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AWS Pi Day 2022 – Amazon S3 출시 16주년 기념

16년 전 오늘 우리는 Amazon Simple Storage Service(Amazon S3)를 출시했습니다!

초창기 저는 청중들에게 큰 생각을 하고 큰 꿈을 꾸라고 자주 말했습니다! 돌이켜보면 S3의 출시는 바로 그 일을 할 수 있는 원동력이 되었고, 지금까지 이어지는 혁신의 물결을 일으켰다고 해도 과언이 아닌 것 같습니다.

더 크게, 더 열심히, 더 비용 효율적으로
고객은 Amazon S3를 통해 요구 사항에 맞게 확장하는 안정적이고 내구성이 우수한 객체 스토리지를 제공하는 동시에 시간이 지남에 따라 더욱 비용 효율적으로 성장할 것으로 기대하고 있습니다. 우리는 이러한 요구 사항뿐만 아니라 기타 많은 요구 사항을 충족했습니다. 다음은 저의 주장을 증명하는 몇 가지 새로운 지표입니다.

객체 스토리지 – Amazon S3는 현재 200조 개(2 x 1014) 이상의 객체를 보유하고 있습니다. 이는 지구 상의 인구 1인당 약 29,000개에 해당하는 객체 수입니다. 1초에 한 객체를 세면, 634만 2천 년이 걸리는 수치입니다! 에단 시겔(Ethan Siegel)에 따르면 눈으로 볼 수 있는 우주에는 약 2조 개의 은하가 있다고 하는 데, 은하당 100개의 객체가 있는 것입니다! 2006년 S3 출시 직후 8억 개의 저장된 객체에 대한 인상적인 지표를 발표하게 되어 기뻤습니다. 그 후 16년이 채 되기 전에 객체 수가 250,000배 증가했습니다.

요청 속도 – Amazon S3는 현재 초당 평균 1억 개 이상의 요청을 처리합니다.

비용 효율성 – 시간이 지남에 따라 다양한 워크로드에 대한 비용과 성능을 최적화하기 위해 S3에 여러 스토리지 클래스를 추가했습니다. 예를 들어 AWS 고객은 Amazon S3 Intelligent Tiering(데이터 액세스 패턴이 변경되었을 때 자동 스토리지 비용 절감을 제공하는 유일한 클라우드 스토리지 클래스)을 잘 활용하면서 Amazon S3 Standard에 비해 스토리지 비용을 2억 5천만 달러 이상 절감했습니다. 2018년에 이 스토리지 클래스에 대해 처음 글을 썼을 때 다음과 같이 언급했습니다.

새롭게 출시되는 스토리지 클래스인 S3 Intelligent-Tiering은 액세스 패턴을 파악할 필요 없이 보다 쉽게 S3를 사용할 수 있도록 합니다.

작년 말에 출시한 작고 수명이 짧은 객체에 대해 개선된 비용 최적화와 아카이빙 기능을 통해 이제 S3 Intelligent-Tiering을 거의 모든 워크로드, 특히 데이터 레이크, 분석 사용 사례, 그리고 새로운 애플리케이션을 위한 기본 스토리지 클래스로 사용할 수 있습니다.

고객 혁신
위의 지표에서 볼 수 있듯이 고객은 S3를 사용하여 동일한 수의 사용 사례 및 애플리케이션을 지원하는 방대한 양의 데이터를 저장하고 보호합니다. 다음은 고객이 혁신하는 몇 가지 방법입니다.

NASCAR – 70년이 넘는 모터 스포츠 역사를 대표하는 비디오, 이미지 및 오디오 자산을 15년 동안 수집한 후, NASCAR은 8,600개 이상의 LTO 6 테이프와 수천 개의 LTO 4 테이프를 포함하는 미디어 라이브러리를 구축했으며, 매년 1.5~2PB씩 증가하고 있습니다. 18개월 동안 Amazon S3 Standard, Amazon S3 Glacier Flexible Retrieval 및 Amazon S3 Glacier Deep Archive 스토리지 클래스를 사용하여 이 모든 콘텐츠(총 15PB)를 AWS로 마이그레이션했습니다. 이 방대하고 귀중한 아카이브를 마이그레이션한 방법에 대해 자세히 알아보려면 AWS Storage를 사용하여 NASCAR의 멀티 PB 미디어 아카이브를 빠르게 현대화를 참조하십시오.

Electronic Arts – 이 게임 제작자의 핵심 원격 측정 시스템은 수만 페타바이트의 데이터, 수만 개의 테이블, 20억 개 이상의 객체를 처리합니다. 게임의 인기가 높아지고 데이터 양이 증가함에 따라 데이터 증가, 비용 관리, 보존 및 데이터 사용과 관련된 문제에 직면했습니다. 일련의 업데이트에서 아카이브 데이터를 Amazon S3 Glacier Deep Archive로 이동하고 태그 기반 보존 관리를 구현하고 Amazon S3 Intelligent-Tiering을 구현했습니다. 비용을 절감하고 데이터 자산에 더 쉽게 액세스할 수 있도록 했습니다. Electronic Arts가 Amazon S3 Intelligent-Tiering 및 S3 Glacier를 사용하여 스토리지 비용과 운영 최적화에서 자세히 알아보세요.

NRGene / CRISPR-IL – 이 팀은 동급 최고의 유전자 편집 예측 플랫폼을 구축하기 위해 구성되었습니다. CRISPR( A Crack In Creation에 잘 소개됨)은 유전자를 편집하고 유기체의 유전적 구성에 영향을 미치는 매우 새롭고 정확한 방법입니다. CRISPR-IL 컨소시엄은 연구원들이 다음 실험을 형성하는 데 도움이 되는 예측 엔진에 결과를 보낼 수 있도록 하는 반복 학습 프로세스를 중심으로 구성되었습니다. AWS를 기반으로 구축된 반복 학습 주기가 있는 유전자 편집 예측 엔진에 설명된 대로 팀은 5가지 주요 과제를 식별한 다음, AWS를 사용하여 예측을 수행하고 결과를 사용자에게 제공하는 웹 서비스인 GoGenome을 구축했습니다. GoGenome은 Amazon S3 및 기타 AWS 스토리지 서비스를 데이터 레이크의 기반으로 사용하여 20TB 이상의 원시 시퀀싱 데이터와 수억 개의 기능 벡터를 저장합니다.

최근 몇 가지 S3 성공 사례로는 Liberty Mutual(Liberty Mutual이 확장성이 뛰어나고 비용 효율적인 문서 관리 솔루션을 구축한 방법), Discovery(Discovery, AWS에서 혁신 가속화, 선형 재생 인프라 비용 61% 절감), Pinterest(Pinterest가 AWS와 협력하여 새로운 데이터 액세스 관리 방식을 개발한 방법) 등이 있습니다.

지금 온라인 참여
AWS Pi Day 2022를 기념하여 일일 교육 세션, 라이브 데모, 출시 등을 준비했습니다. 또한 Amazon S3 Glacier Instant Retrieval, Amazon S3 Batch Replication 및 AWS Backup Support for Amazon S3 등의 최신 S3 출시도 살펴볼 예정입니다.

시스템 관리자, 엔지니어, 개발자 및 설계자를 위해 마련된 이 세션은 보안, 백업, 아카이빙, 인증 등에 대한 최신 정보를 제공합니다. Twitch에서 오전 9시 30분(태평양 표준시)에 Kevin Miller의 서비스 시작 기조 연설을 들어보십시오. 하루 동안 머물면서 Amazon S3를 애플리케이션에 사용하는 방법에 대해 자세히 알아보십시오. 곧 뵙겠습니다!

— Jeff;