데이터 수명 주기 관리 및 캐싱 전략

AWS 데이터 스토어 활용

Dunieski Otano

AWS Solutions Architect

모든 데이터를 영구 보관할 때의 비용

  • 데이터는 지속적으로 증가합니다
  • 스토리지 비용이 누적됩니다
  • 모든 데이터에 즉시 접근할 필요는 없습니다
  • 수명 주기 관리: 데이터 보존 기간과 접근 패턴에 따라 자동으로 이동하거나 삭제합니다

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AWS 데이터 스토어 활용

S3 수명 주기 정책 상세 안내

  • Standard: 빈번한 접근, 가장 높은 비용
  • Standard-IA: 비정기적 접근, 최소 30일
  • Glacier: 아카이브 스토리지, 최소 90일
  • 자동 전환: 객체 보존 기간 기반
  • 규정 준수 요건을 충족하면서 스토리지 비용을 70% 이상 절감합니다

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AWS 데이터 스토어 활용

고급 캐싱 패턴

  • Cache-aside: 애플리케이션이 캐시를 관리
    • 적합한 경우: 읽기 집중 워크로드
  • Write-through: 캐시와 데이터베이스에 동시 쓰기
    • 적합한 경우: 데이터 일관성이 중요한 경우

  • TTL (Time-to-Live): 자동 만료

    • 오래된 데이터 문제를 방지합니다

  • Redis를 사용하는 ElastiCache는 이 모든 패턴을 지원하며 마이크로초 단위의 응답 시간을 제공합니다

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캐싱 의사결정 프레임워크

  • 캐싱 적합: 읽기 빈도가 높고 변경이 적은 데이터
    • 상품 카탈로그, 사용자 프로필, 설정 데이터
  • 캐싱 부적합: 실시간 데이터, 일회성 접근 데이터
    • 주가, 단건 보고서, 금융 거래
  • 캐시 크기 산정: 데이터의 20%가 요청의 80%를 처리합니다

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연습해 봅시다!

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