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Amazon Aurora
Amazon Aurora는 AWS에서 처음부터 클라우드에 최적화되어
설계된 관계형 데이터베이스 서비스
Amazon Aurora 개요
- AWS에 최적화된 관계형 데이터베이스 서비스
- MySQL 및 PostgreSQL과 호환되며, 자동 스토리지 확장 기능을 제공
- 데이터는 최대 128 TB까지 확장 가능하며,
클러스터를 구성하여 고가용성과 성능을 제공
Aurora DB Cluster
- Aurora 클러스터는 기본 DB 인스턴스와 읽기 복제본 인스턴스로 구성됨.
- 최대 15개의 읽기 복제본을 지원하며, 백업 및 스냅샷이 성능에 영향을 주지 않음.
- Auto Scaling을 통해 읽기 복제본의 수를 자동으로 조절함.
- 장애 발생 시 복제본으로 자동 장애 조치가 이루어짐.
- Writer Endpoint는 항상 마스터 DB를 가리키며, Reader Endpoint는 읽기 복제본과 연결됨.
Aurora Global Database
- 여러 리전에 걸쳐 서비스를 제공하는 글로벌 데이터베이스임.
- 마스터 리전의 기본 클러스터와 최대 5개의 읽기 전용 보조 클러스터로 구성됨.
- 기본 클러스터 장애 시 보조 리전을 기본 클러스터로 승격시킬 수 있음.
- 1초의 RPO 및 1분 미만의 RTO를 제공함.
Aurora Serverless
- 데이터베이스 용량을 수동으로 관리할 필요 없이 애플리케이션의 요구에 따라 자동으로 조절하는 서비스임.
- 가변적인 워크로드에 적합하며, 서버리스로 운영됨.
RDS vs Aurora
RDS
- 다양한 데이터베이스 엔진 지원:
MySQL, PostgreSQL, MariaDB, Oracle, SQL Server 및 Aurora 등
다양한 데이터베이스 엔진을 지원 - 관리 편의성:
RDS는 백업, 패치 관리, 장애 복구 등을 자동화하여 관리를 단순화 - 스케일링 옵션:
RDS 인스턴스는 수직적 확장(인스턴스 사이즈 변경)이 주로 사용되며,
Read Replica를 통한 읽기 부하 분산이 가능 - 비용:
RDS는 선택한 데이터베이스 엔진 및 인스턴스 유형에 따라 비용이 달라진다.
Aurora
- 클라우드 최적화된 데이터베이스 엔진:
클라우드 환경에 최적화되어 설계된 데이터베이스 서비스로, MySQL 및 PostgreSQL과 호환 - 성능:
표준 MySQL 또는 PostgreSQL보다 높은 성능을 제공하며,
특히 읽기 및 쓰기 작업에 대해 높은 처리량을 보여줌 - 스케일링 및 고가용성:
자동 스토리지 확장을 지원하며, 여러 AZ에 걸쳐 자동 복제본을 관리하여 높은 가용성을 제공 - 고유한 기능:
Aurora Global Database, Aurora Serverless 및 Aurora Multi-Master 등의 고유한 기능을 제공 - 비용: Aurora는 RDS보다 성능이 우수하나,
일반적으로 비용이 더 높을 수 있습니다.
공통점 및 차이점
- 공통점:
두 서비스 모두 AWS에서 관리하는 관계형 데이터베이스 서비스로,
백업, 복구, 패치 관리 등의 기능을 자동으로 제공 - 차이점:
Aurora는 AWS에서 개발한 데이터베이스 엔진으로,
특히 높은 성능과 가용성이 필요한 경우에 적합
RDS는 다양한 데이터베이스 엔진을 선택할 수 있는 유연성을 제공
종합적으로, Aurora는 더 높은 성능과 클라우드에 특화된 기능을 제공
RDS는 다양한 데이터베이스 엔진에 대한 지원과
비교적 더 전통적인 데이터베이스 관리 경험을 제공
출처 : Udemy_AWS Solutions Architect C03 강의
hwanyoung12
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