DynamoDB Well-Architected 렌즈를 사용하여 DynamoDB 워크로드 최적화 - Amazon DynamoDB

DynamoDB Well-Architected 렌즈를 사용하여 DynamoDB 워크로드 최적화

이 섹션에서는 효율적으로 구조화된 DynamoDB 워크로드를 설계하기 위한 설계 원칙 및 지침 모음인 Amazon DynamoDB Well-Architected 렌즈에 대해 설명합니다.

AWS Well-Architected 프레임워크는 클라우드 아키텍트가 다양한 애플리케이션 및 워크로드를 위한 안전하고 성능 및 복원력이 뛰어나며 효율적인 인프라를 구축할 수 있도록 지원합니다. 운영 우수성, 보안, 신뢰성, 성능 효율성, 비용 최적화 및 지속 가능성의 6가지 요소를 중심으로 구축된 AWS Well-Architected는 고객과 파트너가 아키텍처를 평가하고 확장 가능한 설계를 구현할 수 있는 일관된 접근방식을 제공합니다.

AWS Well-Architected 렌즈는 AWS Well-Architected가 제공하는 지침을 구체적인 산업 및 기술 영역으로 확장합니다. Amazon DynamoDB Well-Architected 렌즈는 DynamoDB 워크로드에 중점을 두고 있습니다. DynamoDB 워크로드를 평가하고 검토하기 위한 모범 사례, 설계 원칙 및 질문을 제공합니다. Amazon DynamoDB Well-Architected 렌즈 검토를 완료하면 각 AWS Well-Architected 요소와 관련된 권장 설계 원칙에 대한 교육 및 지침을 얻을 수 있습니다. 이 지침은 다양한 산업, 부문, 규모 및 지역의 고객과 협력한 경험을 바탕으로 작성되었습니다.

Well-Architected 렌즈 검토의 직접적인 결과로 DynamoDB 워크로드를 최적화하고 개선하기 위한 실행 가능한 권장 사항의 요약을 받게 됩니다.

Amazon DynamoDB Well-Architected 렌즈 검토 실시

DynamoDB Well-Architected 렌즈 검토는 일반적으로 AWS 솔루션 아키텍트가 고객과 함께 수행하지만 고객이 셀프서비스로 수행할 수도 있습니다. Amazon DynamoDB Well-Architected 렌즈의 일환으로 여섯 가지 Well-Architected 요소를 모두 검토해 보는 것이 좋지만, 우선 하나 이상의 요소에 초점을 맞출 수도 있습니다.

Amazon DynamoDB Well-Architected 렌즈 검토를 수행하기 위한 추가 정보 및 지침은 이 비디오DynamoDB Well-Architected 렌즈 GitHub 페이지에서 확인할 수 있습니다.

Amazon DynamoDB Well-Architected 렌즈의 요소

Amazon DynamoDB Well-Architected 렌즈는 다음과 같은 6가지 요소를 기반으로 구축되었습니다.

성능 효율성 요소

성능 효율성 요소에는 컴퓨팅 리소스를 시스템 요구 사항에 맞게 효율적으로 사용하고, 수요 변화 및 기술 진화에 발맞춰 그러한 효율성을 유지하는 능력이 포함됩니다.

이 요소의 기본 DynamoDB 설계 원칙은 데이터 모델링, 파티션 키정렬 키 선택, 애플리케이션 액세스 패턴에 따른 보조 인덱스 정의를 중심으로 이루어집니다. 추가 고려 사항으로는 워크로드에 맞는 최적의 처리량 모드 선택, AWS SDK 조정, 해당하는 경우 최적의 캐싱 전략 사용 등이 있습니다. 이러한 설계 원칙에 대해 자세히 알아보려면 DynamoDB Well-Architected 렌즈의 성능 효율성 요소에 대한 이 심층 분석 비디오를 시청하세요.

비용 최적화 요소

비용 최적화 요소는 불필요한 비용을 피하는 데 중점을 둡니다.

주요 주제에는 비용 지출 대상 파악 및 제어, 가장 적절하고 올바른 리소스 유형 선택, 시간 경과에 따른 지출 분석, 애플리케이션별 액세스 패턴에 맞게 비용을 최적화하도록 데이터 모델 설계, 과도한 지출 없이 비즈니스 요구 사항을 충족하도록 확장하는 것이 포함됩니다.

DynamoDB의 주요 비용 최적화 설계 원칙은 테이블에 가장 적합한 용량 모드와 테이블 클래스를 선택하고 온디맨드 용량 모드를 사용하거나 AutoScaling와 함께 프로비저닝된 용량 모드를 사용하여 용량이 과도하게 프로비저닝되는 것을 방지하는 데 중점을 둡니다. 추가 고려 사항으로는 효율적인 데이터 모델링 및 쿼리를 통해 소비 용량을 줄이고, 소비된 용량의 일부를 할인된 가격으로 예약하고, 항목 크기를 최소화하고, 사용하지 않는 리소스를 식별 및 제거하고, TTL을 사용하여 노후화된 데이터를 무료로 자동 삭제하는 것이 포함됩니다. 이러한 설계 원칙에 대해 자세히 알아보려면 DynamoDB Well-Architected 렌즈의 비용 최적화 요소에 대한 이 심층 분석 비디오를 시청하세요.

DynamoDB의 비용 최적화 모범 사례에 대한 추가 정보는 비용 최적화를 참조하세요.

운영 우수성 요소

운영 우수성 요소는 비즈니스 가치를 제공하고 프로세스 및 절차를 지속적으로 개선하기 위한 시스템 운영 및 모니터링에 중점을 둡니다. 주요 주제에는 변경 자동화, 이벤트 대응, 일상 운영 관리를 위한 표준 정의 등이 포함됩니다.

DynamoDB의 주요 운영 우수성 설계 원칙에는 Amazon CloudWatch 및 AWS Config를 통해 DynamoDB 지표를 모니터링하고, 사전 정의된 임계값이 위반되거나 규정을 준수하지 않는 규칙이 감지되면 자동으로 경고하고 해결하는 것이 포함됩니다. 추가 고려 사항으로는 인프라를 통한 DynamoDB 리소스를 코드로 정의하고, DynamoDB 리소스의 더 나은 구성, 식별 및 비용 계산을 위해 태그를 활용하는 것이 있습니다. 이러한 설계 원칙에 대해 자세히 알아보려면 DynamoDB Well-Architected 렌즈의 운영 우수성 요소에 대한 이 심층 분석 비디오를 시청하세요.

신뢰성 요소

신뢰성 요소는 워크로드가 필요한 시점에 의도된 기능을 정확하고 일관되게 수행하도록 하는 데 중점을 둡니다. 복원력이 뛰어난 워크로드는 장애 발생 시 신속하게 복구하여 비즈니스 및 고객 요구를 충족합니다. 주요 주제에는 분산 시스템 설계, 복구 계획 및 변경 처리 방법이 포함됩니다.

DynamoDB의 필수 신뢰성 설계 원칙은 RPO 및 RTO 요구 사항을 기반으로 백업 전략 및 보존을 선택하거나, 다중 리전 워크로드 또는 RTO가 낮은 크로스 리전 재해 복구 시나리오를 위해 DynamoDB 글로벌 테이블을 사용하고, AWS SDK의 이러한 기능을 구성 및 사용하여 애플리케이션에 지수 백오프가 포함된 재시도 로직을 구현하고, Amazon CloudWatch를 통해 DynamoDB 지표를 모니터링하고, 사전 정의된 임계값이 초과된 경우 자동으로 알림 및 문제 해결을 수행하는 것을 중점으로 합니다. 이러한 설계 원칙에 대해 자세히 알아보려면 DynamoDB Well-Architected 렌즈의 신뢰성 요소에 대한 이 심층 분석 비디오를 시청하세요.

보안 요소

보안 요소는 정보 및 시스템 보호에 중점을 둡니다. 주요 주제에는 데이터의 기밀성 및 무결성, 권한 관리를 통해 누가 무엇을 할 수 있는지 식별 및 관리, 시스템 보호, 보안 이벤트 탐지를 위한 제어 설정 등이 포함됩니다.

DynamoDB의 주요 보안 설계 원칙은 HTTPS로 전송 중 데이터를 암호화하고, 저장 데이터 암호화를 위한 키 유형을 선택하고, DynamoDB 리소스에 대한 세부 액세스를 인증, 승인 및 제공하기 위한 IAM 역할 및 정책을 정의하는 것입니다. 추가 고려 사항으로는 AWS CloudTrail을 통한 DynamoDB 컨트롤 플레인 및 데이터 영역 작업의 감사가 포함됩니다. 이러한 설계 원칙에 대해 자세히 알아보려면 DynamoDB Well-Architected 렌즈의 보안 요소에 대한 이 심층 분석 비디오를 시청하세요.

DynamoDB 보안에 대한 추가 정보는 보안을 참조하세요.

지속 가능성 요소

지속 가능성 요소는 클라우드 워크로드 실행이 환경에 미치는 영향을 최소화하는 데 중점을 둡니다. 주요 주제에는 지속 가능성에 대한 공동 책임 모델, 영향 이해, 활용률 극대화로 필요한 리소스를 최소화하고 다운스트림 영향을 줄이는 것이 포함됩니다.

DynamoDB의 주요 지속 가능성 설계 원칙에는 미사용 DynamoDB 리소스 식별 및 제거, AutoScaling이 포함된 온디맨드 용량 모드 또는 프로비저닝된 용량 모드 사용을 통한 과다 프로비저닝 방지, 소비되는 용량을 줄이기 위한 효율적인 쿼리, 데이터를 압축하고 TTL을 통해 노후화된 데이터를 삭제하여 스토리지 점유 공간을 줄이는 것이 포함됩니다. 이러한 설계 원칙에 대해 자세히 알아보려면 DynamoDB Well-Architected 렌즈의 지속 가능성 요소에 대한 이 심층 분석 비디오를 시청하세요.