AWS SAA - Amazon Aurora

Amazon Aurora

• Aurora는 AWS의 사유 기술이다. (오픈 소스가 아니다.)
• 오로라 DB에는 호환 드라이버가 있어 Postgres, MySQL과 호환이 된다.
• 오로라는 AWS Cloud 환경에 최적화 되어있다.
  • RDS의 MySQL보다 5배 이상 향상된 성능을 가지고 있다.
  • RDS의 Postgres보다 3배 이상 향상된 성능을 가지고 있다.
• 오로라 스토리지는 자동으로 늘어난다.
  • 10GB로 시작해서 128TB까지 늘어난다.
• 오로라는 Replicas를 15개까지 가질 수 있다.
  • MySQL은 5개까지 가질 수 있다.
  • 복제하는 속도도 훨씬 빠르다.
• 오로라는 장애 조치가 즉각적이다.
  • 클라우드 네이티브라서 가용성이 높기 때문이다.
  • MySQL RDS의 다중 AZ에서 장애 조치보다 속도가 훨씬 빠르다.
• 오로라는 RDS보다 20% 정도 비싸지만 규모 면에서 더 효율적이어서 비용을 아낄 수 있다.

Aurora High Availability(고가용성)와 Read Scaling(읽기 스케일링)

• 오로라가 특별한 이유는 3개 AZ에 걸쳐 기록하는 것은 무엇이든 6개의 데이터 복제본을 저장하기 때문이다.
  • 쓰기에는 6개 중 4개만 필요하다.
  • 읽기에는 6개 중 3개만 필요하다.
  • 일부 데이터가 손상되거나 잘못된 경우 백엔드에서 P2P 복제로 자가 복구를 할 수 있다.
  • 스토리지는 하나가 아니라 수백 개의 볼륨에 의지할 수 있다.
• 한 개의 오로라 인스턴스에서 기록을 한다. (Master)
• 마스터가 작동하지 않으면 평균적으로 30초 안에 장애 조치가 실행된다.
• 마스터에는 최대 15개의 읽기 전용 복제본이 있을 수 있다.
  • 모든 읽기 전용 복제본은 마스터 장애 시 마스터가 될 수 있다.
• 읽기 전용 복제본의 장점은 지역 간 복제를 지원한다.

Aurora DB Cluster

• 공유된 스토리지 볼륨이 있어서 10GB에서 64TB / 128TB (버전에 따라 다름)로 자동 확장된다.
• Writer Endpoint를 제공한다.
  • DNS Name으로 항상 마스터를 향해서 마스터 장애 시 클라이언트는 Writer Endpoint를 통해 올바른 인스턴스로 자동 리디렉셕 된다.
• 읽기 전용 복제본에 오토 스케일링을 적용할 수 있다.
  • 읽기 전용 복제본의 개수를 최대 15개까지 설정할 수 있다.
  • 애플리케이션이 읽기 전용 복제본과 URL을 추적하는 것이 어려워지고 연결하기도 어려워진다.
    • Reader Endpoint를 사용하면 된다.
  • Reader Endpoint
    • 로드 밸런싱의 연결을 돕는다.
    • 모든 읽기 전용 복제본에 자동으로 연결한다.
    • 클라이언트가 Reader Endpoint에 연결할 때마다 읽기 전용 복제본 중 하나가 연결되는 방식으로 로드 밸런싱한다.

Aurora Features

• 자동 장애 조치(Automatic fail-over)
• 백업과 복원(Backup and Recovery)
• 격리와 보안(Isolation and security)
• 산업 준수 기능(Industry compliance)
• 오토 스케일링을 통한 푸시 버튼식 스케일링(Push-Button Scaling)
• 제로 다운타임의 자동 패치(Automated Patching with Zero Downtime)
• 고급 모니터링
• 정기 유지보수
• 백트랙(Backtrack)
  • 언제든지 데이터를 복원할 수 있는 기능으로 백업에 의존하지 않는다.

Aurora Security

• RDS와 같은 엔진을 사용하므로 비슷하다.
• KMS로 미사용 데이터(rest data)를 암호화한다.
• 자동 백업, 스냅샷, 복제본을 암호화한다.
• 전송 중 암호화에는 SSL를 사용한다. (MySQL과 Postgres도 동일하다.)
• IAM 토큰을 사용한 인증도 가능하다. (RDS에서 본 것과 동일한 방식이다.)
  • Postgres, MySQL RDS와 통합으로 가능하다.
• Security Group으로 인스턴스를 보호해야 한다.
• SSH를 인스턴스에 연결할 수 없다.

Aurora Replicas - Auto Scaling

• CPU의 사용량이 증가하면 오토 스케일링 복제본이 추가된다.
• 자동으로 리더 앤드 포인트가 이 새 복제본을 포함할 수 있도록 확장된다.
• 새 복제본은 트래픽을 수신하기 시작하고 전체 CPU 사용량을 낮추기 위해 좀 더 분산된 방식의 읽기를 수행한다.

Aurora - Custom Endpoints

• 오로라 인스턴스의 서브셋을 사용자 지정 엔드포인트로 정의한다.
• 예를 들어 특정 인스턴스의 성능이 더 뛰어날 경우 해당 인스턴스에 분석 쿼리를 실행하는 것이 훨씬 좋기 때문이다.
• 보통 Reader Endpoint는 사용자 지정 엔드포인트가 정의된 이후 사용하지 않는다.

Aurora Serverless

• 자동화된 데이터베이스 인스턴스화와 실제 사용을 기반으로 한 오토 스케일링을 제공한다.
• 드물거나 간헐적이거나 예측할 수 없는 워크로드가 있을 때 유용하다.
• 용량 계획을 수행할 필요가 없다.
• 초당 비용을 지불하기 때문에 비용 면에서 효율적 일 수 있다.

작동

• 클라이언트는 오로라에서 관리하는 프록시 플릿(Proxy Fleet)과 통신한다.
• 백엔드에서는 서버리스 방식으로 워크로드를 기반으로 많은 오로라 인스턴스가 생성된다.
• 미리 용량을 프로비저닝 할 필요가 없다.

Aurora Multi-Master

• Writer Node에 대한 즉각적인 장애 조치를 원하는 경우 즉 Writer node에 대한 높은 가용성을 원하는 경우에 사용한다.
• 오로라 클러스터에 있는 모든 노드의 읽기와 쓰기 작업을 한다.
  • 쓰기 노드가 하나만 있고 다운돼서 실패하게 되면 읽기 복제본을 새로운 마스터로 승격시킨다.

예시

• 오로라 클러스터 3개가 있다.
  • 서로 복제를 수행한다.
• 공유 스토리지 볼륨이 있고 클라이언트는 데이터베이스 연결을 여러개 갖는다.
• 모든 오로라 인스턴스는 쓰기 작업을 수행할 수 있다.
• 만일 어떤 오로라 인스턴스가 실패하면 Writer node에 대한 즉각적인 장애 조치를 제공하는 다른 노드로 자동 장애 조치를 수행할 수 있다.

Global Aurora

• Aurora Cross Region Read Replicas
  • 재해 복구에 유용하다.
  • 간단하게 구현할 수 있다.
• Aurora Global Database (추천)
  • 하나의 Primary Region에서 읽기와 쓰기를 수행한다.
  • 최대 5개의 읽기 전용 secondary region을 설정할 수 있다.
    • secondary region당 랙이 1초 미만이어야 한다.
    • 각 region당 최대 16개의 읽기 전용 복제본을 가질 수 있다.
  • 전 세계의 읽기 전용 복제본에 대한 지연 시간을 줄일 수 있다.
  • 재해 복구 목적으로 다른 region을 승격해 어떤 region에서 데이터베이스의 중단이 발생하더라도 RTO가 있으므로 다른 region으로 복구하는 데 1분 미만이 걸린다.

Aurora Machine Learning

• SQL 인터페이스를 통해 애플리케이션에 ML 기반 예측을 추가할 수 있는 개념이다.
• 오로라와 다양한 AWS 머신 러닝 서비스 간의 간단하고 최적화되고 안전한 통합을 할 수 있다.
• 지원되는 서비스
  • Amazon SageMaker (모든 종류의 ML 모델을 사용할 수 있다.)
  • Amazon Comprehend (감정 분석을 수행한다.)
• Aurora Machine Learning을 사용하기 위해 ML 경험이 필요 없다.

사용 사례

• 오로라 내에서 하는 사기 탐지, 광고 타겟팅 감정 분석, 제품 추천 등