AWS에서는 애플리케이션의 목적과 특징에 맞는 다양한 클라우드 기반 데이터베이스 선택 옵션을 제공합니다. 본 세션에서는 클라우드 DB 서비스를 간단히 알아보고, 그 중에서도 DB 서버 및 클러스터 관리 및 운영에 대한 걱정이 전혀 없는 서버리스(Serverless) DB 서비스인 Amazon Aurora Serverless와 DynamoDB에 대해 자세히 알아봅니다. DB 관리 및 운영 등의 번거러운 작업은 AWS에 맡기고, 비지니스 로직에 필요한 데이터 모델 구성 및 쿼리 최적화 등에 집중하여 시장에 요구에 따른 비지니스에 민첩한 서비스를 만드는 방법을 알아 봅니다.
다시보기 영상 링크: https://youtu.be/hknvd5JucKU
데이터 저장소의 확장에 따라 규모에 맞게 데이터를 관리하는 것은 점점 더 어려워지고 있으며 데이터의 중요성은 지속적으로 올라가고 있습니다. 많은 데이터를 저장하고 활용하기 위해 올바른 저장매체를 선택하기 위해 AWS 에서 제공하는 여러 Storage 서비스들을 알아보고 각 서비스들의 장점과 사용 예를 함께 알아봅니다
클라우드 마이그레이션을 통한 성공사례에 대한 웨비나입니다.
마이그레이션에 대한 더 자세한 정보를 원하신다면,
https://aws.amazon.com/ko/events/migration/cloud-migration-to-aws/
AWS 클라우드는 IT의 새로운 기준을 정립하며 클라우드 컴퓨팅 산업을 혁신하고 있습니다. 본 온라인 세미나에서는 클라우드 컴퓨팅의 개념과 AWS가 제공하는 서비스 소개 및 주요 활용 사례에 대해 소개합니다. 특히 국내에 설립된 서울 리전(Region, 데이터센터 클러스터)에 대한 소개와 더불어 다양한 IT 업무를 위한 AWS 대표 서비스들을 중점적으로 다룰 예정입니다.
영상 다시보기: https://youtu.be/mOfAxl0vHlI
클라우드 환경의 애플리케이션은 페타바이트 규모의 데이터를 밀리초 단위 지연 시간으로 액세스하고, 초당 수백만 건의 요청을 처리하도록 확장할 수 있어야 합니다. 이러한 특정 요구사항을 처리하기 위해 AWS는 관계형 및 비관계형 데이터베이스를 포함한 매우 다양한 관리형 데이터베이스를 제공합니다. 또한 AWS Database Migration Service를 사용해 쉽고 비용 효율적으로 기존 데이터베이스를 AWS의 다양한 데이베이스로 마이그레이션하는 방법 및 사례에 대해 알아봅니다.
AWS에서는 애플리케이션의 목적과 특징에 맞는 다양한 클라우드 기반 데이터베이스 선택 옵션을 제공합니다. 본 세션에서는 클라우드 DB 서비스를 간단히 알아보고, 그 중에서도 DB 서버 및 클러스터 관리 및 운영에 대한 걱정이 전혀 없는 서버리스(Serverless) DB 서비스인 Amazon Aurora Serverless와 DynamoDB에 대해 자세히 알아봅니다. DB 관리 및 운영 등의 번거러운 작업은 AWS에 맡기고, 비지니스 로직에 필요한 데이터 모델 구성 및 쿼리 최적화 등에 집중하여 시장에 요구에 따른 비지니스에 민첩한 서비스를 만드는 방법을 알아 봅니다.
다시보기 영상 링크: https://youtu.be/hknvd5JucKU
데이터 저장소의 확장에 따라 규모에 맞게 데이터를 관리하는 것은 점점 더 어려워지고 있으며 데이터의 중요성은 지속적으로 올라가고 있습니다. 많은 데이터를 저장하고 활용하기 위해 올바른 저장매체를 선택하기 위해 AWS 에서 제공하는 여러 Storage 서비스들을 알아보고 각 서비스들의 장점과 사용 예를 함께 알아봅니다
클라우드 마이그레이션을 통한 성공사례에 대한 웨비나입니다.
마이그레이션에 대한 더 자세한 정보를 원하신다면,
https://aws.amazon.com/ko/events/migration/cloud-migration-to-aws/
AWS 클라우드는 IT의 새로운 기준을 정립하며 클라우드 컴퓨팅 산업을 혁신하고 있습니다. 본 온라인 세미나에서는 클라우드 컴퓨팅의 개념과 AWS가 제공하는 서비스 소개 및 주요 활용 사례에 대해 소개합니다. 특히 국내에 설립된 서울 리전(Region, 데이터센터 클러스터)에 대한 소개와 더불어 다양한 IT 업무를 위한 AWS 대표 서비스들을 중점적으로 다룰 예정입니다.
영상 다시보기: https://youtu.be/mOfAxl0vHlI
클라우드 환경의 애플리케이션은 페타바이트 규모의 데이터를 밀리초 단위 지연 시간으로 액세스하고, 초당 수백만 건의 요청을 처리하도록 확장할 수 있어야 합니다. 이러한 특정 요구사항을 처리하기 위해 AWS는 관계형 및 비관계형 데이터베이스를 포함한 매우 다양한 관리형 데이터베이스를 제공합니다. 또한 AWS Database Migration Service를 사용해 쉽고 비용 효율적으로 기존 데이터베이스를 AWS의 다양한 데이베이스로 마이그레이션하는 방법 및 사례에 대해 알아봅니다.
영상 다시보기: https://youtu.be/ms574Z6wKWM
기업에서의 클라우드 마이그레이션은 다양한 부문의 고려가 필요합니다. 본 세션에서는 클라우드 마이그레이션 사례와 함께, AWS 클라우드로의 마이그레이션 가속화를 위한 베스트 프랙티스를 소개합니다. 또 멀티 어카운트 전략 및 관련 사례와 함께 안전하고 확장성있는 AWS 기본 환경 구축을 위한 고려사항을 살펴봅니다.
발표 다시보기: https://youtu.be/V6g1SE4DkK4?list=PLORxAVAC5fUWg_jFcq8hNJEMzELtAD6kc
Oracle, SQL Server 등과 같은 상업용 데이터베이스로부터 AWS 관리형 데이터베이스 서비스로 이동함으로써 많은 비용을 절감할 수 있습니다. 본 세션에서는 AWS가 제공하고 있는 관리형 데이터베이스 서비스의 종류 및 특징에 대해서 알아보도록 하겠습니다.
SK Telecom - 망관리 프로젝트 TANGO의 오픈소스 데이터베이스 전환 여정 - 발표자 : 박승전, Project Manager, ...Amazon Web Services Korea
SK Telecom의 망관리 프로젝트인 TANGO에서는 오라클을 기반으로 시스템을 구축하여 운영해 왔습니다. 하지만 늘어나는 사용자와 데이터로 인해 유연하고 비용 효율적인 인프라가 필요하게 되었고, 이에 클라우드 도입을 검토 및 실행에 옮기게 되었습니다. TANGO 프로젝트의 클라우드 도입을 위한 검토부터 준비, 실행 및 이를 통해 얻게 된 교훈과 향후 계획에 대해 소개합니다.
데이터 분석가를 위한 신규 분석 서비스 - 김기영, AWS 분석 솔루션즈 아키텍트 / 변규현, 당근마켓 소프트웨어 엔지니어 :: AWS r...Amazon Web Services Korea
AWS re:Invent에서는 다양한 고객들의 요구에 맞추어 새로운 분석 및 서버리스 서비스가 대거 출시되었습니다. 본 강연에서는 새롭게 출시된 핵심 분석 기능들과 함께, 누구나 손쉽게 사용할 수 있는 AWS의 분석 서버리스와 On-demand 기능들에 대한 심층적인 정보를 확인하실 수 있습니다.
[Keynote] 슬기로운 AWS 데이터베이스 선택하기 - 발표자: 강민석, Korea Database SA Manager, WWSO, A...Amazon Web Services Korea
오랫동안 관계형 데이터베이스가 가장 많이 사용되었으며 거의 모든 애플리케이션에서 널리 사용되었습니다. 따라서 애플리케이션 아키텍처에서 데이터베이스를 선택하기가 더 쉬웠지만, 구축할 수 있는 애플리케이션의 유형이 제한적이었습니다. 관계형 데이터베이스는 스위스 군용 칼과 같아서 많은 일을 할 수 있지만 특정 업무에는 완벽하게 적합하지는 않습니다. 클라우드 컴퓨팅의 등장으로 경제적인 방식으로 더욱 탄력적이고 확장 가능한 애플리케이션을 구축할 수 있게 되면서 기술적으로 가능한 일이 달라졌습니다. 이러한 변화는 전용 데이터베이스의 부상으로 이어졌습니다. 개발자는 더 이상 기본 관계형 데이터베이스를 사용할 필요가 없습니다. 개발자는 애플리케이션의 요구 사항을 신중하게 고려하고 이러한 요구 사항에 맞는 데이터베이스를 선택할 수 있습니다.
사례로 알아보는 Database Migration Service : 데이터베이스 및 데이터 이관, 통합, 분리, 분석의 도구 - 발표자: ...Amazon Web Services Korea
Database Migration Service(DMS)는 RDBMS 이외에도 다양한 데이터베이스 이관을 지원합니다. 실제 고객사 사례를 통해 DMS가 데이터베이스 이관, 통합, 분리를 수행하는 데 어떻게 활용되는지 알아보고, 동시에 데이터 분석을 위한 데이터 수집(Data Ingest)에도 어떤 역할을 하는지 살펴보겠습니다.
천만사용자를 위한 AWS 클라우드 아키텍처 진화하기 – 문종민, AWS솔루션즈 아키텍트:: AWS Summit Online Korea 2020Amazon Web Services Korea
발표영상 다시보기: https://youtu.be/z68l2X5KoC4
AWS 클라우드는 초기에 적은 비용으로 웹 서비스를 시작하고, 향후 사업이 발전했을 때 천만 이상의 유저가 사용할 수 있는 고가용성, 확장성, 민첩성이 뛰어난 웹 서비스를 만들 수 있습니다. 본 세션에서는 작은 서비스로 시작하여 AWS의 다양한 서비스를 사용하여 천만 이상의 대규모 유저 트래픽을 수용할 수 있는 웹 서비스로 발전시키는 것을 단계별로 오토스케일링, 트래픽 경감, 모니터링과 자동화, 고가용성 확보를 위한 아키텍처 구성 방법을 소개합니다.
Oracle DB를 AWS로 이관하는 방법들 - 서호석 클라우드 사업부/컨설팅팀 이사, 영우디지탈 :: AWS Summit Seoul 2021Amazon Web Services Korea
Oracle DBMS 는 국내 대기업에서 압도적으로 가장 많이 사용하는 DB 로, 이 세션에서는 Oracle DB 를 AWS 로 이관하는 방법들에 대하여 살펴보겠습니다. 환경에 따라 Oracle DB 를 이관하는 어떤 방법들이 있는지 알아보며, AWS DMS(Database Migration Service) 를 사용하여 효과적으로 이관할수 있는 방법을 소개합니다. Oracle DB 를 클라우드 환경으로 이관할 때 유의해야할 포인트들에 대해 함께 공유합니다.
[AWS Summit Seoul 2017] 현재 많은 기업들이 기업 내에서 보유한 많은 인프라를 아마존 기반의 클라우드 환경으로 이관하고, 데이터센터와 클라우드를 연결한 후 시스템을 이관하는 것으로 요구하고 있습니다. 이 때 기존 시스템을 분석, 데이터 이관, 애플리케이션 이관 등의 복잡한 절차를 통해 시스템을 전환하게 됩니다.
본 발표에서는 그러한 복잡한 형태의 클라우드 이관 시 이를 분석, 전환할 수 있는 방법과 그에 대한 도구(AWS ISV 파트너 도구 및 신규 U2C 솔루션)를 소개하고 최적의 전환 방법을 설명합니다. 또한 르노삼성자동차 등의 실제 전환 고객 사례를 통해 DB 마이그레이션, 서버 마이그레이션에 대한 노하우를 들으실 수 있습니다.
영상 다시보기: https://youtu.be/aoQOqhVtdGo
기존 온-프레미스 환경에서 운영 중인 서버들을 AWS 클라우드로 옮겨오기 위한 방법은 무엇일까요? 본 세션에서는 리눅스 서버, 윈도우 서버 그리고 VMWare 등에서 운영되는 기존 서버의 클라우드 이전 방법을 소개합니다. 이를 통해 AWS의 기업 고객이 대량 마이그레이션을 진행했는지 고객 사례도 함께 공유합니다. 뿐만 아니라 VMware on AWS 및 AWS Outpost 같은 하이브리드 옵션을 통해 클라우드 도입을 가속화 하는 신규 서비스 동향도 살펴봅니다.
클라우드에서 Database를 백업하고 복구하는 방법에 대해 설명드립니다. AWS Backup을 사용하여 전체백업/복구 부터 PITR(Point in Time Recovery)백업, 그리고 멀티 어카운트, 멀티 리전등 다양한 데이터 보호 방법을 소개합니다(데모 포함). 또한 self-managed DB 의 데이터 저장소로 Amazon FSx for NetApp ONTAP 스토리지 서비스를 사용할 경우 얼마나 신속하게 데이터를 복구/복제 할수 있는지 살펴 봅니다.
기업은 이벤트나 신제품 출시 등으로 예기치 못한 트래픽 급증 시 데이터베이스 과부하, 서비스 지연 및 중단 등의 문제를 겪곤 합니다. Aurora 오토스케일링은 프로비저닝 시간으로 인해 실시간 대응이 어렵고, 트래픽 대응을 위한 과잉 프로비저닝이 발생합니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 프로비저닝된 Amazon Aurora 클러스터와 Aurora Serverless v2(ASV2) 인스턴스를 결합하는 Amazon Aurora 혼합 구성 클러스터 아키텍처와 고해상도 지표를 기반으로 하는 커스텀 오토스케일링 솔루션을 소개합니다.
Amazon Aurora 클러스터를 초당 수백만 건의 쓰기 트랜잭션으로 확장하고 페타바이트 규모의 데이터를 관리할 수 있으며, 사용자 지정 애플리케이션 로직을 생성하거나 여러 데이터베이스를 관리할 필요 없이 Aurora에서 관계형 데이터베이스 워크로드를 단일 Aurora 라이터 인스턴스의 한도 이상으로 확장할 수 있는 Amazon Aurora Limitless Database를 소개합니다.
Amazon Aurora MySQL 호환 버전 2(MySQL 5.7 호환성 지원)는 2024년 10월 31일에 표준 지원이 종료될 예정입니다. 이로 인해 Aurora MySQL의 메이저 버전 업그레이드를 검토하고 계시다면, Amazon Blue/Green Deployments는 운영 환경에 영향을 주지 않고 메이저 버전 업그레이드를 할 수 있는 최적의 솔루션입니다. 본 세션에서는 Blue/Green Deployments를 통한 Aurora MySQL의 메이저 버전 업그레이드를 실습합니다.
Amazon DocumentDB(MongoDB와 호환됨)는 빠르고 안정적이며 완전 관리형 데이터베이스 서비스입니다. Amazon DocumentDB를 사용하면 클라우드에서 MongoDB 호환 데이터베이스를 쉽게 설치, 운영 및 규모를 조정할 수 있습니다. Amazon DocumentDB를 사용하면 MongoDB에서 사용하는 것과 동일한 애플리케이션 코드를 실행하고 동일한 드라이버와 도구를 사용하는 것을 실습합니다.
Amazon Elasticache - Fully managed, Redis & Memcached Compatible Service (Lev...Amazon Web Services Korea
Amazon ElastiCache는 Redis 및 MemCached와 호환되는 완전관리형 서비스로서 현대적 애플리케이션의 성능을 최적의 비용으로 실시간으로 개선해 줍니다. ElastiCache의 Best Practice를 통해 최적의 성능과 서비스 최적화 방법에 대해 알아봅니다.
Internal Architecture of Amazon Aurora (Level 400) - 발표자: 정달영, APAC RDS Speci...Amazon Web Services Korea
ccAmazon Aurora 데이터베이스는 클라우드용으로 구축된 관계형 데이터베이스입니다. Aurora는 상용 데이터베이스의 성능과 가용성, 그리고 오픈소스 데이터베이스의 단순성과 비용 효율성을 모두 제공합니다. 이 세션은 Aurora의 고급 사용자들을 위한 세션으로써 Aurora의 내부 구조와 성능 최적화에 대해 알아봅니다.
Demystify Streaming on AWS - 발표자: 이종혁, Sr Analytics Specialist, WWSO, AWS :::...Amazon Web Services Korea
실시간 분석은 AWS 고객의 사용 사례가 점점 늘어나고 있습니다. 이 세션에 참여하여 스트리밍 데이터 기술이 어떻게 데이터를 즉시 분석하고, 시스템 간에 데이터를 실시간으로 이동하고, 실행 가능한 통찰력을 더 빠르게 얻을 수 있는지 알아보십시오. 일반적인 스트리밍 데이터 사용 사례, 비즈니스에서 실시간 분석을 쉽게 활성화하는 단계, AWS가 Amazon Kinesis와 같은 AWS 스트리밍 데이터 서비스를 사용하도록 지원하는 방법을 다룹니다.
Amazon EMR - Enhancements on Cost/Performance, Serverless - 발표자: 김기영, Sr Anal...Amazon Web Services Korea
Amazon EMR은 Apache Spark, Hive, Presto, Trino, HBase 및 Flink와 같은 오픈 소스 프레임워크를 사용하여 분석 애플리케이션을 쉽게 실행할 수 있는 관리형 서비스를 제공합니다. Spark 및 Presto용 Amazon EMR 런타임에는 오픈 소스 Apache Spark 및 Presto에 비해 두 배 이상의 성능 향상을 제공하는 최적화 기능이 포함되어 있습니다. Amazon EMR Serverless는 Amazon EMR의 새로운 배포 옵션이지만 데이터 엔지니어와 분석가는 클라우드에서 페타바이트 규모의 데이터 분석을 쉽고 비용 효율적으로 실행할 수 있습니다. 이 세션에 참여하여 개념, 설계 패턴, 라이브 데모를 사용하여 Amazon EMR/EMR 서버리스를 살펴보고 Spark 및 Hive 워크로드, Amazon EMR 스튜디오 및 Amazon SageMaker Studio와의 Amazon EMR 통합을 실행하는 것이 얼마나 쉬운지 알아보십시오.
Amazon OpenSearch - Use Cases, Security/Observability, Serverless and Enhance...Amazon Web Services Korea
로그 및 지표 데이터를 쉽게 가져오고, OpenSearch 검색 API를 사용하고, OpenSearch 대시보드를 사용하여 시각화를 구축하는 등 Amazon OpenSearch의 새로운 기능과 기능에 대해 자세히 알아보십시오. 애플리케이션 문제를 디버깅할 수 있는 OpenSearch의 Observability 기능에 대해 알아보세요. Amazon OpenSearch Service를 통해 인프라 관리에 대해 걱정하지 않고 검색 또는 모니터링 문제에 집중할 수 있는 방법을 알아보십시오.
Enabling Agility with Data Governance - 발표자: 김성연, Analytics Specialist, WWSO,...Amazon Web Services Korea
데이터 거버넌스는 전체 프로세스에서 데이터를 관리하여 데이터의 정확성과 완전성을 보장하고 필요한 사람들이 데이터에 액세스할 수 있도록 하는 프로세스입니다. 이 세션에 참여하여 AWS가 어떻게 분석 서비스 전반에서 데이터 준비 및 통합부터 데이터 액세스, 데이터 품질 및 메타데이터 관리에 이르기까지 포괄적인 데이터 거버넌스를 제공하는지 알아보십시오. AWS에서의 스트리밍에 대해 자세히 알아보십시오.
Amazon Redshift Deep Dive - Serverless, Streaming, ML, Auto Copy (New feature...Amazon Web Services Korea
이 세션에 참여하여 Amazon Redshift의 새로운 기능을 자세히 살펴보십시오. Amazon Data Sharing, Amazon Redshift Serverless, Redshift Streaming, Redshift ML 및 자동 복사 등에 대한 자세한 내용과 데모를 통해 Amazon Redshift의 새로운 기능을 알고 싶은 사용자에게 적합합니다.
From Insights to Action, How to build and maintain a Data Driven Organization...Amazon Web Services Korea
데이터는 혁신과 변혁의 토대입니다. 비즈니스 혁신을 이끄는 혁신은 특정 시점의 전략이나 솔루션이 아니라 성장을 위한 반복적이고 집단적인 계획입니다. 혁신에 이러한 접근 방식을 채택하는 기업은 전략과 비즈니스 문화에서 데이터를 기반으로 하는 경우가 많습니다. 이러한 접근 방식을 개발하려면 리더가 데이터를 조직의 자산처럼 취급하고 조직이 더 나은 비즈니스 성과를 위해 데이터를 활용할 수 있도록 권한을 부여해야 합니다. AWS와 Amazon이 어떻게 데이터와 분석을 활용하여 확장 가능한 비즈니스 효율성을 창출하고 고객의 가장 복잡한 문제를 해결하는 메커니즘을 개발했는지 알아보십시오.
6. backup & recovery,
data load & unload
performance tuning
5%
25%
20%
40%
5% 5%
scripting & coding
security
planning
install, upgrade,
patch and migrate
documentation,
licensing & training
DBA들은 어디에 가장 많은 시간을 사용할까요?
7. 직접 설치
일부 자동화
완전 자동화
직접 설치 호스팅 관리형
EC2 DB Services
서버
하드웨어 구매 및 설치
OS 및 데이터베이스 설치
스토리지 배포 및 구성
데이터베이스
배포 및 구성
패치, 업그레이드, 백업,
모니터링 및 확장
데이터베이스 배포 옵션들
8. AWS의 다양한 관리형 데이터베이스 서비스
Relational
Non-Relational
Database Migration Service
Aurora RDS
ElastiCacheDynamoDB
Key-value Document
Neptune
Graph
9. 클라우드에 최적화된 관계형 데이터베이스
R 하이엔드 상용 데이터베이스의 성능 과 가용성
R 오픈소스 데이터베이스의 비용효율성 과 간단함
R MySQL, PostgreSQL와의 호환성
R Pay as you go 가격정책
관리형 서비스로 제공
Amazon Aurora는?
10. Amazon Aurora 아키텍처
§ 데이터베이스용으로 설계된 로그 구조
기반의 분산형 스토리지 시스템
§ 3개의 가용영역에 걸친 수백개 이상의
스토리지 노드로 스트라이핑
§ AZ+1 장애까지 대비 가능한 총 6개의
복제본 유지 (각각의 가용 영역에
2개의 복제)
§ 10GB로 시작하여 64TB까지 자동으로
확장되며, 사용한 공간에 대해서만
청구
Master Replica Replica Replica
Availability
Zone 1
Shared storage volume
Availability
Zone 2
Availability
Zone 3
Storage nodes with SSDs
SQL
Transactions
Caching
SQL
Transactions
Caching
SQL
Transactions
Caching
11. WRITE PERFORMANCE READ PERFORMANCE
MySQL SysBench results
R3.8XL: 32 cores / 244 GB RAM
Based on industry standard benchmarks
0
25,000
50,000
75,000
100,000
125,000
150,000
0
100,000
200,000
300,000
400,000
500,000
600,000
700,000
Aurora MySQL 5.6 MySQL 5.7
RDS MySQL에 비해 5배의 성능
18. 1. SCT 로 소스와 타겟
데이터베이스에 접속
2. 진단 보고서 생성
3. 전체 요약 결과 확인
4. 세부 지침에 따라 변환
마이그레이션 진단 리포트
19. 데이터베이스 마이그레이션 프로세스
소스
Oracle, SQL Server, DB2,
MySQL, PostgreSQL etc.
소스
Oracle, SQL Server, DB2,
MySQL, PostgreSQL etc
AWS SCT
AWS DMS
대상
Amazon Aurora
대상
Amazon Aurora
1단계
2단계
22. 산업별로 다수의 이전 사례
Oracle à PostgreSQL
Oracle à PostgreSQL
Oracle à PostgreSQL
23. 고객 사례 - Oracle to RDS PostgreSQL
Co-location Hosting
Oracle
Java
Web
App
Java
Web
App
Java
Web
App
Oracle MySQL MySQL
Java
Web
App
AS-WAS
Mercedes-Benz Trucking 및 Caterpillar와 같은 산업용 차량 제조업체에 임대 및
관리 SaaS 제공
AS-WAS
• 큰 규모의 업체는 Oracle을, 작은 규모의 업체는 MySQL기반 시스템 구성
• 이기종 DB의 관리의 어려움, 비싼 라이센스 비용
Co-location Hosting
Postgre
SQL
Java
Web
App
Java
Web
App
Java
Web
App
Postgre
SQL
Postgre
SQL
Postgre
SQL
Java
Web
App
Phase 1
Phase 1
• Oracle 및 MySQL을 PostgreSQL로 전환
• DBMS 단일화로 복잡도를 줄이고 Oracle 라이센스 비용 제거
AWS US
Java on
EC2
RDS for
Postgre
SQL
RDS
Instance
Standby
Phase 2
Phase 2
• SaaS 플랫폼을 AWS 로 이관하면서 RDS PostgreSQL 채택
• DBA 비용 절감, 가용성 증대, 손쉬운 운영(failover, 읽기 복제본 추가 등)
1 년 이내 ROI 회수
24. 기대효과
• 오픈 소스를 활용한 ISV 원가 절감
• 클라우드 시장개척을 위한 파트너쉽 확대
• 90,000개 마이그레이션 경험을 활용한 빠른 클라우드
Adoption
• 클라우드 DB 마이그레이션 이니셔티브 선점을 통한
마케팅 효과