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클라우드에서 안전하고 규모 조정이 가능한 컴퓨팅 파워를 제공하는 웹 서비스
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개발자가 보다 쉽게 웹 규모 컴퓨팅 작업을 할 수 있도록 설계
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새로운 서버 인스턴스를 획득하고 부팅하는 데 필요한 시간을 단 몇 분으로 단축하므로 컴퓨팅 요구 사항의 변화에 따라 신속하게 용량을 확장하거나 축소 가능
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실제 사용한 만큼만 요금을 지불하면 되므로, 컴퓨팅 비용이 절약
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개발자와 시스템 관리자에게 오류 발생시 복원력이 뛰어난 애플리케이션을 구축하고 일반적인 장애 상황으로부터 분리하는 도구 제공
장점
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탄력적인 웹 규모 컴퓨팅
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몇 분만에 용량을 늘리거나 줄일 수 있음
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수천 개까지의 서버 인스턴스를 동시에 지정 가능
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모든 과정이 웹서비스 API로 제어되므로 어플리케이션 요구에 따라서 스스로 자동 확장 및 축소 가능
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완전 제어
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각 인스턴스에 대한 루트 액세스가 허용되며 어떤 머신을 사용하든 인스턴스와 상호작용 가능
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부팅 파티션에 데이터를 유지한 상태로 인스턴스를 중단한 후 웹서비스 API를 사용하여 동일한 인스턴스를 다시 시작할 수 있음
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인스터스는 웹서비스 API를 사용하여 동일한 인스턴스를 다시 시작할 수 있음
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유연한 클라우드 호스팅 서비스
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여러 개의 인스턴스 유형, 운영체제, 소프트웨어 패키지 중에서 선택 가능
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자신이 선택한 운영 체제 및 애플리케이션에 가장 적합한 메모리 구성, CPU, 인스턴스 스토리지 및 부팅 파티션 크기를 선택할 수 있음
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통합: 대부분의 AWS 서비스와 통합되어 있어 다양한 어플리케이션에 걸쳐 컴퓨팅, 쿼리 처리 및 클라우드 스토리지를 제공
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안정성
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교체 인스턴스를 빠르고 예측 가능하게 실행할 수 있는 매우 안정적인 환경을 제공
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서비스 수준 계약(SLA)은 모든 리전에서 가용성 99.95%
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저렴한 비용
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규모에 따른 비용 절감 효과. 실제로 소비하는 컴퓨팅 파워에 비해 매우 저렴한 비용을 지불
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온디맨드 인스턴스: 장기 약정 없이 시간당 컴퓨팅 파워 사용량에 따라 요금을 지불
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예약 인스턴스: 온디맨드 인스턴스 요금에 비해 대폭 할인된 요금(최대 75%)을 제공
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스팟 인스턴스: 예비 Amazon EC2 컴퓨팅 용량에 입찰
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웹 어느 곳에서든지 용량에 관계없이 데이터를 저장하고 검색할 수 있는 단순한 웹 서비스 인터페이스를 갖춘 객체 스토리지
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99.999999999%의 내구성을 제공하고 전 세계에 수조 개의 객체로 확장할 수 있도록 설계
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클라우드 기반 애플리케이션용 기본 스토리지, 분석을 위한 벌크 리포지토리 또는 '데이터 레이크', 백업, 복구, 재해 복구의 대상, 서버리스 컴퓨팅으로 사용 가능
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데이터를 S3에 저장한 후에는 S3 스탠다드(Infrequent Access, 아카이브용 Amazon Glacier)와 같이 비용이 더 적게 드는 장기 클라우드 스토리지 클래스로 자동 티어링(tiering)할 수 있음
기능
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간편함: 웹 기반 관리 콘솔과 모바일 앱으로 간편하게 사용 가능. REST API와 SDK 제공.
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내구성: 99.999999999%의 객체 내구성. 데이터가 여러 시설과 각 시설의 여러 디바이스에 중복 저장.
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확장 가능
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원하는 만큼 데이터를 저장하고 필요할 때 액세스할 수 있음
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향후 스토리지 요구를 추정할 필요 없이 필요에 따라 확장 또는 축소할 수 있으므로 비즈니스 민첩성이 크게 향상
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보안: SSL을 통한 데이터 전송과 데이터 업로드 후 자동 암호화를 지원. IAM을 통해 버킷 정책을 구성하여 객체 권한을 관리하고 데이터에 대한 액세스 제거 가능
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Available: S3 스탠다드는 1년을 기준으로 최대 99.99%의 객체 가용성을 실현하도록 설계. 지연 시간 최적화, 비용 최소화, 규정 요구 사항 준수를 위해 적합한 AWS 리전을 선택 가능
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저렴한 비용: 수명 주기 정책을 사용하면 데이터가 오래됨에 따라 스탠다드 – Infrequent Access 및 Amazon Glacier로 자동으로 마이그레이션하도록 정책을 설정하여 비용을 더욱 절감
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통합: 다른 AWS 서비스와 긴밀하게 통합하여 서비스를 좀 더 쉽게 구축할 수 있음.
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손쉬운 관리: 스토리지 관리 기능을 사용하면 데이터 중심의 접근 방식을 통해 스토리지를 최적화하고, 데이터 보안과 관리 효율성을 높일 수 있음
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클라우드에서 인 메모리 캐시를 손쉽게 배포, 운영 및 조정할 수 있게 해주는 웹서비스
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느린 디스크 기반 데이터베이스에 전적으로 의존하기보다는, 신속하며 관리되는 인 메모리 캐시에서 정보를 검색할 수 있는 기능을 지원해 웹 애플리케이션의 성능을 향상
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MySQL 및 PostgreSQL과 호환되는 관계형 데이터베이스 엔진
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고사양 상업용 데이터베이스의 속도 및 가용성과 오픈 소스 데이터베이스의 단순성 및 비용 효율성을 결합
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MySQL보다 5배 뛰어난 성능과 상용 데이터베이스의 보안성, 가용성 및 안정성을 1/10의 비용으로 제공
이점
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고성능: 표준 MySQL이 처리하는 양의 다섯 배 또는 동일한 하드웨어에서 실행되는 표준 PostgreSQL이 처리하는 양의 두 배를 제공
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뛰어난 보안: Amazon VPC를 사용한 네트워크 격리, AWS Key Management Service(KMS)를 통해 생성 및 제어하는 키를 사용한 저장 데이터 암호화, SSL을 사용한 전송 중 데이터 암호화가 포함된 보안을 제공
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MySQL 및 PostgreSQL 호환성: InnoDB 스토리지 엔진을 사용하는 MySQL 5.6과 완벽히 호환 (2021.12 기준 MySQL 8.0까지 지원)
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높은 확장성: 2개의 vCPU와 4GiB 메모리가 할당된 인스턴스에서 최대 32개의 vCPU와 244GiB 메모리를 할당한 인스턴스로 확장 가능
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높은 가용성 및 내구성: 99.99% 이상의 가용성. 스토리지의 물리적 손상은 즉시 복구되며, 인스턴스 장애 조치는 일반적으로 30초 이내에 수행.
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완전 관리형: 데이터베이스를 자동으로 그리고 지속적으로 모니터링하고 S3로 백업하므로, 세분화된 특정 시점으로 복구가능.
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대규모 JSON 데이터 관리를 위해 특별히 설계된 데이터베이스 서비스
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완전관리형이고 AWS와 통합되며 탁월한 내구성을 바탕으로 엔터프라이즈급 성능을 제공
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MongoDB 호환
기능
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어플리케이션에 미치는 영향 없이 최대 64TB까지 자동으로 확장
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DocumentDB는 데이터 크기가 무엇이든 애플리케이션 가동 중단 없이 초당 수백만 건의 요청을 지원하여 최대 15개의 짧은 대기 시간 읽기 복제본을 몇 분 안에 처리
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99.99%의 가용성을 제공하도록 설계
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3개의 AWS 가용 영역(AZ)에 걸쳐 6개의 데이터 복사본을 복제
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고객은 6개월 동안 무료로 AWS Database Migration Service(DMS)를 사용하여 사실상 가동 중단 없이 자체 관리형 MongoDB 데이터베이스를 Amazon DocumentDB로 손쉽게 마이그레이션할 수 있음
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AWS에서 Developer Tools로 분류가 되어있는 CodeCommit, CodeBuild, CodeDeploy, Codepipeline을 통칭
CodeCommit
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완전관리형 소스 제어 서비스로서 기업이 안전하고 확장성이 뛰어난 프라이빗 Git 리포지토리를 손쉽게 호스팅할 수 있게 해줍니다.
CodeBuild
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소스 코드를 컴파일하고 테스트를 실행하며 배포 준비가 완료된 소프트웨어 패키지를 생성하는 완전관리형 빌드 서비스
CodeDeploy
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EC2 인스턴스와 온프레미스에서 실행되는 인스턴스를 비롯한 모든 인스턴스에 코드를 배포하는 작업을 자동화하는 서비스
CodePipeline
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애플리케이션 및 인프라를 빠르고 안정적으로 업데이트할 수 있는 지속적 통합 및 지속적 전송 서비스
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데이터베이스를 AWS로 간편하고 안전하게 마이그레이션할 수 있음
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마이그레이션하는 동안 소스 데이터베이스가 변함없이 운영되어 데이터베이스를 사용하는 애플리케이션의 가동 중지 시간을 최소화할 수 있음
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널리 사용되는 상용 및 오픈 소스 데이터베이스로(부터) 데이터 마이그레이션 가능
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동종 마이그레이션뿐 아니라 이기종 데이터베이스 플랫폼 간의 마이그레이션도 지원
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Amazon Athena는 표준 SQL을 사용해 Amazon S3에 저장된 데이터를 간편하게 분석할 수 있는 대화식 쿼리 서비스
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서버리스 서비스이므로 실행한 쿼리에 대해서만 비용을 지불
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Amazon S3에 저장된 데이터를 지정하고 스키마를 정의한 후 표준 SQL을 사용하여 쿼리를 시작
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데이터 분석 준비 작업인 복잡한 추출, 변형 및 로드(ETL) 작업을 할 필요가 없음
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누구나 SQL에 대한 지식만 가지고 있다면 대규모의 데이터세트도 빠르게 분석할 수 있음
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서버를 프로비저닝하거나 관리할 필요 없이 코드를 실행할 수 있음
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호출한 함수에 대해서만 요금을 지불하면 되고 코드가 실행되지 않을 때는 요금이 부과되지 않음
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사실상 모든 유형의 애플리케이션 또는 백엔드 서비스를 실행할 수 있으며 이를 관리할 필요는 전혀 없음
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기타 AWS 서비스에서 자동으로 트리거되도록 설정하거나 코드를 어떤 웹 또는 모바일 앱에서도 직접 호출할 수 있음
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속도가 빠른 페타바이트 규모의 완전 관리형 데이터 웨어하우스
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간편하고 비용 효율적으로 모든 데이터를 기존 비즈니스 인텔리전스 도구를 사용하여 분석할 수 있게 해줌
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약정 없이 시간당 0.25 USD의 소규모로 시작하여 1년에 테라바이트당 1,000 USD 규모로 확장 가능
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일반적으로 3배 압축을 확인할 수 있으며 이를 통해 연간 압축되지 않은 테라바이트당 333 USD의 비용을 절감할 수 있음
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동적 확장 가능 EC2 인스턴스 전반에 걸쳐 대량의 데이터를 쉽고 빠르고 비용 효율적으로 처리할 수 있도록 지원하는 관리형 하둡 프레임워크를 제공
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Apache Spark, HBase, Presto 및 Flink와 같이 널리 사용되는 분산 프레임워크를 실행하고, Amazon S3 및 Amazon DynamoDB와 같은 다른 AWS 데이터 스토어의 데이터와 상호 작용할 수 있음
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로그 분석, 웹 인덱싱, 데이터 변환(ETL), 기계 학습, 금융 분석, 과학적 시뮬레이션 및 생물 정보학을 비롯하여 광범위한 빅 데이터 사용 사례를 안전하고 안정적으로 처리
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스트리밍 데이터를 위한 플랫폼으로서, 스트리밍 데이터를 손쉽게 로드 및 분석할 수 있는 강력한 서비스를 제공하고, 특정 요구에 맞게 사용자 지정 스트리밍 데이터 애플리케이션을 구축할 수 있는 기능을 제공
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시간당 수 테라바이트에 이르는 엄청난 양의 스트리밍 데이터를 지속적으로 수집, 저장, 처리 저렴한 비용으로 해결 가능
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Amazon Kinesis Firehose, Amazon Kinesis Analytics, Amazon Kinesis Streams라는 세 가지 서비스를 제공
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빠르고 안정적이며 확장 가능한 완전관리형 메시지 대기열 서비스
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메시지를 잃거나 다른 서비스를 항상 가용 상태로 유지하지 않고도 모든 데이터 볼륨을 전송할 수 있음
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빠르고 유연한 완전관리형 푸시 알림 서비스
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개별 메시지를 전송하거나 다수의 수신자에게 메시지를 배포
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간편하고 비용 효과적으로 모바일 디바이스 사용자와 이메일 수신자에게 푸시 알림을 보내거나 다른 배포된 서비스에도 메시지를 보낼 수 있음
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Amazon.com에서 실시간 맞춤화 추천에 사용하는 것과 동일한 기계 학습(ML) 기술로 애플리케이션을 구축 가능
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특정 제품 추천, 맞춤화된 제품 순위 재지정, 맞춤화된 직접 마케팅 등을 포함하여 다양한 맞춤화 환경을 제공할 수 있는 애플리케이션을 손쉽게 구축
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엄격한 정적 규칙을 기반으로 하는 추천 시스템 수준을 뛰어넘어 사용자 지정 ML 모델을 훈련, 조정 및 배포함으로써 소매, 미디어 및 엔터테인먼트와 같은 산업의 고객들에게 고도의 맞춤형 추천을 제공할 수 있는 완전 관리형 기계 학습 서비스
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통계 및 기계 학습 알고리즘을 사용하여 매우 정확한 시계열 예측을 제공하는 완전 관리형 서비스
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Amazon.com에서 시계열 예측에 사용되는 것과 동일한 기술을 기반으로 Forecast 는 과거 데이터를 기반으로 미래 시계열 데이터를 예측하는 최첨단 알고리즘을 제공
