AWS Snowball Edge

온보드 스토리지 및 컴퓨팅 기능을 갖춘 페타바이트 규모의 데이터 전송

AWS Snowball Edge는 데이터 마이그레이션 및 엣지 컴퓨팅 디바이스로, 100TB의 용량을 갖추었으며 Amazon EC2 애플리케이션 또는 AWS Lambda 함수를 통해 컴퓨팅 작업을 지원합니다. 고객은 데이터를 AWS로 다시 보내기 전에 이러한 디바이스를 사용하여 간헐적 연결(제조, 산업, 운송 등) 환경 또는 매우 먼 위치(군사 또는 해양 작전 등)에서 데이터를 수집, 처리 및 저장할 수 있습니다. 또한, 이러한 디바이스는 랙에 장착하고 함께 클러스터링하여 대규모의 임시 시설을 구축할 수 있습니다.

Snowball Edge는 특정 Amazon EC2 인스턴스 유형과 AWS Lambda 함수를 지원하므로 고객은 AWS에서 개발하고 테스트한 후 원격 위치의 디바이스에 애플리케이션을 배포하여 데이터를 수집, 사전 처리 및 반환할 수 있습니다. 일반 사용 사례로는 데이터 마이그레이션, 데이터 전송, 이미지 수집 분석, IoT 센서 스트림 캡처 및 기계 학습을 들 수 있습니다.

Snowball Edge 소개

이점

손쉬운 데이터 이동

Snowball Edge는 약 1주 만에 테라바이트 규모의 데이터를 이동합니다. 고객은 특히 네트워크 상태가 AWS에서 대규모 데이터를 송수신하는 데 현실적으로 적합하지 않은 경우, 이를 사용하여 데이터베이스, 백업, 아카이브, 의료 서비스 레코드, 분석 데이터 세트, IoT 센서 데이터 및 미디어 콘텐츠를 이동할 수 있습니다.

간편한 사용

작업은 AWS Management Console에서 생성합니다. 작업이 생성되면, AWS에서 사전에 프로비저닝된 Snowball Edge 디바이스를 고객 위치로 자동으로 배송합니다. 고객은 디바이스를 받은 후 로컬 네트워크에 연결한 다음 애플리케이션을 연결하면 됩니다. 디바이스를 반환할 준비가 되면, 전자 잉크 선적 레이블이 자동으로 업데이트되고 화물 운송업체가 업로드가 시작되는 올바른 AWS 시설로 운송합니다. 작업 상태는 Amazon SNS에서 생성하는 텍스트 또는 이메일 메시지를 통해서나 콘솔에서 직접 추적할 수 있습니다.

로컬에서 데이터 처리

Snowball Edge에서 EC2 AMI를 실행 및/또는 AWS Lambda 코드를 배포하여 데이터 스트림을 분석하거나 데이터를 처리하는 등의 작업을 로컬에서 수행할 수 있습니다. 개발자와 관리자는 네트워크 연결 없이 일관된 AWS 환경으로 디바이스에서 직접 애플리케이션을 실행할 수 있습니다. 이 기능은 고객이 클라우드에서 개발 및 테스트하고 AWS로 데이터를 보내기 전에 네트워크가 제한적이거나 없는 위치에서 작업하는 데 도움이 됩니다.

독립형 스토리지

Snowball Edge 디바이스는 파일 공유 프로토콜(NFS) 또는 객체 스토리지 인터페이스(S3 API)를 통해 기존 온프레미스 애플리케이션에 로컬 스토리지를 제공할 수 있습니다. 또한, Snowball Edge 디바이스를 더 큰 하나의 스토리지 티어로 함께 클러스터링하여 내구성을 높일 수도 있습니다. Snowball Edge를 교체해야 하는 경우, 클러스터에서 이를 제거하고 새로운 Snowball Edge로 교체하면 됩니다.

 

보안

Snowball Edge 디바이스는 변조 방지 엔클로저, 256-비트 암호화, 그리고 데이터의 보안 및 관리의 연속성을 보장하도록 설계된 업계 표준 Trusted Platform Module(TPM)을 사용합니다. 암호화 키는 AWS Key Management Service(KMS)에서 관리하며, 절대로 디바이스에 저장되지 않습니다.

확장성

Snowball Edge 디바이스는 테라바이트 규모의 데이터를 전송할 수 있으며, 여러 대의 디바이스를 병렬로 사용하거나 함께 클러스터링하여 AWS에서 페타바이트 규모의 데이터를 송수신할 수 있습니다. Snowball Edge는 현재 일부 리전에서만 사용할 수 있고, 고객이 AWS Management Console에서 작업을 생성하면 현재 위치를 알 수 있습니다.

작동 방식

AWS Management Console에서 클릭 몇 번으로 Snowball Edge를 주문할 수 있습니다. S3 버킷, 클러스터링 구성, Lambda 코드 또는 EC2 AMI가 사전에 설치되어 배송됩니다. 어플라이언스가 도착하면 로컬 네트워크에 연결하고 IP 주소를 수동으로 또는 DHCP를 사용하여 설정합니다. 마지막으로 Snowball Edge 디바이스의 잠금을 해제하고 데이터 복사를 시작합니다. 어플라이언스를 반송할 준비가 되면, 전자 잉크 선적 레이블이 자동으로 업데이트되고 Amazon Simple Notification Service(SNS) 텍스트 또는 이메일 메시지를 통해서 또는 콘솔에서 직접 작업 상태를 추적할 수 있습니다. 

사용 사례

임베디드 애플리케이션

의료 이미징과 같은 임베디드 애플리케이션은 Snowball Edge를 사용하여 스캐닝 및 이미징 시스템을 지원합니다. 이러한 시스템은 데이터가 캡처되는 대로 저장하여 로컬 사용자 및 관리 시스템에 즉각적인 액세스를 제공하면서 동시에 WAN 연결 문제로부터 보호합니다. Snowball Edge 디바이스 클러스터는 시스템 운영을 방해하지 않으면서 Amazon S3로 정기적으로 전송하도록 데이터를 로컬에서 스테이징할 수 있습니다.

단순 데이터가 저장된 원격 위치

Snowball Edge는 이미지 태깅, 유효성 검사, 압축 또는 구성과 같은 사전 처리의 이점을 활용할 수 있는 원격 애플리케이션에 적합합니다. 데이터를 수집하고, 빠르게 결과를 얻고, 클라우드 분석 애플리케이션을 위해 이를 미리 준비하고, 다시 AWS로 보내십시오.

제조

현장 공장 위치에서는 Snowball Edge로 제조 데이터를 수집하고 분석하여 프로세스를 튜닝하고, 안전성, 효율성 및 생산성을 향상하고, 심지어 장애를 예측합니다. 시간이 지나 이 데이터가 AWS에 도착하면 의미 있는 추세 또는 패턴을 보여줄 수 있는 대규모 분석을 수행할 수 있습니다.

사물 인터넷

Snowball Edge는 IoT 센서 또는 장비 로그 파일에서 데이터 수집하고, 빠른 결과를 위해 원시 데이터에 분석을 수행하고, 최종적으로 분석을 위해 이러한 결과를 데이터 레이크에 추가하고, 애플리케이션을 아카이브할 수 있습니다.

사례 연구

드론

InSitu(Boeing의 한 사업부)는 산불, 노천 광산, 사막 유정, 전쟁터와 같이 매우 먼 지역에서 수백만 시간 동안 테라바이트 규모의 고해상도 이미지를 캡처하는 드론을 운항합니다. 이러한 원격 데이터를 수집하는 데는 비용이 많이 들므로, 기지로 돌아가기 전에 정확하게 캡처되었는지 확인하려고 합니다. Snowball Edge는 이러한 데이터를 사전에 처리한 후 클라우드 기반 분석 애플리케이션으로 전송하는 데 도움이 됩니다.
 

This Is My Architecture re:Invent 2017(48:34) – InSitu starts at 34:24

사막

사막에서 열린 일렉트로니카 페스티벌에서 130,000명이 캡처한 콘텐츠를 수집 및 관리해야 합니까? 그것이 바로 Snowball Edge를 만든 이유입니다. Insomniac의 David Chen이 세계 각지에서 집중적이고 임시적인 미디어 프로덕션 네트워크를 위한 디스크 드라이브와 스토리지를 어떻게 교체했는지 설명합니다.

Insomniac's Electric Daisy Carnival(2:24)

선박

Oregon State University의 Hatfield Marine Science Center는 해양 및 해안 과학 분야에서 OSU의 연구, 교육 및 홍보를 위한 선도적인 해양 실험실이자 캠퍼스입니다. 이 조직은 연구 선박에 탑재된 디스크 드라이브에 데이터를 수집한 다음, 수동으로 이를 대학의 데이터 센터에 있는 서버로 로딩해왔습니다. AWS Snowball Edge는 이 조직이 탑재된 컴퓨팅 기능을 사용하여 실시간으로 100TB의 해양 및 해안 이미지를 수집하고 분석하고 상륙한 후 클라우드로 전송하도록 지원합니다. 

OSU's shipboard research data management program(3:47)

전쟁터

Snowball Edge는 물리적으로 열악한 환경에서 견고하게 배치되도록 설계되었으며 선박에 장착된 장비에 적용되는 강한 기계적 충격에 대한 MIL-S-901D 사양을 충족합니다. 충격을 주기 위해 다양한 거리와 깊이의 연못에서 폭약을 폭발시키는 것을 보여주는 바지선 테스트를 확인하십시오.

60 pounds of HBX-1 explosive 24 feet underwater(1:21)

블로그 게시물 및 기사

140940_AWS_Multi-Logo Graphic_600x400_DoD
AWS Snowball Edge for the DoD: Bringing Storage and Compute to Tactical Situations
 
Jeff Barr

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