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d5485a2
commit 232aea0
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Original file line number | Diff line number | Diff line change |
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@@ -0,0 +1,65 @@ | ||
# IAM | ||
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* AWS 계정과 관련된 권한 제어 | ||
* 사용자 관리 | ||
* 이 사용자는 AWS를 이용하는 사용자. 즉, 사내 개발자. | ||
* AWS에 서비스를 구성하면 | ||
* 비용이 과금되기 때문에 이를 위해 사내 직원들에게 권한을 부여하고, 히스토리를 관리하기 위함. | ||
* CloudTrail : IAM에 등록된 User가 AWS의 서비스를 이용한 히스토리를 기록할 수 있음. | ||
* S3 버킷에 저장. | ||
* AWS 계정 단위의 API 호출 데이터 수집이 목적 | ||
* Config : AWS 계정 내에서 생성/변경/삭제된 각종 리소스 내역을 단위 시간별로 기록하고, 변경사항 및 리소스간 매핑 내역을 손쉽게 확인할 수 있도록 가시성을 제공 | ||
* S3 버킷에 저장. | ||
* AWS 리소스간의 연관관계 및 히스토리 출력이 목적 | ||
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# S3 | ||
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* 객체 스토리지 | ||
* 기본적으로 내부 복제를 전제로 함. | ||
* 하나의 단위 객체가 업로드 되면 자동적으로 내부의 여러 위치에 복제본 생성 | ||
* S3는 동일 Region 내의 여러 AZ에 걸쳐 복제본 생성. 내구성 향상 | ||
* 다운로드 시 여러 복제본을 사용할 수 있으므로 가용성 향상 | ||
* 객체 생성 및 삭제만 지원. 수정 안됨 | ||
* 덮어 쓰기도 결국 삭제 후 생성 | ||
* 데이터 입출력이 빈번한 형태보다는 객체 단위로 데이터를 한번에 저장하고 이 후 다운로드가 많은 형태에 적합 | ||
* 객체란? | ||
* 파일(Data) 및 파일 정보(Metadata)로 구성된 저장 단위 | ||
* 버킷이란? | ||
* 다수의 객체를 통합하여 저장/관리/제어하는 일종의 비구니(Container) | ||
* 버킷의 이름은 전세계적으로 고유 | ||
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# Amazon Aurora | ||
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## 참고 | ||
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* [최소한의 다운타임으로 아마존 RDS Aurora DB로 이전하기](https://blog.sendbird.com/ko/%ec%b5%9c%ec%86%8c%ed%95%9c%ec%9d%98-%eb%8b%a4%ec%9a%b4%ed%83%80%ec%9e%84%ec%9c%bc%eb%a1%9c-%ec%95%84%eb%a7%88%ec%a1%b4-rds-aurora-db%eb%a1%9c-%ec%9d%b4%ec%a0%84%ed%95%98%ea%b8%b0/) | ||
* [Amazon Aurora FAQ](https://aws.amazon.com/ko/rds/aurora/faqs/) | ||
* [MSSQL vs Aurora vs DynamoDB vs ElastiCache](http://www.omidmufeed.com/nosql-vs-microsoft-sql/) | ||
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# AWS 키워드 | ||
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- 온디맨드(on demand) : 사용자의 요구사항이나 수요에 대응하는 주문형 서비스 | ||
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# AWS 비용 | ||
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- 데이터를 주고 받는 객체가 동일 AZ / Region / 인터넷 구간 / Edge 구간 인지에 따라 비용 산정이 다름 | ||
- EC2와 같이 AZ 단위 객체의 과금 구조가 가장 복잡 | ||
- Region 단위 객체인 S3의 경우 내부 트래픽은 무료 | ||
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