정적 스토리지에서 관리형 데이터베이스로: Amazon RDS, DynamoDB 및 AWS Lambda 학습 (Day 5)

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🚀 목표

오늘의 목표는 클라우드 애플리케이션이 데이터를 관리하고 처리하는 방식을 이해하는 것이었습니다.
중점 영역은 다음과 같습니다:

• 관리형 관계형 데이터베이스를 배포하고 애플리케이션 서버와 연결하기
• NoSQL 데이터베이스 아키텍처 학습
• 서버리스 함수를 사용하여 백엔드 로직 실행하기

이 작업에는 세 가지 주요 AWS 서비스가 포함되었습니다:

• Amazon RDS
• Amazon DynamoDB
• AWS Lambda

🗄️ Step 1: Understanding Amazon RDS

Amazon RDS (Relational Database Service)는 일반적인 운영 작업을 추상화해 주는 관리형 데이터베이스 서비스입니다:

• OS 패치
• 백업
• 고가용성 구성
• 스케일링

지원되는 엔진에는 MySQL, PostgreSQL, MariaDB, Oracle Database, 그리고 Microsoft SQL Server가 포함됩니다.

연습을 위해 MySQL RDS 인스턴스를 생성했습니다.

⚙️ Step 2: Launching an RDS Database

AWS 콘솔을 사용하여 다음 구성으로 무료 티어 대상 인스턴스를 프로비저닝했습니다:

생성 후, AWS에서 데이터베이스 엔드포인트를 제공했으며, 예시:

mydb.xxxxxx.ap-south-1.rds.amazonaws.com

이 엔드포인트는 애플리케이션이 데이터베이스에 연결할 때 사용하는 주소입니다.

🔗 Step 3: EC2와 RDS 연결

Amazon EC2 인스턴스를 RDS 데이터베이스와 연결하기 위해 다음 단계를 수행했습니다:

1. 보안 그룹 구성 – EC2 보안 그룹에서 들어오는 MySQL 트래픽(포트 3306)을 허용했습니다.
2. RDS 엔드포인트 사용 – 연결 문자열에 엔드포인트를 지정했습니다.
3. MySQL 클라이언트로 연결 – EC2 서버에서 mysql -h <endpoint> -u <user> -p 명령을 실행했습니다.

연결이 완료되면 다음을 수행할 수 있었습니다:

• 데이터베이스와 테이블 생성
• 데이터 삽입 및 조회

이는 애플리케이션 서버가 관리형 관계형 데이터베이스와 상호 작용하는 일반적인 패턴을 보여줍니다.

🧩 Step 4: Understanding DynamoDB (NoSQL)

Amazon DynamoDB는 높은 확장성과 낮은 지연 시간을 위해 설계된 완전 관리형 NoSQL 서비스입니다. 데이터는 다음과 같이 구성됩니다:

• Tables – 아이템을 담는 컨테이너
• Items – 행에 해당하는 개념
• Attributes – 열에 해당하는 개념

주요 장점

• 자동 스케일링
• 밀리초 수준의 지연 시간
• 서버리스 아키텍처
• 완전 관리형 인프라

일반적인 사용 사례로는 모바일 앱, 게임 백엔드, 실시간 분석 및 기타 서버리스 워크로드가 있습니다.

⚡ Step 5: AWS Lambda로 서버리스 코드 실행하기

AWS Lambda는 개발자가 서버를 프로비저닝하거나 관리하지 않고 코드를 실행할 수 있게 해줍니다. 함수는 다음과 같은 트리거가 발생할 때만 호출됩니다:

• API 요청 (API Gateway를 통해)
• S3 파일 업로드
• DynamoDB 스트림
• 예약된 CloudWatch 이벤트

연습을 위해 DynamoDB 테이블에 대한 CRUD 작업을 수행하는 Lambda 함수를 만들었습니다. 흐름은 다음과 같습니다:

1. 클라이언트 요청 → API Gateway를 통해 Lambda 트리거
2. Lambda 실행 → DynamoDB와 상호 작용
3. 응답 → 클라이언트에 반환

Lambda는 인프라, 스케일링 및 실행 환경을 추상화하여 개발자가 비즈니스 로직에만 집중할 수 있게 합니다.

🧠 핵심 기술 요약

• Amazon RDS는 관리형 관계형 데이터베이스를 제공하며, 패치, 백업 및 스케일링을 처리합니다.
• EC2 애플리케이션은 엔드포인트와 적절한 보안 그룹을 사용해 RDS에 안전하게 연결할 수 있습니다.
• SQL vs. NoSQL: 관계형 데이터베이스는 스키마를 강제하고; DynamoDB는 자동 스케일링이 가능한 유연한 스키마‑리스 스토리지를 제공합니다.
• DynamoDB는 높은 처리량과 낮은 지연시간 워크로드에 뛰어납니다.
• AWS Lambda는 서버리스 백엔드 로직을 가능하게 하며, 컴퓨팅 리소스를 자동으로 관리합니다.
• 서버리스 아키텍처는 인프라 관리가 간소화되고 빠른 스케일링을 허용합니다.

핵심 인식: 클라우드 플랫폼은 개발자가 애플리케이션 요구사항에 따라 전통적인 서버, 객체 스토리지, 혹은 서버리스 서비스 중 가장 적합한 아키텍처를 선택할 수 있는 유연성을 제공합니다.

🎯 회고

몇 일 만에 클라우드 엔지니어링 학습을 진행하면서, 세 가지 서로 다른 배포 모델을 탐색했습니다:

각 접근 방식은 서로 다른 문제를 해결하며, 언제 각각을 적용해야 하는지를 이해하는 것이 효과적인 클라우드 엔지니어링의 핵심입니다. 여정은 계속됩니다—앞으로도 더 많은 탐험이 기다리고 있습니다! 🚀