오토에버 클라우드 2기 58일차

Posted Jul 23, 2025 Updated Jul 24, 2025

By minnnning

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오토에버 클라우드 2기 58일차

AWS의 데이터 스토리지 및 데이터베이스 서비스

클라우드 환경에서는 데이터를 저장하고 관리하는 방식이 매우 다양함 애플리케이션의 특성에 맞는 최적의 서비스를 선택하기 위해서는 각 스토리지와 데이터베이스 유형의 근본적인 차이를 이해하는 것이 중요

1. 스토리지 유형의 이해: 블록, 파일, 오브젝트

AWS는 크게 세 가지 유형의 클라우드 스토리지를 제공한다

블록 스토리지 (Block Storage)
- 개념: 데이터를 일정한 크기의 블록(Block) 단위로 나누어 저장하는 방식 각 블록은 고유한 주소를 가지며, 마치 하드 드라이브(HDD)나 SSD처럼 운영체제에 직접 연결하여 사용
- 특징: 매우 빠른 읽기/쓰기 속도(낮은 지연 시간)를 제공하며, 데이터베이스나 고성능 컴퓨팅처럼 빠른 I/O가 필수적인 워크로드에 적합
- AWS 서비스: Amazon EBS (Elastic Block Store) - EC2 인스턴스의 주 하드 드라이브로 사용됨
파일 스토리지 (File Storage)
- 개념: 우리가 일반적으로 사용하는 컴퓨터의 파일 시스템처럼, 데이터를 폴더와 파일의 계층 구조로 저장하고 관리
- 특징: 여러 사용자와 시스템이 동시에 파일에 접근하고 공유하기 용이 NFS나 SMB와 같은 표준 파일 공유 프로토콜을 사용
- AWS 서비스: Amazon EFS (Elastic File System) - 여러 EC2 인스턴스에서 동시에 마운트하여 사용할 수 있는 공유 파일 시스템
오브젝트 스토리지 (Object Storage)
- 개념: 파일 데이터 자체와 관련 메타데이터를 하나의 단위인 객체(Object)로 묶어, 고유한 ID(Key)와 함께 거대한 저장 공간(버킷)에 저장하는 방식 계층 구조가 없는 평면적인 구조를 가짐
- 특징: HTTP/HTTPS 프로토콜을 통해 웹에서 쉽게 접근 가능하며, 사실상 무한한 확장성과 매우 높은 내구성을 제공 대용량 데이터(이미지, 동영상, 로그, 백업) 저장에 최적화되어 있음
- AWS 서비스: Amazon S3 (Simple Storage Service)

2. 데이터베이스와 스토리지의 차이점

구분	스토리지 (Storage)	데이터베이스 (Database)
핵심 목적	파일/데이터 덩어리 자체의 보관, 검색, 전송	구조화된 데이터의 효율적인 관리, 검색, 수정, 트랜잭션 처리
데이터 구조	비구조적. 파일, 블록, 객체 등 데이터 원형 그대로 저장	구조적. 정해진 스키마(테이블, 문서 등)에 따라 데이터를 체계적으로 저장
주요 기능	데이터의 저장 및 검색 (CRUD)	데이터의 CRUD는 물론, 복잡한 쿼리, 인덱싱, 관계 설정, 트랜잭션 보장 등
접근 방식	파일 시스템 API, 블록 I/O, HTTP API	SQL, NoSQL 등 특정 쿼리 언어를 통해 접근
적합한 용도	이미지, 동영상, 로그, 백업 파일, OS 디스크 등	사용자 정보, 상품 목록, 거래 내역, 세션 데이터 등

간단히 말해, 스토리지는 ‘파일 캐비닛’처럼 파일 자체를 보관하는 창고의 역할이며, 데이터베이스는 ‘도서관의 색인 카드 시스템’처럼 보관된 데이터의 내용을 체계적으로 관리하고 빠르게 찾아주는 시스템의 역할

3. AWS의 목적별 데이터베이스 서비스 종류

애플리케이션의 특성과 요구사항에 맞는 데이터베이스를 선택하는 것은 매우 중요 AWS는 다양한 유형의 데이터 저장소를 완전 관리형 서비스로 제공한다

관계형 데이터베이스 (RDBMS): 정형화된 데이터를 테이블 형태로 저장 (예: Amazon RDS, Amazon Aurora)
키-값 데이터베이스 (Key-Value DB): 고유한 키(Key)에 값(Value)을 저장하는 단순한 구조로, 매우 빠른 읽기/쓰기 속도를 제공 (예: Amazon DynamoDB)
인메모리 데이터베이스 (In-Memory DB): 데이터를 디스크가 아닌 메모리에 저장하여 응답 속도를 극대화 캐싱, 세션 관리에 주로 사용 (예: Amazon ElastiCache)
도큐먼트 데이터베이스 (Document DB): JSON과 유사한 유연한 문서 형태로 데이터를 저장 (예: Amazon DocumentDB)
와이드 컬럼 스토어 (Wide Column): 대규모 데이터셋에 대한 빠른 분석 및 쿼리에 최적화된 열(Column) 기반 저장 방식 (예: Amazon Keyspaces)
그래프 데이터베이스 (Graph DB): 데이터 간의 관계를 그래프 형태로 저장하여, 관계 분석 및 추천 엔진 등에 활용 (예: Amazon Neptune)
시계열 데이터베이스 (Time Series DB): 시간에 따른 데이터의 변화를 효율적으로 저장하고 분석한다 IoT 센서 데이터, DevOps 메트릭 등에 사용 (예: Amazon Timestream)
원장 데이터베이스 (Ledger DB): 모든 변경 내역을 추적하고 검증할 수 있는 불변의 거래 원장을 저장 공급망, 금융 거래에 활용 (예: Amazon QLDB)

4. 관계형 데이터베이스 서비스 (Amazon RDS)

Amazon RDS는 클라우드에서 관계형 데이터베이스를 간편하게 설정, 운영 및 확장할 수 있는 완전 관리형 서비스임

장점:
- 관리형 서비스: OS 패치, 데이터베이스 업데이트, 백업 등 번거로운 관리 작업을 AWS가 자동으로 수행
- 간편한 구성 및 이전: 몇 번의 클릭만으로 데이터베이스를 생성할 수 있으며, 기존 온프레미스 환경의 데이터를 쉽게 이전 가능
- 쉬운 연동: EC2 인스턴스와 같은 VPC 내에서 통신 시 요금이 부과되지 않음
단점:
- 완전 관리형 서비스이므로, 사용자가 OS에 직접 접근하거나 세부적인 설정을 자유롭게 변경하는 데 제약이 있다

3.5. RDS vs. EC2에 직접 설치: 차이점 비교

항목	Amazon RDS (관리형 서비스)	EC2에 직접 설치 (비관리형)
관리 부담	낮다 OS/DB 패치, 백업, 고가용성 구성 등을 AWS가 자동 관리	높다 사용자가 OS, DB 설치, 패치, 백업, 모니터링 등 모든 것을 직접 관리
유연성 및 제어	제한적 OS에 접근 불가 정해진 파라미터 그룹 내에서만 DB 설정 변경 가능	매우 높음 OS에 대한 전체 제어권(root 접근)을 가지며, DB의 모든 설정을 자유롭게 변경 가능
비용	초기 비용 낮음, 장기적으로 더 높을 수 있음 관리 편의성에 대한 비용이 포함됨	초기 비용 높을 수 있음, 장기적으로 저렴할 수 있음. 인스턴스 비용만 발생하지만, 관리 인력/시간 비용을 고려해야 함
고가용성/백업	간편함 몇 번의 클릭으로 다중 AZ(Multi-AZ) 구성 및 자동 백업/시점 복구 설정 가능	복잡함 사용자가 직접 Replication 구성, 백업 스크립트 작성 및 스케줄링 등 모든 것을 수동으로 구현
확장성	간편함 콘솔에서 인스턴스 사양 변경(스케일업)이나 읽기 전용 복제본(Read Replica) 추가(스케일아웃)가 용이	수동 작업 필요 인스턴스 타입을 변경하거나, 복제본을 직접 구성하고 추가해야 함
적합한 사용 사례	- DB 관리 전문 인력이 부족한 경우 - 빠르고 안정적인 DB 구축이 필요한 경우 - 표준적인 DB 환경으로 충분한 경우	- DB의 특정 버전이나 확장 기능이 반드시 필요한 경우 - OS 수준의 완전한 제어권이 필요한 경우 - 비용을 최소화하고 모든 것을 직접 제어하려는 경우

AWS의 파일 및 오브젝트 스토리지 활용

1. AWS를 이용한 백업 전략

온프레미스 데이터 백업: 스토리지 게이트웨이(Storage Gateway)를 사용하거나, S3 CLI를 통해 온프레미스 데이터를 S3에 직접 백업
수명 주기 관리: S3의 수명 주기 규칙을 사용하여, 오래된 데이터를 저렴한 스토리지 클래스(예: S3 Glacier)로 자동으로 이동시켜 비용 절감
대용량 파일 백업: 용량이 큰 이미지나 데이터베이스 파일은 스크립트를 사용하여 S3에 직접 백업하는 것이 비용 효율적

2. 오브젝트 스토리지 (Amazon S3)

Amazon S3(Simple Storage Service)는 인터넷을 위한 스토리지 서비스로, 용량에 관계없이 파일을 저장하고 웹에서 접근할 수 있음

기본 개념:
- 객체(Object): S3에 저장되는 기본 단위로, 파일 데이터와 메타데이터로 구성
- 버킷(Bucket): 객체를 저장하는 최상위 디렉토리. 버킷 이름은 전 세계에서 유일해야 함
장점:
- 무한한 확장성: 저장 용량과 객체 수에 제한이 없음
- 높은 내구성 및 가용성: 99.999999999%의 내구성을 보장하여 데이터 유실 가능성이 거의 없음
- 정적 웹 호스팅: 버킷 자체를 정적 웹사이트로 서비스할 수 있음

3. 실습: S3 버킷 생성 및 권한 설정

IAM 사용자 생성 및 액세스 키 발급 (외부 애플리케이션 연동 시)
- IAM 서비스에서 ‘사용자 생성’
- 사용자에게 AmazonS3FullAccess와 같은 적절한 권한 정책을 직접 연결
- 생성 후 ‘보안 자격 증명’ 탭에서 액세스 키를 생성하고, .csv 파일을 다운로드하여 안전하게 보관. (이 키는 한 번만 확인 가능)
S3 버킷 생성
- S3 서비스에서 ‘버킷 만들기’ 클릭.
- 버킷 이름은 전 세계에서 고유해야 함
- 리전 선택
- 객체 소유권: ‘ACL 활성화됨’ 선택
- 퍼블릭 액세스 차단 설정: 모든 퍼블릭 액세스를 차단 해제 (외부 공개 시)

버킷 권한 설정 생성된 버킷의 ‘권한’ 탭에서 외부 접근을 위한 정책을 설정

버킷 정책 (Bucket Policy) 상세 설명: JSON 형식으로 “누가(Principal), 어떤 리소스(Resource)에 대해, 어떤 조건(Condition)에서, 어떤 작업(Action)을, 허용(Allow) 또는 거부(Deny)할 것인가”를 명시하는 규칙

  
{
    // 정책 언어의 버전을 지정. "2012-10-17"은 현재 권장되는 최신 버전임.
    "Version": "2012-10-17",
    // 실제 권한 규칙을 정의하는 하나 이상의 명령문(Statement) 배열.
    "Statement": [
        {
            // 각 명령문을 식별하기 위한 고유한 이름 (선택 사항).
            "Sid": "PublicAccess",
            // 이 정책의 효과를 지정. 'Allow'(허용) 또는 'Deny'(거부)가 있음.
            "Effect": "Allow",
            // 이 정책의 영향을 받는 대상(주체). "*"는 인증 여부와 관계없이 '모든 사용자'를 의미함.
            // 주의: 이는 버킷을 완전히 공개하는 설정이므로, 민감한 데이터에는 사용하면 안 됨.
            "Principal": "*",
            // 허용하거나 거부할 작업의 목록.
            "Action": [
                "s3:GetObject",     // 객체(파일)를 다운로드할 권한
                "s3:PutObject",     // 객체를 업로드/덮어쓸 권한
                "s3:DeleteObject",  // 객체를 삭제할 권한
                "s3:ListBucket"     // 버킷 내의 객체 목록을 볼 권한
            ],
            // 이 정책이 적용될 자원(버킷 또는 객체)을 ARN(Amazon Resource Name)으로 지정.
            "Resource": [
                "arn:aws:s3:::<버킷이름>",      // 버킷 자체에 대한 권한 (ListBucket 등)
                "arn:aws:s3:::<버킷이름>/*"   // 버킷 내의 모든 객체에 대한 권한 (GetObject, PutObject 등)
            ]
        }
    ]
}

CORS(Cross-Origin Resource Sharing) 설정: 다른 도메인의 웹 애플리케이션(예: http://localhost:3000)에서 이 버킷의 리소스에 접근할 수 있도록 허용하는 규칙

  
[
    {
        "AllowedHeaders": ["*"],
        "AllowedMethods": ["GET", "PUT", "POST", "DELETE"],
        "AllowedOrigins": ["*"],
        "ExposeHeaders": []
    }
]

이제 버킷에 파일을 업로드하고, 각 객체의 URL을 통해 웹에서 직접 접근할 수 있음

오토에버 클라우드 2기

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