AWS와 함께 하는 클라우드 컴퓨팅
Ref
1. Cloud Computing
기존의 기업들의 it 시스템 및 인프라 운영 방식
- 사내에 직접 데이터 센터를 구축
- 호스팅이나 IDC(Internet Data Center) 같은 외부 데이터 센터 서비스를 구축
이에 대한 단점
- 하드웨어 구매 및 직접 환경을 구축하는 등의 높은 비용 발생
- 초기에 구축했던 용량까지만을 한정적으로 사용
- 많은 노력과 소요 시간
이와 대조적인 Cloud Computing의 운영 방식
- 필요할 때, 필요한 만큼 사용
- 사용한 만큼만 비용을 지불
- 적은 노력과 소요 시간
Cloud Computing의 주요 이점
초기 선투자 비용 없음
- 미리 서버를 구매할 필요가 없음
운영 비용 절감
- 사용한 만큼만 지불
탄력적인 운영 및 확장
- 필요 용량에 대한 예측 불필요
- 수요에 따른 유연한 확장
속도 및 민첩성
- 빠른 시간 내에 인프라 구축 가능
- 빠르게 변화에 대응 가능
비즈니스에만 몰두
글로벌 확장
2. Why AWS
클라우드 서비스 업체들과의 자사만의 경쟁력 어필
- 오래된 노하우
- 폭 넓은 서비스 지원
- 등등등 (..그렇다네요)
3. 주요 AWS 서비스
- 레고를 조립하는 것처럼 필요한 서비스를 빠르게 구축 가능
A. 컴퓨팅 서비스
Amazon EC2(Elastic Compute Cloud): 가상 서버 서비스
쉽게 확장/축소가 가능한 가상 서버
EC2 인스턴스 패밀리 -> 필요한 성능에 맞는 인스턴스 타입을 선택 가능
- 예)
m4.large: 인스턴스 패밀리, 인스턴스 세대, 인스턴스 사이즈
- 예)
과금 옵션 설명
- Spot 인스턴스 같은 경우 개발 테스트 용도로 저렴하게 사용 가능할 듯
Amazon EC2 Auto Scaling: 서버 자동 확장/축소
일정 규칙에 따라 인스턴스를 추가 및 제거
- 평균 CPU 사용률이 60~80% 일때 인스턴스 1개 추가
- 평균 CPU 사용률이 20~40% 일때 인스턴스 1개 제거
- + Amazon CloudWatch: 리소스 모니터링 서비스
- + Amazon ELB(Elastic Load Balancer): 트래픽 자동 분산 서비스
AWS Lambda: 서버리스 컴퓨팅
서버 없이 코드만으로 특정 업무를 처리 - 이벤트 처리 기반
- 업로드 (
Node.js, Java, Python, C#, Go) - 트리거 (
S3(Amazon Simple Storage Service)에 이미지 업로드 시) - 실행 (해당 이미지 리사이징)
- 사용 요금 산정
- 업로드 (
B. 스토리지 서비스
Amazon S3(Simple Storage Service): 객체 스토리지
- 객체 기반 무제한 파일 스토리지
- URL 기반으로 공유 가능
- 정적 웹 사이트 호스팅 가능
Amazon Glacier: 아카이빙 스토리지
아카이브 및 백업 용도의 Cold 데이터
Cold 데이터 : 서비스에서 시스템의 호출이 뜸한 데이터
S3와 달리 데이터를 호출하는데 일정 시간이 필요
데이터의 활용과 특성에 따라 스토리지를 구분
자주 접속하는 active한 데이터의 경우
S3 standard에 저장자주 접근하진 않지만 호출시 바로 필요한 데이터 혹은 Warm 데이터와 같은 경우
S3 Infrequent Access에 저장데이터 백업 혹은 Cold 데이터인 경우
Glacier위의 서비스를 연동하여 라이프사이클 관리 가능
- 예시) 데이터 ->
S3-30일 후->S3 IA-30일 후->Glacier-50일 후-> 폐기
- 예시) 데이터 ->
Amazon EBS: 블록 스토리지
EC2에 attach 해서 사용할 수 있는 블록 스토리지EC2에서 사용할 OS나 일반적인 데이터들이 저장되는 스토리지
C. 데이터베이스 서비스
Amazon RDS(Relational Database Service): 관리형 관계형 DB 서비스
DB 설정, 백업, OS패치 등 자동화
유연한 크기 조정
쉽고 빠른 이중화 구성
DB 이중화
- 시스템 오류로 인한 DB 서비스 중단이나 물리적 손상 발생 시 이를 복구하기 위해 동일한 DB를 복제해 관리하는 것
다양한 DB 엔진 지원
- Aurora, Oracle, MSSQL, PostgreSQL, MySQL, MariaDB
Amazon Aurora: 성능 및 비용효율성을 확보한 DB 엔진
- MySQL, PostgreSQL 기반으로 AWS에서 최적화해서 출시한 DB 엔진
- 위 두 DB 엔진 호환 가능
- 고가용성 및 내구성, 저렴한 가격 등등..
- Amazon DynamoDB: 관리형 NoSQL DB 서비스
- Amazon ElastiCache: 인메모리 캐싱 서비스
D. 기타 AWS 서비스들
- 100개가 넘으니... 궁금한건 하나씩 까보고 실습
E. 최신 AWS 서비스
Amazon AI 서비스: API를 활용해 손쉽게 인공지능 구현 가능
컴퓨터 비전: 이미지 및 비디오 인식 / 분석 서비스
- Amazon Rekognition
- Amazon Rekognition Video
언어/NLP
- Amazon Lex: 대화형 챗봇 서비스
- Amazon Polly: 음성 합성 서비스
- Amazon Transcribe: 음성 인식 서비스
- Amazon Translate: 인공 신경망 기반 번역 서비스
- Amazon Comprehend: 자연어 텍스트 처리/분석 서비스
4. 고객 사례
오우 좋네요 멋있습니다.