Amazon Aurora Serverless는 Amazon Aurora의 온디맨드 자동 크기 조정 구성 버전입니다. 애플리케이션 요구 사항을 기반으로 자동으로 시작 및 종료되어 용량을 확장 또는 축소합니다. 데이터베이스 인스턴스를 관리하지 않고도 클라우드에서 데이터베이스를 실행할 수 있습니다. 또한 기존 또는 새 데이터베이스 클러스터에서 프로비저닝된 인스턴스와 함께 Aurora Serverless v2 인스턴스를 사용할 수 있습니다.
데이터베이스 용량을 수동으로 관리하면 시간이 오래 걸리고 데이터베이스 리소스의 비효율적 사용을 초래할 수 있습니다. Aurora Serverless를 사용하면 데이터베이스 생성, 원하는 데이터베이스 용량 범위 지정, 애플리케이션 연결 등을 수행할 수 있습니다. 데이터베이스가 활성 상태일 때 사용하는 데이터베이스 용량을 초당 요금으로 지불하고 Amazon Relational Database Service(RDS) 콘솔에서 몇 단계를 수행하여 표준 구성과 서버리스 구성 간에 마이그레이션할 수 있습니다.
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Amazon Aurora Serverless v2 출시
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Amazon Aurora Serverless v1
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Amazon Aurora Serverless v2 출시
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Amazon Aurora Serverless v2는 수십만 건의 트랜잭션 처리도 가능하도록 1초 미만으로 즉시 확장합니다. 확장을 통해 애플리케이션에 필요한 정확한 양의 데이터베이스 리소스를 제공하도록 세분화된 단위로 용량을 조정합니다. 데이터베이스 용량을 관리할 필요가 없습니다. 애플리케이션이 소비한 용량만큼만 지불합니다. 또한, 피크 로드에 대비한 프로비저닝 용량의 비용에 비해 데이터베이스 비용의 최대 90%까지 절약할 수 있습니다.
Aurora Serverless v2는 모든 방식의 데이터베이스 워크로드를 지원합니다. 워크로드의 사용 빈도가 낮거나 간헐적이거나 예측할 수 없는 개발/테스트 환경, 웹사이트, 애플리케이션을 비롯해 뛰어난 확장성과 고가용성이 필요한 가장 까다로운 비즈니스 크리티컬 애플리케이션 등이 이에 해당합니다. 글로벌 데이터베이스, 다중 AZ 배포, 읽기 전용 복제본을 포함한 광범위한 Aurora 기능을 지원합니다. Amazon Aurora Serverless v2는 MySQL 호환 버전 및 PostgreSQL 호환 버전의 Aurora에 사용할 수 있습니다.
장점
뛰어난 확장성
수십만 건의 트랜잭션 처리도 가능하도록 1초 미만으로 즉시 확장합니다.
고가용성
복제, 글로벌 데이터베이스, 다중 AZ, 읽기 전용 복제본 등을 포함한 광범위한 Aurora 기능으로 비즈니스 크리티컬 워크로드를 지원합니다.
비용 효율성
정확한 양의 데이터베이스 리소스만을 제공하고 소비한 용량만큼만 비용을 지불하도록 세분화된 단위로 확장합니다.
단순성
데이터베이스 용량 프로비저닝 및 관리의 복잡성을 없애줍니다. 데이터베이스가 애플리케이션의 요구에 맞춰 크기를 조정합니다.
투명성
수신되는 애플리케이션 요청을 방해하지 않으면서 데이터베이스 용량을 즉시 크기 조정합니다.
내구성
내결함성을 갖춘 분산형 자가 복구 Aurora 스토리지를 사용하여 데이터 손실을 방지하고 리전 내 3개의 가용 영역(AZ)에 걸쳐 데이터를 안정적으로 유지합니다.
사용 사례
가변 워크로드
인사, 예산 책정, 운영 보고 애플리케이션 등과 같이, 최대 사용 시간이 30분에서 몇 시간으로 하루에 한두 번 또는 연간 몇 차례 사용하는 등 자주 사용되지 않는 애플리케이션을 실행하고 있습니다. 이제는 최대 사용량까지 프로비저닝하여 지속적으로 사용하지 않는 리소스에 대한 요금을 지불하거나, 평균 용량으로 프로비저닝하여 성능 문제 및 사용자 불만족의 위험을 감수하지 않아도 됩니다.
예측할 수 없는 워크로드
하루 종일 데이터베이스를 사용하는 워크로드를 실행하고 있으며, 최대 사용량을 예측하기 힘듭니다. 예를 들어 비가 오기 시작할 때 사용량이 급증하는 교통 사이트가 있습니다. 데이터베이스가 애플리케이션의 최대 로드 요구 사항을 충족할 수 있도록 용량이 자동으로 증가되고 사용량 증가가 둔화되면 다시 원래대로 조정됩니다.
기업 데이터베이스 플릿 관리 신규
각각 하나 이상의 데이터베이스 지원을 받는 수백 또는 수천 개의 애플리케이션을 갖춘 기업은 전체 데이터베이스 플릿에 대한 리소스를 관리해야 합니다. 애플리케이션 요구 사항이 변동함에 따라, 고성능, 고가용성을 보장하고 예산의 범위를 유지하기 위해 각각의 모든 데이터베이스 용량을 지속적으로 모니터링하고 조정하는 것은 벅찬 과제입니다. Aurora Serverless v2를 사용하면 데이터베이스 용량이 애플리케이션의 요구 사항에 따라 자동으로 조정됩니다. 더 이상 데이터베이스 플릿에서 수천 개의 데이터베이스를 수동으로 관리할 필요가 없습니다. 글로벌 데이터베이스, 다중 AZ 배포 등의 기능은 고가용성과 빠른 복구를 보장합니다.
서비스형 소프트웨어 애플리케이션 신규
일반적으로 서비스형 소프트웨어(SaaS) 공급 업체는 개별 고객을 지원하는 수백 또는 수천 개의 Aurora 데이터베이스를 단일 클러스터에서 운영하여 활용도와 비용 효율성을 개선합니다. 그러나 동일한 클러스터에 함께 위치한 데이터베이스를 모니터링하고 이에 대응하는 것을 비롯해 여전히 각 데이터베이스를 개별적으로 관리해야 하므로, 본래 계획한 것보다 더 많은 공유 리소스가 소요될 수 있습니다. Aurora Serverless v2를 사용하면 SaaS 공급 업체가 프로비저닝된 용량 비용을 걱정하지 않고 각 고객에 대해 Aurora 데이터베이스 클러스터를 프로비저닝할 수 있습니다. 사용하지 않는 데이터베이스를 자동으로 종료하고 변화하는 애플리케이션 요구 사항을 만족하도록 데이터베이스 용량을 즉시 조정합니다.
여러 서버에 분할된 확장 데이터베이스 신규
읽기 또는 쓰기 요구 사항이 높은 고객은 처리량을 높이기 위해 종종 여러 인스턴스에 데이터베이스를 분할합니다. 그러나 종종 고객은 인스턴스를 너무 많거나 적게 프로비저닝하여 비용이 증가되거나 확장이 제한됩니다. Aurora Serverless v2를 사용할 경우 고객이 데이터베이스를 여러 Aurora 인스턴스로 분할하면 서비스가 필요에 따라 즉시 자동으로 용량을 조정합니다. 가동 중단이나 장애 없이 각 노드에 대한 용량이 원활하게 조정되며 애플리케이션을 지원하는 데 필요한 용량만 사용됩니다.
시작 방법
Aurora Serverless v2는 Aurora MySQL 호환 버전 및 PostgreSQL 호환 버전에 사용할 수 있습니다. 쉽게 시작할 수 있습니다. Aurora 데이터베이스 클러스터를 생성할 때 Serverless v2를 선택한 후, 원하는 데이터베이스 용량 범위를 지정하거나 기본값을 사용해서 애플리케이션을 연결합니다.
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Amazon Aurora Serverless v1
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Amazon Aurora Serverless v1은 사용 빈도가 낮거나 간헐적이거나 예측할 수 없는 워크로드에 대한 간단하고 비용 효율적인 옵션입니다.
장점
단순성
데이터베이스 용량 프로비저닝 및 관리의 복잡성을 없애줍니다. 데이터베이스가 자동으로 시작 및 종료되고 애플리케이션의 필요에 따라 크기가 조정됩니다.
확장성
클라이언트 연결 중단 없이 필요에 따라 컴퓨팅 및 메모리 용량을 원활하게 크기 조정합니다.
비용 효율성
사용하는 데이터베이스 리소스에 대해서만 초당 요금을 지불하면 됩니다. 실제로 실행하지 않는 경우 데이터베이스 인스턴스에 대한 요금을 지불하지 않습니다.
고가용성
내결함성을 갖춘 분산형 자가 복구 Aurora 스토리지를 기반으로 구축되어 리전 내 3개 가용 영역에 걸쳐 데이터를 안정적으로 보호하고 데이터 손실을 방지합니다.
사용 사례
사용 빈도가 낮은 애플리케이션
용량이 적은 블로그 사이트와 같이 매일 또는 주당 몇 분씩 몇 번만 사용하는 애플리케이션이 있는 경우 활성 상태일 때만 요금을 지불하여 비용 절감 효과가 있는 데이터베이스가 필요합니다. Aurora Serverless v1을 사용하면 소비하는 데이터베이스 리소스에 대해서만 초당 요금을 지불하면 됩니다.
개발 및 테스트 데이터베이스
소프트웨어 개발 및 QA 팀은 근무 시간 중에만 데이터베이스를 사용하지만 밤이나 주말에는 사용하지 않습니다. Aurora Serverless v1을 사용하면 데이터베이스가 사용되지 않을 때 자동으로 종료되고, 다음 날 작업이 시작될 때 데이터베이스가 훨씬 더 빠르게 시작됩니다.
시작 방법
Aurora Serverless v1은 MySQL과 호환되는 Amazon Aurora 및 PostgreSQL과 호환되는 Amazon Aurora에 모두 사용할 수 있습니다. 쉽게 시작할 수 있습니다. Aurora 데이터베이스 클러스터를 생성할 때 서버리스를 선택하고, 필요에 따라 원하는 데이터베이스 용량 범위를 지정하고 애플리케이션을 연결합니다.
고객
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British Airways
British Airways는 100년이 넘는 시간 동안 사람, 장소, 다양한 문화를 더욱 가깝게 이어온 글로벌 항공사입니다.
Amazon Aurora Serverless v2와 Data API 덕분에 이제 AWS Lambda 내에서 데이터 분석과 처리를 동시에 수행할 수 있습니다. 데이터 과학 워크로드를 순차적으로 실행하는 것이 아니라 동시에 실행할 수 있습니다. Lambda로 동시 실행 함수를 0개에서 200개 또는 300개까지 원활하게 확장할 수 있고, Data API로 연결 스파이크를 효율적으로 관리할 수 있습니다. 결과적으로 단일 비행에 대한 데이터 분석이 이제 일반적으로 30초 이내에 완료되는데, 과거 수십 분이 걸리던 것에 비하면 대폭 개선된 것입니다.
Nils Mohr, British Airways 수석 플라이트 데이터 소프트웨어 엔지니어 -
CloudZero
CloudZero는 클라우드 비용 인텔리전스의 선두 주자입니다.
Amazon Aurora Serverless v2와 Data API를 사용하면 복잡한 VPC와 네트워크 액세스 제어를 관리하지 않아도 되기 때문에 운영 복잡성과 보안 부담이 크게 줄어듭니다. 즉, 운영 인력을 줄임으로써 더 많은 소프트웨어 엔지니어를 고용하는 데 집중할 수 있습니다. 저희는 이것을 ‘서버리스 라이프스타일’이라고 생각합니다. AWS를 통해 가동 시간과 가용성을 보장함으로써 더 적은 인원수로 더 빠르게 발전할 수 있습니다.
Erik Peterson, CloudZero CTO/CISO 겸 창립자 -
Easygo
Easygo는 최신 기술을 사용하여 전 세계 플레이어를 위한 업계 최고 수준의 게임 제품을 개발합니다. Easygo가 구축한 stake.com과 같은 플랫폼은 세계 최고의 암호 화폐 카지노 및 스포츠 베팅 플랫폼으로, 비트코인, 이더리움, 라이트코인 및 수많은 다른 암호 화폐를 사용하는 100% 공정하고 투명한 겜블링으로 운영됩니다. Easygo는 월드컵, NBA 또는 NFL 시즌과 같은 대규모 스포츠 이벤트 중에 수만 명의 플레이어를 동시에 처리할 수 있는 데이터베이스 솔루션을 필요로 했습니다. 매년 플레이어 수가 늘어나면서 나날이 증가하는 플레이어 기반을 수용하고 그에 맞게 확장해야 했습니다.
이 스포츠 시즌의 워크로드는 변동성이 매우 크기 때문에 평상시 트래픽 패턴과 대비해 규모가 상당히 빠르게 증가했습니다. 엔지니어링 팀에서 데이터베이스 크기 조정 요구 사항을 관리하는 데 쓰는 시간을 줄일 수 있도록 원활한 조정을 통해 서로 다른 시간대에서 전 세계의 스포츠 이벤트를 처리할 수 있는 데이터베이스 솔루션을 원했습니다. Easygo는 약 50개의 데이터베이스를 Amazon Aurora Serverless v2로 마이그레이션했고 엔지니어링 팀은 병목 현상을 조사하는 데 드는 시간을 줄이면서 더 크고 더 좋은 게임을 구축하는 데 집중할 수 있었습니다.
Easygo Engineering Director -
Intuit
Intuit는 소비자, 소규모 기업 및 회계 전문가를 위한 금융 관리 소프트웨어 부문을 선도하는 소프트웨어 제공업체로, TurboTax, QuickBooks, Mint, Credit Karma 및 Mailchimp와 같은 제품을 제공합니다.
운영 오버헤드를 줄이고 데이터베이스 비용을 개선하기 위해 Amazon Aurora Serverless를 활용하기로 결정했습니다. 우리의 사용 사례에는 혼합 구성 클러스터가 적합한데, 동일한 클러스터 내에서 프로비저닝된 Amazon Aurora 라이터와 Amazon Aurora Serverless v2 리더를 조합하여 사용할 수 있습니다. Aurora Serverless v2를 사용하면 고가용성 및 재해 복구에 대한 요구 사항을 그대로 유지하면서 자동 규모 조정의 이점을 얻을 수 있습니다. 프로덕션 환경과 비프로덕션 환경 모두에서 Aurora Serverless v2를 사용하여 데이터베이스 프로비저닝 비용을 약 55% 절감할 수 있었습니다. Aurora Serverless v2를 사용하면 개발자들이 용량 관리보다 기능 구축에 더 집중할 수 있습니다.
Rajesh Saluja, Intuit Principal Data Engineer -
S&P Dow Jones Indices
S&P Global Inc.의 사업 부문 중 하나인 S&P Dow Jones Indices(S&P DJI)는 혁신적인 인덱스와 다양한 최첨단 솔루션을 제공하여 투자자가 글로벌 투자 기회를 파악, 측정, 활용할 수 있도록 지원합니다. S&P DJI는 500GB에서 15TB까지 다양한 크기의 핵심 애플리케이션을 지원하는 데이터베이스를 약 200개 보유하고 있습니다.
저희는 Amazon Web Services(AWS)를 통해 마이그레이션 여정을 시작하여 온프레미스에서 MySQL on Amazon EC2로 마이그레이션한 다음 바로 Amazon Aurora MySQL 호환 버전으로 마이그레이션했으며, AWS Database Migration Service(AWS DMS)를 활용했습니다. 최근에는 섹터 전반의 자산 분류를 위해 AWS SageMaker를 사용한 기계 학습 기능이 포함된 새로운 애플리케이션에 Aurora Serverless v2를 도입했습니다. Twitter 피드의 데이터를 수집하도록 AWS Glue 작업을 설정하자 이 애플리케이션의 워크로드가 매우 활성화되었습니다. 이런 이유로 컴퓨팅 리소스를 동적으로 확장하여 모든 AWS Glue 작업 및 AWS Lambda 함수 처리를 지원하는 동시에 대량의 데이터를 수집할 수 있는 Aurora Serverless v2를 도입했습니다. 또한 Amazon Aurora Global Database를 통해 쓰기 전달을 활성화하여 애플리케이션을 두 개 이상의 리전에서 활성화했습니다.
Shivakumar Bangalore, S&P Global Inc. 데이터베이스 엔지니어링 수석 이사