[AWS] Aurora Replicas(복제본)

Aurora Replicas - Auto Scaling

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• 클라이언트가 있고, 우리에게 세 개의 Aurora 인스턴스가 있는 상황을 가정해보자.
• 한 개는 라이터 엔드포인트로 쓰고 있을 것이고, 나머지 두 개는 리더 엔드포인트로 읽고 있을 것이다.
  그리고 지금 리더 엔드포인트에 아주 많은 읽기 요청이 들어오고 있다고 해보자.
  그러면 Amazon Aurora 데이터베이스의 CPU 사용량이 증가한다. 
• 이 경우에 복제본 Auto Scaling을 설정할 수 있게되는데, 자동적으로 리더 엔드포인트는 새로운 레플리카들을 위해 확장될 것이다. 그러면 새 레플리카들은 트래픽을 받기 시작할 것이고, 읽기는 더 많이 분배되는 방식으로 일어날 것이다. 전체적인 CPU 사용량을 낮출 수 있다.

 

Aurora - Custom Endpoints

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• 용량이 큰 인스턴스를 따로 커스텀 엔드포인트로 빼서 특정 쿼리를 처리할 수 있게 만든다
• 사용자 지정 엔드포인트를 만들면 리더 엔드포인트는 사용되지 않는다
• 워크로드에 따라 여러 엔드포인트를 만들 수 있다.

 

Aurora Serverless

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• 실제 사용량이 기반하여 자동으로 데이터베이스 인스턴스화 및 자동 스케일링이 이루어진다.
• 비정기적, 간헐적, 또는 예측할 수 없는 워크로드에 적합하다.
• 용량 계획이 필요하지 않다.
• 초당 결제로 인해 더 경제적일 수 있다.

 

Aurora Serverless

Aurora Cross Region Read Replicas(교차 리전 읽기 전용 복제본)

• 재해 복구에 유용하다.
• 간단하게 구성 가능하다.

Aurora Global Database (recommended)

• 하나의 기본 리전 (읽기 / 쓰기 모두 가능)이 있다.
• 최대 5개의 읽기 전용 리전. 복제 지연이 1초 이하이다.
• 각 보조 리전당 최대 16개의 읽기 전용 복제본을 사용할 수 있다.
• 지연 시간을 줄이는 데 도움된다.
• 재해 복구 목적으로 다른 리전을 승격하는데 필요한 복구 시간 목표(RTO)는 1분 이내이다.
• 평균적으로 Aurora 글로벌 데이터베이스에서 한 리전에서 다른 리전으로 데이터를 복제하는데 걸리는 시간은 1초 이하의 시간이 걸린다.

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• us-east-1을 기본 리전으로 한다. 응용프로그램이 읽기와 쓰기를 하는 곳이다.
  그리고 eu-west-1에 보조 리전을 만든다. 이곳에서는 Aurora의 글로벌 데이터베이스와 함께 데이터 복제가 일어나고 응용프로그램은 읽기만 가능하다.
• 만약 us-east-1이 중단되면, eu-west-1으로 failover(장애조치)를 한다.
  읽기-쓰기 Aurora 클러스터로 진급시키는 것이다.

 

Aurora Machine Learning

• SQL 인터페이스를 통해 사용자의 응용프로그램에 기계 학습 기반의 예측을 추가할 수 있다는 것이다.
• Aurora와 다른 AWS 기계 학습 서비스 간의 간단하고 최적화된, 안전한 통합이다.
• 지원되는 서비스(Aurora가 이 밑의 서비스들과 통합지원이 된다는 것만 알아두면 된다!)
   - SageMaker
       : 백엔드인 어떤 종류의 기계 학습 모델이라도 사용할 수 있게 허용해준다.
   - Comprehend
       : 감정 분석을 할 때 사용하면 된다.
• 기계 학습을 사용하기 위해 기계 학습경험이 딱히 필요하진 않는다.
• 사용 사례 
    - 이상 행위 탐지, 광고 타켓팅, 감정 분석, 상품 추천 등등 

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• Aurora는 AWS안의 기계 학습 서비스에 사용자의 응용프로그램은 간단한 SQL 쿼리만 실행할 수 있다.
• 예를 들어, '추천 상품은 무엇인가?'라고 Aurora가 기계 학습 서비스로 데이터를 보내게 되는데
  (사용자의 프로필, 구매 이력 등등)
  그러면 기계 학습 서비스는 Aurora에게 직접적으로 예측을 보낼 것이다.
  (사용자는 빨간 셔츠와 파란 바지를 구매해야 한다 처럼)
  그러면 Aurora는 쿼리 결과를 응용프로그램으로 반환하면 된다.
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