소개
웹 기반 애플리케이션은 데이터 트래픽의 복잡성 증가와 함께 사용자 증가로 인해 확장에 직면해 있습니다.
비즈니스의 현대적 복잡성과 함께 데이터를 더 빠르고 강력하게 처리해야 할 필요가 있습니다. 이 때문에 표준 트랜잭션 데이터베이스가 항상 가장 적합한 것은 아닙니다.
대신 DynamoDB와 같은 데이터베이스 는 새로운 데이터 유입을 관리하도록 설계되었습니다. DynamoDB는 데이터 구조와 키-값 클라우드 서비스를 지원하는 Amazon Web Services 데이터베이스 시스템입니다. 이를 통해 사용자는 DynamoDB를 사용하는 모든 인터넷 규모 애플리케이션에 대한 자동 확장, 인메모리 캐싱, 백업 및 복원 옵션의 이점을 누릴 수 있습니다.
하지만 DynamoDB를 사용하려는 이유와 사용 사례의 몇 가지 예는 무엇입니까?
이 포스트에서는 그 내용을 다룰 것입니다. DynamoDB 사용의 이점을 살펴보고 몇 가지 사용 사례와 몇 가지 문제에 대해 간략히 설명합니다.
운영을 위한 DynamoDB의 이점
먼저 DynamoDB가 유용한 이유에 대해 논의해 보겠습니다.
성능 및 확장성
IT 업계에서 일한 사람들은 데이터베이스 확장이 어렵고 위험할 수 있다는 것을 알고 있습니다. DynamoDB는 사용량이 상한에 얼마나 근접했는지 추적하여 자동 크기 조정 기능을 제공합니다. 이를 통해 시스템이 데이터 트래픽의 양에 따라 조정할 수 있으므로 비용을 절감하면서 성능 문제를 방지할 수 있습니다.
제어 규칙에 대한 액세스
데이터가 더욱 구체적이고 개인화됨에 따라 효과적인 액세스 제어를 갖는 것이 더욱 중요해집니다. 다른 사람의 워크플로에 병목 현상을 일으키지 않고 적절한 사람에게 액세스 제어를 쉽게 적용하려고 합니다. DynamoDB의 세분화된 액세스 제어를 통해 테이블 소유자는 테이블의 데이터에 대해 더 높은 수준의 제어 권한을 얻을 수 있습니다.
이벤트 스트림 데이터의 지속성
DynamoDB 스트림을 통해 개발자는 해당 데이터의 변경 전후에 항목 수준 데이터를 수신하고 업데이트할 수 있습니다. 이는 DynamoDB 스트림이 지난 24시간 동안 데이터에 적용된 변경 사항을 시간 순서대로 제공하기 때문입니다. 스트림을 사용하면 API를 쉽게 사용하여 Elasticsearch 와 같은 전체 텍스트 검색 데이터 저장소를 변경 하거나 Amazon S3에 증분 백업을 푸시하거나 최신 읽기 캐시를 유지할 수 있습니다.
TTL(Time To Live)
TTL 또는 Time-to-Live는 테이블에서 만료된 데이터를 삭제하기 위한 타임스탬프를 설정할 수 있는 프로세스입니다. 타임스탬프가 만료되는 즉시 만료로 표시된 데이터는 테이블에서 삭제됩니다. 이 기능을 통해 개발자는 만료된 데이터를 추적하고 자동으로 삭제할 수 있습니다. 이 프로세스는 또한 스토리지를 줄이고 수동 데이터 삭제 작업 비용을 줄이는 데 도움이 됩니다.
일관성 없는 스키마 항목의 저장
데이터 객체를 일관성 없는 스키마에 저장해야 하는 경우 DynamoDB가 이를 관리할 수 있습니다. DynamoDB는 NoSQL 데이터 모델이므로 관계형 데이터 모델보다 덜 구조화된 데이터를 더 효율적으로 처리합니다. 따라서 쿼리 볼륨을 처리하기가 더 쉽고 일관성 없는 스키마의 항목 스토리지에 고성능 쿼리를 제공합니다.
자동 데이터 관리
DynamoDB는 소유자가 클라우드에 데이터를 저장할 수 있도록 하는 안전을 위해 데이터 백업을 지속적으로 생성합니다.
DynamoDB 운영 데이터 분석의 과제
DynamoDB는 애플리케이션에 빠른 데이터 트랜잭션을 제공하는 데 중점을 둡니다. 트랜잭션 수준에서 DynamoDB를 빠르게 만드는 요소는 실제로 데이터 분석의 관점에서 이를 방해할 수 있습니다. 다음은 DynamoDB에서 데이터 분석을 시작하면 직면하게 되는 몇 가지 주요 장애물입니다.
온라인 분석 처리(OLAP)
온라인 분석 처리 및 데이터 웨어하우징 시스템은 일반적으로 데이터의 정규화 또는 관계형 보기에서 제공되는 차원 테이블의 결합뿐만 아니라 엄청난 양의 집계를 필요로 합니다.
DynamoDB는 NoSQL 형식의 데이터 테이블과 더 잘 작동하는 비관계형 데이터베이스이기 때문에 불가능합니다. 게다가, 분석을 위한 일반적인 데이터 구조는 항상 키-값 데이터베이스에서 잘 지원되지 않습니다. 결과적으로 데이터에 접근하고 대규모 계산을 실행하는 것이 더 어려울 수 있습니다.
쿼리 및 SQL
OLAP 프로세스가 DynamoDB에서 실행되기 어려운 것과 함께 DynamoDB가 작동하는 데 중점을 두고 있기 때문에 DynamoDB는 SQL과 인터페이스하지 않습니다.
이는 대부분의 분석 인재가 DynamoDB 쿼리가 아닌 SQL에 익숙하기 때문에 중요한 문제입니다. 결과적으로 이는 데이터와 상호 작용하고 중요한 분석 질문을 하는 것을 어렵게 만듭니다.
그 결과 데이터를 추출하는 데만 개발자를 고용해야 하며 이는 비용이 많이 들거나 데이터를 전혀 분석할 수 없습니다.
인덱싱은 비용이 많이 듭니다.
분석과 관련하여 또 다른 걸림돌은 대규모 데이터 세트를 빠르게 처리하는 것입니다. 종종 이것은 인덱스로 완화될 수 있습니다.
이 경우 문제는 DynamoDB의 글로벌 보조 인덱스에 추가 읽기 및 쓰기 용량 프로비저닝이 필요하여 추가 비용이 발생한다는 것입니다. 즉, 쿼리가 느리게 실행되거나 더 많은 비용이 발생합니다.
이러한 문제는 DynamoDB에서 개발할 위험을 감수할지 여부를 결정하는 일부 회사에서 때때로 방해가 될 수 있습니다.
결론
비관계형 데이터베이스인 DynamoDB는 중소기업 및 대기업이 애플리케이션을 확장할 수 있도록 지원하는 안정적인 시스템입니다.
데이터 백업, 복원 및 보안 옵션이 제공되며 모바일 및 웹 앱 모두에 적합합니다. 금융 거래 및 의료와 같은 특수 서비스를 제외하고 DynamoDB로 거의 모든 애플리케이션을 재설계할 수 있습니다.
이 비관계형 데이터베이스는 이벤트 중심 아키텍처와 사용자 친화적인 애플리케이션을 구축하는 데 매우 편리합니다. 분석 워크로드의 모든 단점은 분석 중심 SQL 계층을 사용하여 쉽게 수정되므로 DynamoDB는 사용자에게 훌륭한 자산입니다.
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