.
  • 특정 복제본을 사용하여 분석 쿼리를 실행하는 것과 같은 기능을 수행할 때 사용할 수 있다.
  • Reader Endpoint는 일반적으로 Custom Endpoint를 정의한 후 사용하지 않는다.

Serverless

  • 실제 사용량에 따라 자동화된 데이터베이스 인스턴스화 및 자동 확장된다.
  • 간헐적이거나 예측할 수 없는 워크로드에 적합하다.
  • 용량 계획이 불필요하다.
  • 비용이 초당 측정되기 때문에 비용 효율적이다.

Multi-Master

  • 쓰기 노드에 대한 즉각적인 장애 조치(fail-over)를 원하는 경우 아래의 선택 사항 중 하나를 고를 수 있다.
    • 모든 노드에서 Read / Write를 수행
    • 읽기 전용 노드를 마스터로 승격

Global Aurora

  • Aurora 교차 리전 읽기 전용 복제본
    • 재해 복구에 유용하게 사용된다.
    • 간편하게 배치할 수 있다.
  • Aurora 글로벌 데이터베이스(권장)
    • 기본 리전 1개(읽기/쓰기)
    • 읽기 전용 보조 리전 최대 5개, 복제 지연 시간 1초 미만
    • 보조 지역당 최대 16개의 읽기 전용 복제본을 지원
    • 대기 시간 감소에 도움이 된다.
    • 재해 복구를 위해 다른 지역을 승격하여 RTO 시간을 1분 이내로 할 수 있다.

Machine Learning

  • SQL을 통해 애플리케이션에 ML 기반 예측을 추가할 수 있다.
  • Aurora와 AWS ML 서비스 간의 간편하고 최적화된 안전한 통합을 제공한다.
  • Amazon SageMaker와 Amazon Comprehend를 지원한다.
  • ML 경험이 필요하지 않다.
  • 사기 탐지, 광고 타겟팅, 감정 분석, 제품 추천등에 사용된다.

참고 자료

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