[SK shieldus Rookies 29기] 32일차

7.4 Amazon DynamoDB (NoSQL 키-값 DB)

DynamoDB란?

완전 관리형 NoSQL 데이터베이스

SQL 쿼리 없이, 키(Key)로 값(Value)을 매우 빠르게 가져오는 DB

예:

사용자_ID (키) → 사용자 정보 (값)
123 → {"name": "Alice", "age": 30, "city": "Seoul"}
456 → {"name": "Bob", "age": 25, "city": "Seoul"}

RDS vs DynamoDB 비교

항목	RDS (관계형)	DynamoDB (NoSQL)
데이터 모델	테이블 + 행/열	파티션 키 + 속성
스키마	고정 (미리 정의)	유연 (즉흥적)
쿼리	SQL (복잡한 조인)	키로 직접 검색
확장성	수직 확장 (인스턴스 크기 ↑)	수평 확장 (자동)
속도	중간~빠름	초고속 (밀리초)
트랜잭션	ACID 지원	제한적 지원
비용	고정 (시간당)	사용량 기반 (매우 저렴)
사용 사례	전자상거래, ERP	실시간 앱, 세션, 순위표

DynamoDB의 핵심 개념

1. 파티션 키 (Partition Key)

DynamoDB에서 데이터를 구분하는 "주키(Primary Key)"

예:

User 테이블:
├─ 파티션 키: UserID
└─ 데이터:
   UserID: 123 → {name: Alice, email: alice@example.com}
   UserID: 456 → {name: Bob, email: bob@example.com}

파티션 키 값이 같으면 같은 항목, 파티션 키는 반드시 고유해야 함

2. 정렬 키 (Sort Key)

선택사항: 파티션 키로만 구분 안 될 때 추가

예:

OrderHistory 테이블:
├─ 파티션 키: UserID
├─ 정렬 키: OrderDate
└─ 데이터:
   UserID: 123, OrderDate: 2025-01-15 → {amount: 50000}
   UserID: 123, OrderDate: 2025-01-20 → {amount: 75000}
   UserID: 456, OrderDate: 2025-01-18 → {amount: 30000}

사용자 123의 주문을 날짜 순서로 정렬 가능!

3. 속성 (Attribute)

각 항목(행)의 "데이터 필드"

예:

항목 1:
├─ UserID (파티션 키): 123
├─ OrderDate (정렬 키): 2025-01-15
├─ Amount (속성): 50000
├─ Status (속성): "completed"
├─ Items (속성): ["상품1", "상품2"] (리스트도 가능)
└─ Metadata (속성): {device: "mobile", ip: "192.168.1.1"} (객체도 가능)

DynamoDB는 스키마 제약이 없어서 각 항목마다 다른 속성을 가질 수 있음

4. 용량 단위 (Capacity Units)

DynamoDB는 "읽기/쓰기 처리량"으로 과금

방식 1: 온디맨드 (On-Demand)

• 요청 수에 따라 자동 계산
• 트래픽 예측 어려울 때 좋음
• 약간 비쌈

방식 2: 프로비저닝된 용량 (Provisioned)

• 미리 읽기/쓰기 처리량 예약
• 트래픽 패턴을 알 때 좋음
• 더 저렴
• 초과하면 Throttle (거부) 발생

예:

온디맨드 vs 프로비저닝
├─ 작은 앱, 비정기적 트래픽 → 온디맨드 추천
└─ 대규모 앱, 예측 가능한 트래픽 → 프로비저닝 추천

DynamoDB 사용 사례

Ⅰ) 세션 저장소

   사용자_ID → {last_login, session_token, preferences}

Ⅱ) 게임 순위표

   GameID + PlayerRank → {PlayerName, Score, Timestamp}

Ⅲ) 실시간 알림

   UserID + NotificationID → {message, timestamp, read}

Ⅳ) 제품 카탈로그 캐시

   ProductID → {name, price, inventory, images}

Ⅴ) 디바이스 상태 추적

   DeviceID → {last_seen, status, metrics, location}

Ⅵ) 쇼핑 카트

   UserID → {items: [{product_id, quantity}], updated_at}

특징:

• 매우 빠른 응답 시간 (밀리초)
• 자동 확장 (트래픽 증가시 자동 처리)
• 복잡한 SQL 조인 불필요
• 비용 효율적

DynamoDB 만들어보기

))))

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7.5 기타 AWS 데이터베이스 서비스

1. Amazon DocumentDB (문서 DB)

MongoDB와 호환되는 문서 데이터베이스

특징:

• MongoDB 쿼리 언어 지원
• JSON 문서 형식
• 관계형 DB보다 유연
• DynamoDB보다 복잡한 쿼리 가능

MongoDB 자체를 사용하던 기존 앱을 AWS로 마이그레이션할 때 유용

2. Amazon Neptune (그래프 DB)

노드(Node)와 엣지(Edge)로 관계를 저장

데이터 구조:

• 노드: 사람, 제품, 장소 등
• 엣지: 사람-사람 관계 (친구, 팔로우), 사람-제품 관계 (구매, 선호)
• 엣지의 가중치: 얼마나 강한 관계인지

SQL로는 구현 어려운 복잡한 관계 쿼리가 매우 빠르고 효율적임

3. Amazon Timestream (시계열 DB)

시간이 지남에 따라 변하는 데이터를 저장

특징:

• 시간 + 값의 쌍
• 매우 높은 쓰기 처리량 (초당 수백만 건)
• 자동 데이터 집계
• 자동 만료 설정 (오래된 데이터 자동 삭제)

4. Amazon QLDB (원장 DB)

거래 기록을 변조할 수 없게 저장하는 데이터베이스

특징:

• 불변성: 한 번 기록된 데이터는 변경 불가
• 모든 거래 이력 추적 가능
• 암호학적으로 검증 가능
• 감사(Audit)에 최적

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각 DB의 장단점

DB	장점	단점	비용
RDS	복잡한 쿼리, ACID	성능 한계, 확장 어려움	고정 비용
DynamoDB	초고속, 자동 확장, 저비용	복잡한 쿼리 불가, 스키마 관리 필요	사용량 기반
DocumentDB	유연한 스키마, 문서형	중간 성능	고정 비용
Neptune	그래프 쿼리 최적	학습곡선, 비용	고정 비용
Timestream	시계열 최적화, 대용량	시계열만	사용량 기반
QLDB	불변성, 감사 완벽	트랜잭션 제한	사용량 기반

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8. 알아 두면 좋은 AWS 서비스 (Route 53, Lambda, ECS)

8.1 Amazon Route 53

Route 53란?

Route 53 = AWS의 DNS(Domain Name Service) 서비스

사용자의 요청 흐름:
1. www.example.com에 접속하고 싶다
   ↓
2. Route 53에 DNS 쿼리 (도메인명 → IP 주소)
   ↓
3. Route 53이 IP 주소 응답
   ↓
4. 사용자가 해당 IP로 접속
   ↓
5. 웹 사이트 표시

Route 53의 기능

기능	설명
DNS 해석	도메인명을 IP 주소로 변환
헬스 체크	리소스 상태 모니터링
라우팅 정책	요청을 여러 엔드포인트로 분산
도메인 등록	도메인명 직접 구매 가능
ALIAS 레코드	AWS 리소스와 연결

Route 53의 라우팅 정책

1. 단순 라우팅 (Simple Routing)

특징:

• 가장 기본적인 방식
• 도메인 → 단일 IP 주소 매핑
• 헬스 체크 없음

사용 사례:

• 단일 서버/인스턴스가 있을 때
• 웹 사이트, 블로그

2. 가중치 기반 라우팅 (Weighted Routing)

특징:

• 비율에 따라 트래픽 분산
• 70% → 서버 A, 30% → 서버 B

사용 사례:

• A/B 테스팅
• 카나리 배포 (단계적,점진적 배포)
• 트래픽 점진적 마이그레이션

예시:
새로운 서버: 10% 트래픽
기존 서버: 90% 트래픽
→ 점진적으로 증가

3. 지연시간 기반 라우팅 (Latency Routing)

특징:

• 사용자 위치와 가장 가까운 서버로 라우팅
• 응답 속도 최소화

사용 사례:

• 글로벌 서비스
• 다중 리전 배포

예시:
서울 사용자 → 서울 리전 서버
도쿄 사용자 → 도쿄 리전 서버

4. 지리 위치 기반 라우팅 (Geolocation Routing)

특징:

• 사용자의 지리적 위치에 따라 라우팅
• 지역별 콘텐츠 분배

사용 사례:

• 지역별 언어 서비스
• 지역 규제 준수 (GDPR 등)
• 지역별 CDN 분산

예시:
한국 → 한국 버전 제공
일본 → 일본 버전 제공

5. 다중 응답 라우팅 (Multivalue Routing)

특징:

• 여러 IP 주소 응답 (최대 8개)
• 클라이언트가 선택

사용 사례:

• 로드 밸런싱
• 간단한 가용성 보장

차이점: ELB처럼 균등 분산, 헬스 체크 지원

6. 장애 조치 라우팅 (Failover Routing)

특징:

• Active-Standby 구성
• Primary 서버 장애 시 자동 Standby로 전환

사용 사례:

• 고가용성 구성
• 재해 복구 (DR)

동작:
Primary 정상 → Primary 사용
Primary 장애 → Secondary로 자동 전환

Route 53 동작 예시

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8.2 AWS Lambda

Lambda란?

"서버리스 컴퓨팅 서비스"

• 서버 관리 불필요
• 함수만 작성하고 실행
• 사용한 시간만큼만 요금 지불

Lambda vs EC2 비교

항목	Lambda	EC2
서버 관리	불필요 (AWS 관리)	필요
스케일링	자동	수동 또는 ASG
비용 모델	실행 시간 (ms) 기반	시간 기반
시작 시간	수초	수분
최대 실행 시간	15분	무제한
메모리	128MB ~ 10,240MB	자유
사용 사례	이벤트 기반	장시간 실행

Lambda 지원 언어

Python (가장 인기)
Node.js (JavaScript)
Java
C# (.NET)
Go
Ruby
커스텀 런타임

Lambda 함수의 구조

import boto3
import json

# AWS 서비스 클라이언트 초기화
s3_client = boto3.client('s3')
dynamodb = boto3.resource('dynamodb')

# Lambda 핸들러 함수
def lambda_handler(event, context):

   // event: 트리거로부터의 입력 데이터
   // context: 런타임 정보 (메모리, 함수명, 요청ID 등)


    print(f"Event: {json.dumps(event)}")

    # 트리거
    bucket_name = event['Records'][0]['s3']['bucket']['name']
    //event에서 S3 트리거 정보를 읽어옴
    key = event['Records'][0]['s3']['object']['key'] 
    //key: 업로드된 파일의 경로

    # S3에서 파일 다운로드
    s3_client.download_file(bucket_name, key, '/tmp/file.txt')

    # 데이터 처리
    result = process_file('/tmp/file.txt')

    # 응답 반환
    return {
        'statusCode': 200,
        'body': json.dumps({
            'message': 'Success',
            'result': result
        })
    }

def process_file(file_path):
    with open(file_path, 'r') as f:
        content = f.read()
    return content.upper()  

Lambda의 이벤트 소스 (트리거)

Synchronous (동기) 호출

클라이언트의 응답을 기다림

이벤트 소스:

• API Gateway ▶ Lambda ▶ 응답 (REST API)
• ALB/ELB ▶ Lambda ▶ 응답 (로드 밸런서)
• CloudFront ▶ Lambda ▶ 응답 (엣지 함수)
• 콘솔 또는 CLI 직접 호출

Asynchronous (비동기) 호출

즉시 202 응답 (처리는 나중에)

이벤트 소스:

• S3 (파일 업로드 시)
• SNS (메시지 발행 시)
• SES (이메일 수신 시)
• CloudFormation (스택 생성 시)
• EventBridge (예약된 이벤트)

Poll 기반 (스트림 처리)

Lambda가 이벤트 소스를 계속 확인

이벤트 소스:

• Kinesis Streams
• DynamoDB Streams
• SQS

Lambda 이벤트 기반 실행 예시

예시 1: S3 파일 업로드 시 썸네일 생성

import boto3
from PIL import Image
import io

s3_client = boto3.client('s3')

def lambda_handler(event, context):
    """S3에 이미지 업로드되면 자동으로 썸네일 생성"""

    # 이벤트에서 버킷 및 키 추출
    bucket = event['Records'][0]['s3']['bucket']['name']
    key = event['Records'][0]['s3']['object']['key']

    # S3에서 이미지 다운로드
    response = s3_client.get_object(Bucket=bucket, Key=key)
    image_data = response['Body'].read()

    # PIL로 이미지 크기 조정
    image = Image.open(io.BytesIO(image_data))
    image.thumbnail((100, 100))  # 100x100 썸네일

    # 처리된 이미지를 바이트로 변환
    thumb_buffer = io.BytesIO()
    image.save(thumb_buffer, format='JPEG')
    thumb_data = thumb_buffer.getvalue()

    # 썸네일을 다른 S3 버킷에 업로드
    s3_client.put_object(
        Bucket=f'{bucket}-resized',
        Key=f'thumb-{key}',
        Body=thumb_data,
        ContentType='image/jpeg'
    )

    return {
        'statusCode': 200,
        'body': f'Thumbnail created for {key}'
    }

트리거 설정:

S3 버킷 → 이벤트 알림 → Lambda 함수
          "s3:ObjectCreated:*"

Lambda 설정 항목

항목	설명	범위
메모리	할당 메모리	128MB ~ 10,240MB
실행 시간	최대 실행 시간	1초 ~ 15분
임시 스토리지	/tmp 용량	512MB ~ 10,240MB
환경 변수	설정값 저장	자유
VPC	VPC 연결	Optional
실행 역할	IAM 역할	필수
레이어	라이브러리/코드 공유	최대 5개

Lambda의 제한사항

제약 사항:

• 최대 실행 시간: 15분
• 최대 메모리: 10GB
• 최대 /tmp 스토리지: 10GB
• 최대 코드 크기: 50MB (압축)
• 최대 레이어 크기: 250MB (압축)
• 동시 실행: 1000 (기본값, 증설 가능)
• 환경 변수: 최대 4KB

해결 방안:

• 장시간 작업 → EC2 또는 ECS 사용
• 대용량 코드 → Container Image 사용 (25GB까지)
• 높은 동시성 → 미리 동시성 예약

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Lambda 실습 예시

실습 1: S3 트리거로 이미지 리사이징

목표: S3에 이미지 업로드 → 자동으로 썸네일 생성

S3 버킷 생성이미지 업로드

정책 생성 (IAM Policy):

{
    "Version": "2012-10-17",
    "Statement": [
        {
            "Effect": "Allow",
            "Action": [
                "logs:PutLogEvents",
                "logs:CreateLogGroup",
                "logs:CreateLogStream"
            ],
            "Resource": "arn:aws:logs:*:*:*"
        },
        {
            "Effect": "Allow",
            "Action": [
                "s3:GetObject"
            ],
            "Resource": "arn:aws:s3:::*/*"
        },
        {
            "Effect": "Allow",
            "Action": [
                "s3:PutObject"
            ],
            "Resource": "arn:aws:s3:::*/*"
        }
    ]
}

실행 역할 (IAM Role):

배포 패키지 작성(예제코드)

import boto3
import os
import sys
import uuid
from urllib.parse import unquote_plus
from PIL import Image
import PIL.Image

s3_client = boto3.client('s3')

def resize_image(image_path, resized_path):
  with Image.open(image_path) as image:
    image.thumbnail(tuple(x / 2 for x in image.size))
    image.save(resized_path)

def lambda_handler(event, context):
  for record in event['Records']:
    bucket = record['s3']['bucket']['name']
    key = unquote_plus(record['s3']['object']['key'])
    tmpkey = key.replace('/', '')
    download_path = '/tmp/{}{}'.format(uuid.uuid4(), tmpkey)
    upload_path = '/tmp/resized-{}'.format(tmpkey)
    s3_client.download_file(bucket, key, download_path)
    resize_image(download_path, upload_path)
    s3_client.upload_file(upload_path, '{}-resized'.format(bucket), 'resized-{}'.format(key))

mkdir package
pip install \
--platform manylinux2014_x86_64 \
--target=package \
--implementation cp \
--python-version 3.12 \
--only-binary=:all: --upgrade \
pillow boto3

cd package
zip -r ../lambda_function.zip .
cd ..
zip lambda_function.zip lambda_function.py

Lambda 함수 생성

.zip파일 업로드

Amazon S3 트리거를 구성

두 번째 버킷 확인

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8.3 AWS 컨테이너 서비스

컨테이너란?

컨테이너 = 가벼운 가상 머신

특징:

• 가볍다 (가상머신은 GB, 컨테이너는 MB)
• 빠르다 (초단위 시작)
• 이식 가능 (어디서나 동일하게 실행)
• 격리된 환경 (프로세스 격리)

AWS 컨테이너 서비스 체계

Amazon ECR (Elastic Container Registry)

용도: 컨테이너 이미지 저장소

특징:

• Docker Hub처럼 이미지 저장
• Private 레지스트리
• IAM 권한 제어 가능
• 이미지 스캔 (취약점 검사)
• 수명 주기 정책 (자동 삭제)
• CloudWatch 로깅 가능

가격: 저장된 이미지 용량에 따라 청구

사용 흐름:

1. Dockerfile 작성
2. 이미지 빌드
3. ECR에 푸시 (docker push)
4. ECS/EKS에서 풀 (docker pull)

Amazon ECS (Elastic Container Service)

ECS의 개념

용도: AWS 네이티브 컨테이너 오케스트레이션

ECS = EC2 인스턴스에서 Docker 컨테이너 실행 관리

구성 요소:

Task (작업):

• 1개 이상의 컨테이너 실행 단위
• EC2 인스턴스 위에서 실행
• 자동 스케일링, 헬스 체크 가능

ECS 구성 요소 상세

1. ECS Cluster (클러스터)

   • EC2 인스턴스 그룹
   • 같은 보안 그룹, VPC 내 인스턴스들

2. Task Definition (작업 정의)

   • Docker 이미지 및 실행 설정
   • CPU/메모리 할당
   • 환경 변수, 마운트 포인트 등

3. Task (작업)

   • Task Definition을 바탕으로 실행되는 인스턴스
   • 컨테이너 1개 이상 포함

4. Service (서비스)

   • Task의 집합 관리
   • 원하는 Task 개수 유지
   • 로드 밸런싱, 자동 재시작

ECS Task 정의 예시 (JSON)

{
  "family": "web-app",
  "networkMode": "bridge",
  "containerDefinitions": [
    {
      "name": "web-container",
      "image": "123456789012.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/my-app:latest",
      "memory": 512,
      "cpu": 256,
      "essential": true,
      "portMappings": [
        {
          "containerPort": 80,
          "hostPort": 80,
          "protocol": "tcp"
        }
      ],
      "environment": [
        {
          "name": "APP_ENV",
          "value": "production"
        }
      ],
      "logConfiguration": {
        "logDriver": "awslogs",
        "options": {
          "awslogs-group": "/ecs/web-app",
          "awslogs-region": "us-east-1",
          "awslogs-stream-prefix": "ecs"
        }
      }
    }
  ]
}

AWS Fargate

Fargate란?

"서버리스 컨테이너 실행"

기존 ECS (EC2 기반): EC2 구매 → EC2 관리 → Docker 실행

Fargate (서버리스): Docker 이미지만 제공 → AWS가 모든 것 관리

EC2 vs Fargate 비교

항목	ECS on EC2	Fargate
서버 관리	필요	불필요
비용	저렴 (EC2 구매)	높음 (편의료)
스케일링	수동 또는 자동	자동
시작 시간	느림	빠름
메모리	자유	정해진 조합
적합한 상황	높은 트래픽	일시적, 개발

Amazon EKS (Elastic Kubernetes Service)

EKS란?

Kubernetes = 대규모 컨테이너 오케스트레이션
EKS = AWS에서 관리하는 Kubernetes

특징:

• Kubernetes 표준 API 사용 가능
• AWS 서비스와 통합 (IAM, ALB 등)
• 자동 스케일링, 로드 밸런싱
• 다중 가용 영역 지원
• 오픈소스 커뮤니티 활용 가능

  사용 계층:
  ┌─────────────────────────────┐
  │ 사용자 (애플리케이션)       │
  ├─────────────────────────────┤
  │ Kubernetes (쿠버네티스 관리)│
  ├─────────────────────────────┤
  │ EKS (AWS 관리형)           │
  └─────────────────────────────┘

EKS vs ECS 비교

항목	ECS	EKS
학습곡선	낮음 (AWS 특화)	높음 (Kubernetes)
이식성	AWS 종속	표준 Kubernetes
조직 규모	중소 팀	대규모 팀
멀티 클라우드	불가능	가능
비용	저렴	비쌈 (Control Plane)

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AWS 컨테이너 서비스 아키텍처 예시

시나리오: MSA 배포

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관련 AWS 서비스

상위 계층 (API/라우팅):

• Route 53 (DNS)
• API Gateway
• Load Balancer (ALB, NLB)

컨테이너 계층:

• ECR (이미지 저장)
• ECS (오케스트레이션)
• EKS (Kubernetes)
• Fargate (서버리스 실행)

하위 계층 (데이터/저장):

• RDS (관계형 DB)
• DynamoDB (NoSQL)
• S3 (객체 저장소)
• ElastiCache (캐시)

모니터링/로깅:

• CloudWatch (메트릭, 로그)
• X-Ray (분산 추적)
• CloudTrail (감사 로그)

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Route 53 라우팅 정책 선택 기준

정책	언제 사용?	장점	단점
Simple	단일 엔드포인트	간단함	장애 대응 불가
Weighted	A/B 테스트	카나리 배포	수동 조정
Latency	글로벌 앱	응답 속도	설정 복잡
Geolocation	지역별 서비스	GDPR 준수	지연 시간 증가
Failover	DR 구성	고가용성	복잡한 설정

컴퓨팅 서비스 비교

서비스	EC2	Lambda	ECS	EKS
관리	수동	완전 자동	반자동	반자동
비용	낮음	아주 낮음 (사용 기반)	낮음-중간	높음
학습곡선	낮음	낮음	낮음	높음
실행 시간	무제한	15분	무제한	무제한
이식성	AWS 종속	AWS 종속	높음	매우 높음
최적 사용	장시간 실행	이벤트 기반	컨테이너	멀티 클라우드

---