사내 스터디 기록 - AWS SUMMIT 2일차

https://github.com/wkdtpzld/AWS-SUMMIT-REVIEW

GitHub - wkdtpzld/AWS-SUMMIT-REVIEW

 

AWS SUMMIT

제가 들었던 내용중 가장 유익하고 도입 가능성이 높은 AWS 상품을 글과 사진으로 기록해 두기 위해서 만들어 두었습니다.

스마트한 클라우드 스토리지 비용 관리 전략

AWS에서 스토리지 세개의 설명을 중심적으로 해주셨는데요.

1. S3
2. EBS
3. EFS

이 중에서 1번 S3에 대해서 한번 풀어보고자 합니다.

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S3는 Simple Storage Service의 약자로, AWS에서 제공하는 인터넷 스토리지 서비스 입니다.

 

S3의 특징은 다음과 같습니다.

• 많은 사용자가 접속을 해도 시스템적인 작업이 없어도 된다.
  
  
• 저장할 수 있는 파일 수의 제한이 없다.
  
  
• 최소 1바이트에서 최대 5TB의 데이터를 저장하고 서비스 할 수 있다.
  
  
• 파일에 인증을 붙여서 무단으로 엑세스 하지 못하도록 할 수 있다.
  
  
• HTTP와 BitTorrent 프로토콜을 지원한다.
  
  
• REST, SOAP 인터페이스를 제공한다.
  
  
• 데이터를 여러 시설에서 중복으로 저장해 데이터의 손실이 발생할 경우 자동으로 복원한다.
  
  
• 버전관리 기능을 통해서 사용자에 의한 실수도 복원이 가능하다.
  
  
• 정보의 중요도에 따라서 보호 수준을 차등 할 수 있고, 이에 따라서 비용을 절감 할 수 있다. (RSS)
  또한 버킷 생성이 비교적 쉬운 편이라서 이미지 스토리지를 생성하시는 많은 분들이 S3를 사용하시고 계십니다.

그런데 이 S3를 좀 더 스마트하게 사용할 수 있는 방법을 AWS SUMMIT 에서 소개해 주었는데요.

우선 스토리지 클래스의 요금과 접근 방식을 정리해 주셨는데요.
각 스토리지는 하단과 같습니다.

• S3 Intelllgent-Tlering - 변화하는 액세스 패턴
  지능형 계층화, 자동으로 파일의 티어를 변경해주는 스토리지 타입

• S3 Standard - 자주 액세스하는 데이터
  가장 보편적으로 사용되는 스토리지 타입입니다.

• S3 Standard-Infrequent Access - 자주 액세스하지 않는 데이터
  자주 접근되지 않지만 빠르게 데이터를 불러올 수 있는 스토리지 타입입니다. 데이터를 불러올 때 추가 비용이 발생합니다.

• S3 One Zone-Infrequent Access - 재생성 가능하고 덜 엑세스되는 데이터
  IA 와 비슷하지만 가용영역이 하나밖에 없음

• S3 Glacler Instant Retrleval - 거의 엑세스 되지 않는 데이터
  아카이브 데이터지만 데이터 접근 자체는 빠르고 분기에 한, 두번 정도 불러올 때 적합

• S3 Glacler Flexible Retrieval - 아카이브 데이터
  수 분 ~ 몇 시간 이상의 검색 시간, 백업, 재해 복구에 적합

• S3 Glacler Deep Archive - 장기 아카이브 데이터
  제~~일 깊은 아카이브, 제일 저렴하고 제일 느림, 데이터 집합을 오랫동안 보관하는 서비스에 적합

 

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많은 스토리지가 존재하는데요. S3의 스토리지 접근 빈도에 따라서 클래스를 고를 필요가 있습니다.

하지만 어느 데이터는 매우 많이, 자주 접근될 경우도 있고, 오래된 데이터는 접근을 오랫동안 안 할 가능성이 높습니다.

서비스 업체는 데이터를 일일히 옮기는것은 매우 불편하고 귀찮은 일이 될 수 있습니다.

만약 옮기지 않고 Standard에 설정을 해두었다면?? 요금 폭탄을 떠안게 되겠지요.

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S3 자체적으로 수명 주기 규칙을 지정할 수 있는데요.

밑 사진과 같이 어느 날짜를 기점으로 저렴한 클래스로 내려 끝에는 아카이브 클래스까지 낮추어 최대한 가격을 내리거나.
버킷에서 해당 데이터를 삭제 할 수 있습니다.

 

예를들어 수명 주기 규칙을 생성해서 객체 생성 후 경과 일수를 설정,

30일 마다 Standard -> Instant Retrleval -> Archive 이동을 시켜 비용을 절감 시킬 수 있습니다.

 

하지만 오래된 데이터 또한 접근이 많을수도 있고 적을수도 있고 동적일 가능성이 높습니다.

수명 주기 규칙을 위와 같이 설정해 두었는데? 빨랐던 데이터 로딩 속도가 점점 느려질 수 있다는것이죠.

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다른 방법 제시

데이터의 이동이 동적일 경우 AWS SUMMIT 에서 추천하는 클래스는 인텔리전트 티어링 클래스입니다.

액세스 패턴을 모니터링하고 액세스 빈도수를 체크하고 데이터 파일의 티어를 변경해주는 클래스입니다.

 

 

쉽게 말해서 자주 엑세스 되는 데이터는 Standard 스토리지로 이동,

엑세스가 뜸한 데이터는 IA 스토리지로 이동

오랫동안 엑세스가 안된 데이터는 Archive 스토리지로 이동, 

 

이런 식으로 자동으로 클래스를 변경해주는 서비스이며,

퍼포먼스의 손해가 없고 데이터는 자동으로 최적화 시켜준다! 라고 말씀해주셨습니다.

 

만약 데이터의 액세스가 동적일 경우에 도입해 보시는건 어떨까요?

 

 

참고자료

https://dev.classmethod.jp/articles/for-beginner-s3-explanation/

https://inpa.tistory.com/entry/AWS-%F0%9F%93%9A-S3-%ED%8B%B0%EC%96%B4%EC%8A%A4%ED%86%A0%EB%A6%AC%EC%A7%80-%ED%81%B4%EB%9E%98%EC%8A%A4-%EC%88%98%EB%AA%85%EC%A3%BC%EA%B8%B0-%EA%B4%80%EB%A6%AC%ED%95%98%EA%B8%B0#s3_-_intelligent_tiering_%EC%A7%80%EB%8A%A5%ED%98%95_%EA%B3%84%EC%B8%B5%ED%99%94