728x90 AWS/스토리지 및 데이터베이스8 AWS Snow 패밀리 일부 고객이 AWS로 데이터를 가져와야 하고 이들은 대부분 효율적이고 시기 적절한 방식으로 이 작업을 수행하려고 합니다. 통상적인 경로는 단순히 인터넷을 통해 필요한 데이터를 복사하는 것입니다. Direct Connect 라인이 있다면 더욱 좋고요. 그러나 일반적으로 대역폭이라는 제한 사항이 있고 이 작업은 며칠, 몇 주 또는 몇 달이 걸릴 수 있습니다. 예를 들어 전용 1Gbps 네트워크 연결에서는 이론적으로 약 100일 동안 100페타바이트의 데이터를 이동할 수 있고 실제로는 이보다 오래 걸리고 비용도 더 많이 들 가능성이 있습니다. AWS Snow 패밀리 - 이런 종류가 있다고만 알고 넘어가자 - AWS와 고객 간에 최대 엑사바이트 규모의 데이터를 물리적으로 이동할 수 있는 물리적 디바이스 모음입니.. 2022. 4. 26. Cloud Adoption Framework, CAF / 6R <Migration> Cloud Adoption Framework, CAF - AWS로 신속하면서도 원활하게 마이그레이션할 수 있도록 조언을 제공하기 위해 존재합니다. 이 프레임워크는 지침을 마이그레이션에 관여해야 하는 다양한 유형의 사람에 초점을 맞춰 가이드를 6개 영역으로 구성합니다. - HR 팀은 인력 관점에 해당 - 비즈니스 또는 재무 분석가라면 비즈니스 관점에 해당 , 클라우드 아키텍트는 플랫폼 관점에 해당 비즈니스 또는 재무 분석가라면 비즈니스 관점에 해당 각 관점은 역량 및 프로세스의 격차를 밝히는 데 사용되며 이러한 격차는 입력으로 기록됩니다. 이러한 입력은 AWS Cloud Adoption Framework 실행 계획을 작성하기 위한 토대로 사용됩니다. 그런 다음 이 실행 계획은 조직의 클라우드 여정에서 변화.. 2022. 4. 26. Amazon Database Migration Service, DMS https://cord-ai.tistory.com/130 Cloud Adoption Framework, CAF / 6R Cloud Adoption Framework, CAF - AWS로 신속하면서도 원활하게 마이그레이션할 수 있도록 조언을 제공하기 위해 존재합니다. 이 프레임워크는 지침을 마이그레이션에 관여해야 하는 다양한 유형의 사람 cord-ai.tistory.com Amazon Database Migration Service, DMS - 리프트 앤 시프트 작업 수행 - 관계형 데이터베이스, 비관계형 데이터베이스 및 기타 유형의 데이터 저장소를 마이그레이션할 수 있는 서비스입니다. DMS를 이용하면 고객은 기존 데이터베이스를 안전하고 쉽게 AWS로 마이그레이션할 수 있습니다. 데이터를 원본에서 대상 .. 2022. 4. 24. Amazon Redshift 실시간 읽기/쓰기 기능의 속도 관리를 위해 대부분의 관계형 데이터베이스는 특정 용량에서 과도하게 기능하는 경향이 있습니다. 실제로 저장하는 콘텐츠 양에서요. 기록 분석의 문제점은 ‘시작한 이후 생산이 얼마나 개선되었는지 보여줘.’ 같은 질문에 대답하는 데이터가 수집을 멈추지 않는다는 것입니다. 사실 최신 원격 분석과 IoT의 폭발적 증가 때문에 데이터는 결국 최고 용량의 기존 관계형 데이터베이스도 감당할 수 없는 양이 될 것입니다. 갈수록 나빠지겠죠. 볼륨 뿐만 아니라 데이터의 다양성도 문제가 될 수 있습니다. 재고, 금융 및 소매 영업 시스템 같은 다양한 데이터 저장소에서 오는 데이터를 상대로 비즈니스 인텔리전스, 즉 BI 프로젝트를 실행하고 싶으신가요? 여러 데이터베이스에 단일 쿼리를 사용하는 일은 .. 2022. 4. 24. 데이터베이스 관계형 데이터베이스 관계형 데이터베이스에서는 데이터가 다른 데이터 부분과 관련된 방식으로 저장됩니다. 관계형 데이터베이스의 예로 커피숍의 인벤토리 관리 시스템을 들 수 있습니다. 데이터베이스의 각 레코드에는 제품 이름, 크기, 가격 등 단일 항목에 대한 데이터가 포함됩니다. 관계형 데이터베이스는 정형 쿼리 언어(SQL)를 사용하여 데이터를 저장하고 쿼리합니다. 이러한 접근 방식은 데이터를 쉽게 이해할 수 있고 일관되며 확장 가능한 방식으로 저장할 수 있습니다. 예를 들어 커피숍 점주는 가장 자주 구입하는 음료가 미디엄 라떼인 모든 고객을 식별하기 위해 SQL 쿼리를 작성할 수 있습니다. Amazon Relational Database Service, Amazon RDS - AWS 클라우드에서 관계형 데이.. 2022. 4. 24. Amazon Elastic File System, EFS 파일 스토리지 파일 스토리지에서는 여러 클라이언트(예: 사용자, 애플리케이션, 서버 등)가 공유 파일 폴더에 저장된 데이터에 액세스할 수 있습니다. 이 접근 방식에서는 스토리지 서버가 블록 스토리지를 로컬 파일 시스템과 함께 사용하여 파일을 구성합니다. 클라이언트는 파일 경로를 통해 데이터에 액세스합니다. 블록 스토리지 및 객체 스토리지와 비교하면, 파일 스토리지는 많은 수의 서비스 및 리소스가 동시에 동일한 데이터에 액세스해야 하는 사용 사례에 이상적입니다. Amazon Elastic File System, EFS - AWS 클라우드 서비스 및 온프레미스 리소스와 함께 사용되는 확장 가능한 파일 시스템입니다. AWS를 사용하면 모든 하드웨어를 구매하고 운영적 관점에서 전체 파일 시스템을 계속 실행하느라.. 2022. 4. 24. Amazon Simple Storage Service, Amazon S3 블록스토리지(EBS)에서 파일 수정하면 변경된 부분만 업데이트됨(=스냅샷) 객체스토리지(S3)에서 변경하면 전체를 다시 업데이트 1. 완성객체를 사용하거나 변경횟수가 적으면 S3 2. 복잡한 읽기, 쓰기, 변경 기능을 수행한다면 EBS Amazon Simple Storage Service, Amazon S3 - 대부분의 기업에는 어딘가에 보관해야 하는 데이터가 있습니다. 커피숍의 경우에는 영수증, 이미지, 엑셀 스프레드시트, 직원 교육 동영상, 그리고 텍스트 파일이 이러한 데이터에 속합니다. S3를 이용하면 이러한 파일을 편리하게 저장할 수 있습니다. 규모에 상관없이 무한대의 데이터를 저장하고 검색할 수 있는 데이터 저장소이기 때문입니다. 데이터는 객체로 저장되지만 파일 디렉터리에 저장하지 않고 버킷이라.. 2022. 4. 24. 인스턴스 스토어 및 Amazon Elastic Block Store, Amazon EBS 1. 차이점1 : Physical vs Logical 스토리지는 파일 또는 물리적 저장소이 객체 스토리가 될 수 있다. 데이터베이스는 조직화된 데이터가 저장된 논리적 저장소이다. 2. 차이점2 : 관계 데이터베이스는 일종의 스토리지이다. 3. 차이점3: 저장 데이터 종류 스토리지는 텍스트파일, 이미지, 영상 등 다양한 종류의 데이터가 저장될 수 있다. 데이터베이스는 ID, record, 거래정보와 같은 구조적 또는 반구조적 데이터가 저장된다. 정리 스토리지는 파일이 담긴다. DB는 nosql을 차치하고 일반적으로 2차원 데이터 형태인 컬럼(column, field)와 로우(row, record)로 구성되는 테이블형 데이터가 담긴다. 즉, 스토리지는 파일형태가 되면 무엇이든 담을 수 있지만 DB에 담기 위.. 2022. 4. 24. 이전 1 다음
