Amazon S3 Storage Lens
개요
S3 Storage Lens를 통해 객체 스토리지 사용 및 활동 추세에 대한 조직 전체의 가시성을 얻고, 실행 가능한 권장 사항을 제공받으며, 비용을 최적화하고, 애플리케이션 성능을 개선하며, 데이터 보호를 강화할 수 있습니다. S3 Storage Lens는 드릴다운을 통해 여러 집계 수준에서 인사이트를 생성하기 위한 조직의 수천 개 계정에 걸쳐 객체 스토리지 사용 및 활동에 대한 단일 보기를 제공하는 최초의 클라우드 스토리지 분석 솔루션입니다. S3 Storage Lens는 고객이 스토리지를 최적화하도록 지원한 수년간의 경험을 바탕으로 조직 전체의 지표를 분석하여 즉각적인 조치를 쉽게 취할 수 있는 상황별 권장 사항을 제공합니다.
Amazon S3는 수천 개의 계정과 버킷, 여러 리전 및 수십억 개의 접두사에 걸쳐 대규모 공유 데이터세트를 저장하는 데 사용됩니다. S3 Storage Lens를 사용하면 스토리지를 쉽게 이해하고 분석하여 이상 징후를 감지할 수 있습니다. S3 Storage Lens는 S3 스토리지 사용 및 활동에 대한 다양한 무료 지표 및 고급 지표를 S3 콘솔의 대화형 대시보드에 제공합니다. 무료 지표는 모든 고객에게 무료로 제공되는 반면 고급 지표는 객체당 월별 모니터링 요금으로 활성화되므로 추가 지표, 접두사 수준 인사이트, 사용자 지정 메타데이터 필터링, 연장된 데이터 보존, 지표를 Amazon CloudWatch에 게시하는 옵션을 받을 수 있습니다. 고급 지표 요금 세부 정보는 Amazon S3 요금 페이지를 참조하세요.
S3 Storage Lens 작동 방식
모든 Amazon S3 고객은 스토리지 사용량 및 활동 추세를 시각화하기 위해 미리 구성된 보기가 포함된 S3 콘솔의 대화형 S3 Storage Lens 대시보드에 액세스할 수 있습니다. S3 Storage Lens 무료 지표를 사용하면 버킷 수준에서 다양한 카테고리에 걸쳐 62개의 지표를 수신하고 대시보드에서 14일간의 기록 데이터를 받을 수 있습니다. 요약, 비용 최적화, 데이터 보호, 액세스 관리, 성능 또는 이벤트별로 대시보드를 필터링하여 원하는 사용 사례에 대한 특정 지표를 분석할 수 있습니다. S3 콘솔에서 대시보드를 사용하는 것에 더해 지표를 CSV 또는 Parquet 형식으로 원하는 S3 버킷으로 내보내 향후에 사용할 수도 있습니다. S3 Storage Lens에 대해 자세히 알아보려면 설명서를 참조하세요.
Storage Lens 고급 지표로 업그레이드 시 이점
고급 지표는 활동(예: 요청 수), 심층 비용 최적화(예: S3 수명 주기 규칙 수), 고급 성능 지표(예: 객체 및 요청 크기 수), 추가 데이터 보호(예: S3 복제 규칙 수) 및 세부 상태 코드(예: 403 인증 오류)와 관련된 인사이트를 제공합니다.
접두사 수준 지표를 사용하면 버킷의 세부적인 접두사까지 드릴다운할 수 있어 버킷당 수십억 개 접두사에 대한 스토리지 및 사용 활동 현황을 파악할 수 있습니다. 각 접두사의 지표를 확인하고 스토리지를 더 효율적으로 최적화하세요.
Storage Lens 고급 지표를 사용하면 15개월간의 기록 데이터에 기반한 인사이트를 얻을 수 있습니다. 선택적 지표 내보내기의 경우, 원하는 보존 기간을 구성할 수 있습니다.
Storage Lens 고급 지표를 사용하면 Amazon CloudWatch를 통해 S3 Storage Lens 지표에 액세스하여 경보를 생성하거나, CloudWatch API를 통해 지표를 통합 관찰성 파트너에게 보낼 수 있습니다.
이제 Storage Lens 그룹을 사용하여 객체 태그, 접두사, 접미사, 기간 또는 크기별로 필터링된 지표를 볼 수 있습니다. 예를 들어 객체 태그별로 지표를 필터링하여 가장 빠르게 확장되는 데이터세트를 파악하거나, 객체 크기 및 사용 기간을 기준으로 스토리지를 시각화하여 스토리지 아카이브 전략을 알릴 수 있습니다.
Storage Lens 그룹으로 사용자 지정 필터 생성
Storage Lens 그룹은 메타데이터에 기반한 사용자 지정 필터를 사용하여 지표를 집계합니다. Storage Lens 그룹을 사용하면 사용 기간별 객체 분포, 가장 일반적인 파일 유형 등 데이터의 특성을 자세히 분석할 수 있습니다. 이 정보는 S3 스토리지를 더 잘 이해하고 최적화하는 데 도움이 됩니다. 이제 Storage Lens 그룹을 사용하여 객체 태그, 접두사, 접미사, 기간 또는 크기별로 필터링된 지표를 볼 수 있습니다. 예를 들어 객체 태그별로 지표를 필터링하여 가장 빠르게 확장되는 데이터세트를 파악하거나, 객체 크기 및 사용 기간을 기준으로 스토리지를 시각화하여 스토리지 아카이브 전략을 알릴 수 있습니다. 시작하려면 S3 콘솔, CLI 또는 SDK를 통해 Storage Lens 그룹을 생성하고, 이를 Storage Lens 대시보드에 연결하면 됩니다. 자세한 내용은 설명서를 참조하세요.
Upstox
Upstox는 1,100만 명 이상의 고객에게 금융 교육과 투자를 위한 디지털 플랫폼을 제공하는 인도의 선도적인 할인 브로커입니다.
\\\“앞으로 나아갈 길은 Amazon S3 Storage Lens를 계속 사용하여 스토리지 사용량을 면밀히 파악하고 비용 효율성을 더욱 향상시키는 것입니다. S3 Storage Lens 대화형 대시보드를 사용하면 비용 증가가 발생하는 S3 접두사 핫스팟을 쉽게 찾고 적절한 보존 정책과 S3 스토리지 클래스로 최적화하여 비용 효율성을 더욱 높일 수 있습니다.\\\”
인드라닐 찬드라(Indranil Chandra), 수석 ML 겸 데이터 엔지니어 - Upstox
사례 연구 읽기 »
Pinterest는 매달 4억 명 이상의 사람들이 삶에 대한 영감을 찾기 위해 사용하는 비주얼 디스커버리 엔진입니다.
\\\”S3 Storage Lens는 스토리지 사용에 대한 가시성을 높이고 스토리지 비용을 지속적으로 최적화하는 데 도움이 될 것입니다. 조직 전체 뷰를 사용하여 여러 지역에 걸친 팀의 스토리지 사용량을 집계한 다음, 드릴다운하여 버킷 수준이나 접두사 수준에서 스토리지 증가를 파악합니다.
그런 다음, S3 Storage Lens를 사용하여 다양한 내부 팀을 위한 다양한 대시보드를 만들 수 있습니다. 그러면 내부 팀이 수명 주기 정책을 사용하거나 데이터를 보다 비용 효율적인 스토리지 클래스로 전환하여 스토리지 비용을 최적화하는 방법을 스스로 찾을 수 있습니다.\\\”
이인(Yi Yin), 소프트웨어 엔지니어 - Pinterest
Snowflake
Snowflake는 조직이 거의 무제한에 가까운 규모, 동시성 및 성능으로 데이터를 모바일화하는 데이터 클라우드를 제공합니다.
"접두사를 기반으로 지표 보기를 사용하는 기능은 우리에게 매우 중요합니다. 총 스토리지, 객체 수, 평균 객체 크기 등 특정 접두사의 사용에 대한 더 나은 인사이트를 얻고 현재 버전과 최신 버전이 아닌 버전별로 분류하여 경제적인 방식으로 디버깅하고 운영 추세를 파악하는 데 도움이 될 것입니다. S3 스토리지 렌즈 이전에는 이러한 목표를 달성할 수 없었습니다."
주이 쿠오(Ju-Yi Kuo), 수석 소프트웨어 엔지니어 - Snowflake
Veeva
Veeva Systems Inc.는 글로벌 생명과학 산업을 위한 데이터, 소프트웨어 및 서비스를 포함한 클라우드 솔루션의 선두 주자입니다.
"S3 스토리지 렌즈는 설치 및 구성이 매우 간단합니다. S3 사용에 대한 좋은 인사이트를 얻었고, 이를 통해 S3의 비용을 최적화하기 위한 실행 계획을 세울 수 있었습니다. 이제 S3에 객체를 저장하는 방식을 최적화하여 매달 수천 달러를 절약하고 있습니다."
댄 소블(Dan Soble), 기술 운영 담당 부사장 - Veeva
Dropsuite
Dropsuite는 139개국에서 중요한 비즈니스 정보를 간편하게 백업, 복구, 보호하는 데 도움이 되는 기업용 솔루션을 제공합니다. 이 회사의 이메일 백업 솔루션은 현재 100만 명이 넘는 개별 사용자의 회사 데이터를 백업하고 있습니다.
\\\”S3 Storage Lens를 사용하면 버킷 및 리전 수준의 필터를 통해 거시적인 시각을 얻게 되므로, 혁신적인 아키텍처 설계를 논의할 수 있습니다. S3 Storage Lens의 인사이트를 사용하여 압축 알고리즘을 분석하고, 저장 방법을 모색하며, 고객을 위한 데이터 제거 및 관리 결정을 내릴 수 있습니다. S3 Storage Lens가 없었다면 이렇게 세분화된 사용 데이터를 검사하고, 시각화하고, 조치를 취하는 건 불가능했을 겁니다. 고객 데이터 사용 패턴에 대한 가시성도 얻을 수 있습니다. 이제 이렇게 유용한 정보가 제공되므로, Amazon S3 스토리지 클래스를 더 효과적으로 사용할 수 있게 되었습니다.\\\”
마조르 칼리야나라만(Manjor Kalyanaraman), 최고 기술 책임자 - Dropsuite
사례 연구 읽기 »
DoorDash
DoorDash는 전 세계 25여 개국에서 소비자가 선호하는 현지 업체와 소비자를 연결하는 기술 회사입니다. 클라우드에서 출발한 기업인 DoorDash는 커머스 플랫폼을 비롯한 인프라의 대부분을 AWS에서 호스팅합니다.
\\\”미래의 성장을 뒷받침할 효율성 기회를 파악하기 위해 Amazon S3 사용을 심층적으로 분석하기로 결정한 후, 고급 지표 및 권장 사항과 함께 S3 Storage Lens를 사용하여 조사를 시작했습니다. S3 버킷, 접두사, 스토리지 클래스 수준에서 스토리지 사용 및 활동 패턴을 분석할 수 있는 기능은 비용 최적화 기회를 식별하는 데 매우 중요하다는 점을 알게 되었습니다. S3 Storage Lens가 없었다면 Amazon S3 사용을 검토 및 시각화하고, 스토리지 단위의 경제성을 개선하는 데 훨씬 더 많은 시간이 걸렸을 겁니다.\\\”
레본 스테파니안(Levon Stepanian), 클라우드 FinOps 리드 - DoorDash
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