AWS 클라우드 데이터베이스

생성형 AI 애플리케이션을 규모와 관계없이 구동할 수 있는 고성능의 안전하고 신뢰할 수 있는 기반

왜 AWS 데이터베이스를 사용해야 합니까?

AWS 데이터베이스는 비즈니스와 고객을 위한 가치를 창출하는 생성형 AI 솔루션과 데이터 기반 애플리케이션을 구동하기 위한 고성능의 안전하고 신뢰할 수 있는 기반을 제공합니다. AWS 고성능 데이터베이스는 타사 대비 처리량이 3~5배 빠른 관계형 데이터베이스, 지연 시간이 마이크로초 단위인 목적별 데이터베이스, 처리 속도가 가장 빠르고 재현율이 가장 높은 내장형 벡터 데이터베이스 기능 등 모든 워크로드 또는 사용 사례를 지원합니다. AWS는 필요에 따라 즉시 확장하여 용량을 관리할 필요가 없는 서버리스 옵션을 제공합니다. AWS 데이터베이스는 저장 시와 전송 시 암호화, 네트워크 격리, 인증, 이상 징후 해결, 엄격한 규정 준수를 통해 독보적인 보안을 제공합니다. 데이터가 AWS 리전 내 여러 가용 영역에 자동으로 복제되기 때문에 신뢰성이 매우 높습니다. 애플리케이션의 데이터 모델에 최적화된 15개 이상의 데이터베이스 엔진을 갖춘 AWS 완전관리형 데이터베이스는 획일적이고 부담스러운 데이터베이스 관리 작업을 줄여줍니다.

AWS 클라우드 데이터베이스의 이점

가격 대비 성능을 개선하고 비용을 최적화하는 간편한 방법

최대 20% 이상

Amazon Aurora 및 Amazon RDS에서 AWS Graviton3로 가격 대비 성능 개선

최대 30%

Amazon Aurora 최적화 읽기를 통한 비용 절감 및 최대 8배 향상된 쿼리 지연 시간

최대 90%

Amazon Aurora Serverless v2 및 Amazon Neptune Serverless로 비용 절감

최대 66%

S3에서 Amazon DynamoDB 가져오기와 프로비저닝된 용량을 사용한 클라이언트 기반 쓰기로 비용 절감

최대 72%

Amazon ElastiCache로 처리량 증가 및 지연 시간 최대 71% 감소

최대 46%

Amazon MemoryDB로 처리량 증가 및 P99 지연 시간 최대 21% 감소

데이터베이스 서비스

데이터베이스 유형
예시
AWS 서비스
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관계형 데이터베이스

관계형 데이터베이스는 미리 정의된 스키마와 이들 간 관계를 통해 데이터를 저장합니다. 이러한 데이터베이스는 ACID 트랜잭션을 지원하도록 설계되었으며, 참조 무결성과 강력한 데이터 일관성을 유지 관리합니다.

                                                                               

기존 애플리케이션, 전사적 자원 관리(ERP), 고객 관계 관리(CRM), 전자 상거래, 생성형 AI 사용 사례(예: 검색 증강 생성 기능이 있는 챗봇, 유사성 검색, 추천 시스템 등)
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Amazon Aurora

클라우드용으로 구축된 MySQL 및 PostgreSQL 호환 관계형 데이터베이스. 1/10의 비용으로 상용 데이터베이스 수준의 성능 및 가용성 지원 

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Amazon Relational Database Service(RDS)

클릭 몇 번으로 클라우드에서 관계형 데이터베이스 설정, 운영 및 조정

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Amazon Redshift

가장 빠르고 가장 널리 사용되는 클라우드 데이터 웨어하우스에서 모든 데이터 분석

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키-값 데이터베이스

키-값 데이터베이스는 보통 많은 데이터를 저장하고 검색하기 위한 일반적인 액세스 패턴에 최적화되었습니다. 이러한 데이터베이스는 동시 요청이 매우 많은 경우에도 빠른 응답 시간을 제공합니다.

                                            

트래픽이 많은 웹 애플리케이션, 전자 상거래 시스템, 게임 애플리케이션, 생성형 AI 사용 사례(예: Amazon OpenSearch Service와 DynamoDB 제로 ETL 통합을 사용한 유사성 검색)
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Amazon DynamoDB

모든 규모의 키-값 및 문서 워크로드를 지원할 수 있는 빠르고 유연한 서버리스 NoSQL 데이터베이스

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인 메모리 데이터베이스

인 메모리 데이터베이스는 데이터에 실시간으로 액세스해야 하는 애플리케이션에 사용됩니다. 이러한 데이터베이스는 데이터를 메모리에 직접 저장하여 밀리초의 지연 시간으로는 충분하지 않은 애플리케이션에 마이크로초의 지연 시간을 제공합니다.

                                                                                    

캐싱, 세션 관리, 게임 순위표, 지리 공간 애플리케이션, 생성형 AI 사용 사례(예: 검색 증강 생성 기능이 있는 챗봇, 시맨틱 캐싱, 추천 시스템, 사기 탐지 등)
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Amazon MemoryDB

Redis OSS 호환성 및 내구성을 바탕으로 초고속 성능을 제공하는 인 메모리 데이터베이스 서비스입니다.

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Amazon ElastiCache

Redis OSS 또는 Memcached와 호환되며 대기 시간이 밀리초 단위인 확장 가능한 캐싱 서비스입니다.

                                                                               

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문서 데이터베이스

문서 데이터베이스는 반정형 데이터를 JSON과 비슷한 문서로 저장하도록 설계되었습니다. 이 데이터베이스는 개발자가 애플리케이션을 빠르게 구축하고 업데이트할 수 있도록 지원합니다.

                                                       

콘텐츠 관리, 카탈로그, 사용자 프로필, 생성형 AI 사용 사례(예: 검색 증강 생성 기능을 갖춘 챗봇, 유사성 검색, 추천 시스템 등)
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Amazon DocumentDB(MongoDB 호환 가능)

MongoDB와 호환되는 엔터프라이즈급 문서 데이터베이스 서비스를 사용하여 JSON 워크로드의 크기를 손쉽게 조정 가능

   

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그래프 데이터베이스

그래프 데이터베이스는 상호 연결성이 높은 그래프 데이터세트 간에 수백만 건의 관계를 밀리초의 지연 시간 내에 대규모로 쿼리 및 탐색해야 하는 애플리케이션에 사용됩니다.

                             

사기 탐지, 소셜 네트워킹, 추천 엔진, 생성형 AI 사용 사례(예: GraphRAG, 개선된 사기 탐지, 새로운 답변 검색 등)
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Amazon Neptune

고도로 연결된 데이터 집합에서 작동하는 애플리케이션을 구축할 수 있는 빠르고 안정적인 그래프 데이터베이스 서비스

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와이드 컬럼 데이터베이스

와이드 컬럼 스토어는 NoSQL 데이터베이스 유형입니다. 테이블, 행 및 열을 사용하지만 관계형 데이터베이스와는 달리 열의 이름과 형식은 동일한 테이블에서 행마다 다를 수 있습니다.

장비 관리, 플릿 관리 및 경로 최적화에 사용하는 대규모 산업용 앱
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Amazon Keyspaces

Apache Cassandra 워크로드를 실행할 수 있는 고가용성의 확장 가능한 관리형 와이드 컬럼 데이터베이스 서비스

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시계열 데이터베이스

시계열 데이터베이스는 정해진 시간 간격으로 쿼리를 수행하여 시간에 따라 변화하는 데이터를 효율적으로 수집 및 동기화하고 여기에서 인사이트를 도출합니다.

사물 인터넷(IoT) 애플리케이션, DevOps, 산업용 텔레메트리
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Amazon Timestream

매일 수조 개의 이벤트를 저장하고 분석할 수 있는 빠르고 확장 가능한 서버리스 시계열 데이터베이스 서비스

AWS 데이터베이스 솔루션에는 데이터베이스 마이그레이션, 현대화 및 워크로드 복원력이 포함되어 최신 애플리케이션을 지원하기 위한 신뢰할 수 있는 경로를 제공하고 빠르게 진행할 수 있습니다.

워크로드 복원력

백업, 장애 조치 및 복구를 비롯한 워크로드 복원력 솔루션을 위해 AWS를 사용하여 기하급수적인 데이터 증가에도 운영 연속성을 보장할 수 있습니다. AWS는 재해 복구 태세를 개선하는 동시에 AWS 리전 전체에서 지연 시간을 줄일 수 있는 다중 지역 데이터베이스를 제공합니다.

마이그레이션 및 현대화

조직에 적합한 데이터베이스 마이그레이션 경로를 평가, 계획 및 구축할 수 있도록 실현 가능한 접근 방식을 제공하는 솔루션을 통해 클라우드로의 마이그레이션을 가속화하세요.

삼성은 3개 대륙의 11억 사용자를 Oracle에서 Amazon Aurora로 이전했습니다.

"특히 비용에 초점을 맞추면 Amazon Aurora의 확장성이 가장 큰 이점입니다. 삼성은 매월 데이터베이스 비용을 44% 절감했습니다."

- Salva Jung, 수석 아키텍트 및 엔지니어링 관리자

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사례 연구

Experian은 Amazon DynamoDB 및 Amazon Aurora의 고가용성을 사용하여 100%의 운영 가동 시간을 달성합니다. 자세히 알아보기 »

A+E Networks는 서버리스 AWS 데이터베이스를 사용하여 마이크로서비스 기반 클라우드 네이티브 애플리케이션을 생성함으로써 확장을 촉진합니다. 자세히 알아보기 »

Pokémon은 AWS 목적별 데이터베이스로 마이그레이션하여 매월 수만 USD의 비용을 절감했습니다. 자세히 알아보기 »

Cathay Pacific은 AWS에서 승객 매출 최적화 시스템을 현대화하고 성능을 20% 개선했습니다. 자세히 알아보기 »