AWS 클라우드 데이터베이스

생성형 AI 애플리케이션을 규모와 관계없이 구동할 수 있는 고성능의 안전하고 신뢰할 수 있는 기반

왜 AWS 데이터베이스를 사용해야 합니까?

AWS 데이터베이스는 비즈니스와 고객을 위한 가치를 창출하는 생성형 AI 솔루션과 데이터 기반 애플리케이션을 구동하기 위한 고성능의 안전하고 신뢰할 수 있는 기반을 제공합니다. AWS 고성능 데이터베이스는 타사 대비 처리량이 3~5배 빠른 관계형 데이터베이스, 지연 시간이 마이크로초 단위인 목적별 데이터베이스, 처리 속도가 가장 빠르고 재현율이 가장 높은 내장형 벡터 데이터베이스 기능 등 모든 워크로드 또는 사용 사례를 지원합니다. AWS는 필요에 따라 즉시 확장하여 용량을 관리할 필요가 없는 서버리스 옵션을 제공합니다. AWS 데이터베이스는 저장 시와 전송 시 암호화, 네트워크 격리, 인증, 이상 징후 해결, 엄격한 규정 준수를 통해 독보적인 보안을 제공합니다. 데이터가 AWS 리전 내 여러 가용 영역에 자동으로 복제되기 때문에 신뢰성이 매우 높습니다. 애플리케이션의 데이터 모델에 최적화된 15개 이상의 데이터베이스 엔진을 갖춘 AWS 완전관리형 데이터베이스는 획일적이고 부담스러운 데이터베이스 관리 작업을 줄여줍니다.

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      AWS 클라우드 데이터베이스의 이점

      가격 대비 성능을 개선하고 비용을 최적화하는 간편한 방법

      최대 20% 이상

      Amazon Aurora 및 Amazon RDS에서 AWS Graviton3로 가격 대비 성능 개선

      최대 30%

      Amazon Aurora 최적화 읽기를 통한 비용 절감 및 최대 8배 향상된 쿼리 지연 시간

      최대 90%

      Amazon Aurora Serverless v2 및 Amazon Neptune Serverless로 비용 절감

      최대 66%

      S3에서 Amazon DynamoDB 가져오기와 프로비저닝된 용량을 사용한 클라이언트 기반 쓰기로 비용 절감

      최대 72%

      Amazon ElastiCache로 처리량 증가 및 지연 시간 최대 71% 감소

      최대 46%

      Amazon MemoryDB로 처리량 증가 및 P99 지연 시간 최대 21% 감소

      데이터베이스 서비스

      데이터베이스 유형
      예시
      AWS 서비스

                                                                                     

      기존 애플리케이션, 전사적 자원 관리(ERP), 고객 관계 관리(CRM), 전자 상거래, 생성형 AI 사용 사례(예: 검색 증강 생성 기능이 있는 챗봇, 유사성 검색, 추천 시스템 등)

                                                  

      트래픽이 많은 웹 애플리케이션, 전자 상거래 시스템, 게임 애플리케이션, 생성형 AI 사용 사례(예: Amazon OpenSearch Service와 DynamoDB 제로 ETL 통합을 사용한 유사성 검색)

                                                                                          

      캐싱, 세션 관리, 게임 순위표, 지리 공간 애플리케이션, 생성형 AI 사용 사례(예: 검색 증강 생성 기능이 있는 챗봇, 시맨틱 캐싱, 추천 시스템, 사기 탐지 등)

                                                                                     

                                                             

      콘텐츠 관리, 카탈로그, 사용자 프로필, 생성형 AI 사용 사례(예: 검색 증강 생성 기능을 갖춘 챗봇, 유사성 검색, 추천 시스템 등)

                                   

      사기 탐지, 소셜 네트워킹, 추천 엔진, 생성형 AI 사용 사례(예: GraphRAG, 개선된 사기 탐지, 새로운 답변 검색 등)
      장비 관리, 플릿 관리 및 경로 최적화에 사용하는 대규모 산업용 앱
      사물 인터넷(IoT) 애플리케이션, DevOps, 산업용 텔레메트리

      AWS 데이터베이스 솔루션에는 데이터베이스 마이그레이션, 현대화 및 워크로드 복원력이 포함되어 최신 애플리케이션을 지원하기 위한 신뢰할 수 있는 경로를 제공하고 빠르게 진행할 수 있습니다.

      워크로드 복원력

      백업, 장애 조치 및 복구를 비롯한 워크로드 복원력 솔루션을 위해 AWS를 사용하여 기하급수적인 데이터 증가에도 운영 연속성을 보장할 수 있습니다. AWS는 재해 복구 태세를 개선하는 동시에 AWS 리전 전체에서 지연 시간을 줄일 수 있는 다중 지역 데이터베이스를 제공합니다.

      마이그레이션 및 현대화

      조직에 적합한 데이터베이스 마이그레이션 경로를 평가, 계획 및 구축할 수 있도록 실현 가능한 접근 방식을 제공하는 솔루션을 통해 클라우드로의 마이그레이션을 가속화하세요.

      삼성은 3개 대륙의 11억 사용자를 Oracle에서 Amazon Aurora로 이전했습니다.

      "특히 비용에 초점을 맞추면 Amazon Aurora의 확장성이 가장 큰 이점입니다. 삼성은 매월 데이터베이스 비용을 44% 절감했습니다."

      - Salva Jung, 수석 아키텍트 및 엔지니어링 관리자

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      사례 연구

      Experian은 Amazon DynamoDB 및 Amazon Aurora의 고가용성을 사용하여 100%의 운영 가동 시간을 달성합니다. 자세히 알아보기 »

      A+E Networks는 서버리스 AWS 데이터베이스를 사용하여 마이크로서비스 기반 클라우드 네이티브 애플리케이션을 생성함으로써 확장을 촉진합니다. 자세히 알아보기 »

      Pokémon은 AWS 목적별 데이터베이스로 마이그레이션하여 매월 수만 USD의 비용을 절감했습니다. 자세히 알아보기 »

      Cathay Pacific은 AWS에서 승객 매출 최적화 시스템을 현대화하고 성능을 20% 개선했습니다. 자세히 알아보기 »