이번 포스팅에서는 아마존 웹서비스 중 하나인 RDS에 대해 포스팅해보려 합니다.
RDS 란?
RDS는 Relational Database Service의 약자로, 클라우드에서 관계형 데이터베이스를 간편하게 설정, 운영, 확장이 가능하도록 지원하는 웹 서비스입니다.
RDS DB 엔진
Amazon RDS에서는 다음 유형의 데이터베이스 인스턴스를 제공합니다.
Amazon Aurora는 MySQL 및 PostgreSQL호환 관계형 데이터베이스로, 오픈 소스 데이터베이스의 간편 성과 비용 효율성을 결합한 것입니다. Amazon Aurora의 속도는 표준 MySQL 데이터베이스보다 5배, PostgreSQL 데이터베이스보다 3배 빠릅니다. 또한 상용 데이터베이스의 보안, 가용성 및 안전성을 1/10의 비용으로 제공합니다.
PostgreSQL은 오픈 소스 관계형 데이터베이스가 되었고, 비즈니스 및 모바일 어플리케이션을 실행할 때 사용하고 있습니다.
MySQL은 세계적으로 가장 많이 사용되는 오픈 소스 관계형 데이터베이스입니다. Amazon RDS를 통해 비용 효율적이고 크기 조정이 가능한 MySQL 서버를 몇 분 안에 생성할 수 있습니다. 백업, 소프트웨어 패치, 모니터링, 확장 & 축소, 복제 같은 시간이 걸리는 작업은 모두 관리되므로 사용자는 개발에만 집중할 수 있습니다.
MariaDB는, MySQL을 개발한 개발자가 만든 오픈 소스 관계형 데이터베이스 입니다. MySQL과 동일하게 Amazon RDS를 통해 효율적인 MariaDB 데이터베이스를 생성할 수 있고, 모든 시간 소모적 작업을 대신 처리해 줍니다.
Oracle Database는 Amazon RDS를 사용해 클라우드에서 손쉽게 배포, 설정, 운영 할 수 있는 완전 관리형 상용 데이터베이스입니다. 이 또한 시간 소모적인 작업을 모두 대신 처리해주어 사용자는 개발에만 몰두할 수 있습니다.
SQL Server는 Microsoft에서 개발한 관계형 데이터베이스 관리 시스템으로 Amazon RDS를 통해 손쉽게 배포, 운영, 확장이 가능합니다. 또한 RDS는 '라이선스 포함' 라이선스 모델을 지원해, 따로 Microsoft SQL Server 라이선스를 구매할 필요가 없습니다.
Amazon RDS의 장점
관리 용이성
Amazon RDS를 통해 프로젝트의 계획 단계 부터 배포까지 쉽게 진행할 수 있습니다. AWS Management Console, AWS 명령줄 인터페이스, API를 통해 몇 분 만에 원하는 사양, 버전, 설정값으로 몇 분 안에 데이터베이스 기능을 사용할 수 있습니다.
자동 소프트웨어 패치
Amazon RDS는 최신 패치를 통해 배포를 지원하는 관계형 데이터베이스 소프트웨어가 최신 상태로 유지도되도록 해줍니다.
탁월한 확장성
Amazon RDS을 사용하면, 다운타임(Downtime: 시스템을 이용할 수 없는 시간)없이 데이터베이스의 컴퓨팅 및 스토리지를 독립적으로 확장할 수 있습니다.
높은 가용성 및 내구성
Amazon RDS는 고도로 안정적인 인프라에서 실행됩니다. 다중 인스턴스를 프로비저닝(Provisioning: 사용자의 요구에 맞게 시스템 자원을 할당, 배치, 배포해 두었다가 필요시 시스템을 즉시 사용할 수 있는 상태로 미리 준비해 두는 것)을 하는 경우 다른 가용 영역에 인스턴스 데이터를 동기적으로 복제합니다. 이때, 자동 백업, 데이터베이스 스냅숏, 자동 호스트 교체, 다중 AZ(Availability Zone)도 포함되어 있습니다.
빠른 속도
Amazon RDS는 가장 까다로운 데이터베이스 애플리케이션을 지원합니다
뛰어난보안
Amazon RDS는 사용자가 데이터베이스에 대한 네트워크 액세스를 쉽게 제어할 수 있게 해 줍니다. 추가적으로 Amazon Virtual Private Cload에서 데이터베이스 인스턴스를 실행할 수도 있습니다. SSL을 사용하여 전송 데이터를 보호할 수 있도록 지원도 해줍니다.
낮은 비용
Amazon RDS 서비스를 사용하는 만큼만 지불하면 됩니다. 팁으로, 예약 인스턴스 요금을 통해 요금을 절약할 수 있습니다.
출처:aws.amazon.com/ko/rds/?nc2=h_m1
공부를 하면서 작성하는 글이다 보니 틀린 점이나 부족한 부분이 많을 수 있습니다. 댓글에 피드백 남겨주시면 감사하겠습니다.
읽어주셔서 감사합니다.
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