36탄-7. AWS - 목적에 맞는 데이터 베이스 선택

<1> 데이터 증가가 혁신을 주도한다.

<2> 데이터 현대화 아키텍처는?

<3> 현대화된 애플리케이션에 적합한 데이터 베이스는?

<4> 목적에 맞는 데이터 베이스를 사용하라. = 전환 사례   

<1> 데이터 증가가 혁신을 주도한다. 

현대적인 애플리케이션은? 

혁신과 민첩성 필요

성능과 확장성 필요

고가용성과 관리편의성, 비용 효율성 필요  

<2> 데이터 현대화 아키텍처는?  

마이크로 서비스, 분산 아키텍처로 전환   

<3> 현대화된 애플리케이션에 적합한 데이터 베이스는? 

Fully managed 데이터 베이스.   

<4> 목적에 맞는 데이터 베이스를 사용하라. = 전환 사례  

관계형 데이터베이스

키 벨류형 데이터베이스

다큐멘트 데이터베이스

등  

사례

삼성전자 = 아마존 오로라 - 삼성전자, DMS를 통해 11억 명의 사용자를 아마존 오로라로 마이그레이션

아마존 = 다이나모 디비 - Amazon.com , Oracle에서 DynamoDB로 마이그레이션. 

넷플릭스 - 확장성, 지연 시간이 짧은 설루션 필요 = 다이나모 디비 사용

Rappi = 다큐멘트 디비 = 몽고디비와 호환성.

Grap = 동남아 치대의 차량 호출 서비스 = 밀리초 미만의 대기시간 = Elastic Cache 사용

BMW = QLDB = 차량 여권앱 개발 = 신뢰할 수 있는 중앙 집중식 관리.   

다음 자료

https://brunch.co.kr/@topasvga/3427

8. AWS-ElastiCache

감사합니다.