파일용 AWS Storage Gateway

더 많은 파일, 더 많은 문제?

업종에 관계없이 거의 모든 기업이 백업, 미디어 콘텐츠 또는 전문화된 수직적 애플리케이션 데이터 세트 등 파일을 저장해야 합니다. 이러한 백업 파일이나 콘텐츠 파일을 온라인으로 저장하고 배포하기 위해 온프레미스 인프라를 관리 및 확장하는 일은 종종 번거롭고 비용이 많이 드는 작업으로, 값비싼 하드웨어 업데이트, 확장 및 소프트웨어 라이선스가 필요합니다. 이러한 대형 파일 데이터 리포지토리는 특수 파일 서버, NAS 장치 또는 백업 시스템에 격리될 수 있으므로, 빅 데이터 분석 또는 미디어 처리 애플리케이션의 액세스가 제한됩니다.

AWS Storage Gateway의 파일 인터페이스(또는 파일 게이트웨이)는 애플리케이션 데이터 파일과 백업 이미지를 Amazon S3 클라우드 스토리지에 안정적인 객체로 저장하기 위해 클라우드에 원활하게 연결할 수 있는 방법을 제공합니다. 파일 게이트웨이는 로컬 캐싱과 함께 Amazon S3의 데이터에 SMB 또는 NFS 기반 액세스를 제공합니다. 이 서비스는 온프레미스 애플리케이션에 사용할 수 있으며 S3 객체 기반 스토리지에 대한 파일 프로토콜 액세스가 필요한 Amazon EC2 기반 애플리케이션에도 사용할 수 있습니다.

Demo: File Storage on Amazon S3 with Multi-site Access(6:32)

파일 스토리지에 AWS Storage Gateway와 Amazon S3를 사용하는 이유

간편한 하이브리드 클라우드 연결

기존 SMB, NFS 또는 S3 API 인터페이스

글로벌 액세스 및 배포

AWS의 확장성 및 유연성

파일 게이트웨이가 데이터를 Amazon S3로 이동하면, 사용자는 API를 통해 네이티브 AWS 서비스를 사용하여 이를 조작, 분석 및 관리할 수 있습니다. 또한 Amazon S3 버킷에서는 교체 지역 복제를 통해 해당 데이터를 전 세계의 다른 지역에 배포하고, 스토리지 관리 도구를 적용하며, 수명 주기 정책을 사용하여 아카이브 티어인 Amazon Glacier 클라우드 스토리지로 마이그레이션하고, 심지어 다른 사이트에서 액세스할 수 있도록 추가 파일 게이트웨이를 배포할 수도 있습니다.

파일 게이트웨이 사용 사례

온라인 콘텐츠 리포지토리

파일 게이트웨이를 사용하면 대규모 파일 및 미디어 자산을 AWS에 비용 효율적이면서 안정적으로 저장할 수 있습니다. 또한, 로컬 애플리케이션은 자주 사용되는 콘텐츠의 로컬 캐시를 통해 지연 시간이 짧은 이점을 누릴 수 있습니다. 그 결과, Amazon EC2를 비롯하여 어디에 게이트웨이 어플라이언스를 배포하든 NFS 또는 SMB를 통해 온프레미스 애플리케이션에서 손쉽게 액세스할 수 있는 계층화된 하이브리드 클라우드 콘텐츠 스토리지가 됩니다. Storage Gateway는 자동으로 파일 메타데이터를 객체 메타데이터로 보존하고, 디렉터리 구조를 객체 이름에 포함하여 이를 보존합니다. Amazon S3에 저장된 콘텐츠는 API를 통해 클라우드 내 서비스에서 조작할 수 있습니다. 예를 들어 AWS Lambda 함수로 자동 이미지 크기 조정을 수행하거나 Amazon Elasticsearch Service를 사용하여 파일을 인덱싱할 수 있습니다.

클라우드로 백업

많은 조직이 백업과 같은 2차 및 3차 데이터를 클라우드로 이전하는 것으로 클라우드 여정을 시작합니다. 파일 게이트웨이의 SMB 및 NFS 인터페이스는 IT 그룹이 기존 온프레미스 백업 시스템에서 클라우드로 간단히 백업 작업을 전환하는 데 매우 적합한 방법을 제공합니다. SMB 또는 NFS에 쓸 수 있는 백업 애플리케이션, 네이티브 데이터베이스 도구 또는 스크립트는 파일 게이트웨이에도 쓸 수 있습니다. 이는 최대 5TiB 크기의 Amazon S3 객체로 백업을 저장합니다. 적절한 크기의 로컬 캐시를 사용하면 최근 백업을 온사이트를 빠르게 복구하는 데 사용하면서 동시에 백업을 저렴한 S3 Standard, S3 Infrequent Access 및 Amazon Glacier 클라우드 스토리지 티어로 계층화하여 장기 보존 요구 사항을 처리할 수 있습니다.

빅 데이터, 기계 학습 및 처리

파일 게이트웨이를 사용하면 기계 학습을 사용하는 비즈니스 인텔리전스 팀, 분석 팀 또는 다른 팀이 파일 기반 데이터를 Amazon S3로 손쉽게 이동할 수 있습니다. 그런 다음 Amazon Athena, Amazon Redshift Spectrum과 같은 서비스를 사용한 현재 위치 쿼리를 통해 해당 데이터를 분석하거나, 하둡 기반 처리를 위해 Amazon EMR과 같은 다른 클라우드로 해당 데이터를 로드할 수 있습니다. 분석 후에는 결과 세트를 동일한 버킷에 다시 저장할 수 있으며, Storage Gateway 서비스는 사용자가 파일 게이트웨이를 배포한 모든 온프레미스 애플리케이션에서 이러한 새로운 결과 파일(객체)을 볼 수 있게 합니다.

또한, AWS Lambda로 간단한 컴퓨팅 함수를 적용하여 파일 게이트웨이를 통해 S3에 저장된 데이터 파일을 처리하거나, 예를 들어 Amazon Rekognition을 사용하여 이미지 인식을 수행하거나 부적절한 콘텐츠에 플래그를 지정하는 등 기계 학습 서비스를 데이터에 적용할 수 있습니다.

수직 산업 애플리케이션

석유 및 가스, 미디어 및 엔터테인먼트, 디자인 및 아키텍처, 제조를 비롯한 산업 분야에는 대규모 특수 파일을 생성하는 도메인별 애플리케이션이 있습니다. 이러한 파일은 여러 사이트에서 배포하거나 최소한 액세스할 수 있어야 하는 경우가 많습니다. 시간이 지남에 따라 이러한 파일 대부분은 자주 액세스하지 않게 되며, 완전히 아카이브하지 않는 경우 더 저렴하지만 안정적인 온라인 클라우드 스토리지에 저장할 수 있습니다. 파일 게이트웨이를 사용하면 여러 위치에 걸쳐 이러한 온프레미스 애플리케이션이 Amazon S3 및 Amazon Glacier를 사용하여 파일을 저장할 수 있습니다. 또한, Amazon S3 객체 스토리지를 기반으로 전 세계에서 액세스 가능한 중앙 리포지토리를 제공하여 이러한 파일 기반 애플리케이션을 Amazon EC2로 마이그레이션할 수 있게 지원합니다.

파일 게이트웨이 및 AWS가 제공하는 결과

IT 성과

데이터 센터 인프라 공간 축소, 스토리지 및 백업 스택 최소화
전략적 이니셔티브, 애플리케이션, 최적의 아키텍처, 유연하고 효율적인 운영에 집중
하드웨어 유지 관리 및 업데이트의 운영 부담 감소
인프라 관리가 필요 없는 간편한 중복성을 통한 글로벌 확장성
데이터 내구성: 99.999999999%의 내구성을 제공하도록 설계된 Amazon S3 및 Amazon Glacier 클라우드 스토리지

비즈니스 성과

필요에 따라 비즈니스를 혁신할 수 있는 유연성
비즈니스 성장에 맞춰 조정할 수 있는 운영 비용(OpEx) 및 소비 구매 모델로 전환
예상치 못한 대규모 자본 비용(CapEx) 지출 제거
총 데이터 저장 및 처리 비용 절감
중요 데이터가 안전하고 보호되며 조직이 필요한 규정을 준수하고 있다는 확신

주요 고객

"우리의 몰입형 디지털 전략은 mRNA 과학의 광대한 잠재력을 활용하여 많은 질병에 혁신적인 의약품을 제공할 수 있게 해줍니다. 이를 통해 우리는 현재 가장 주목받는 고성장 바이오테크 기업이 될 수 있었습니다. 원활하게 통합되고 오케스트레이션되는 클라우드 기반 IT 시스템은 신약 개발의 모든 단계에서 복잡한 mRNA 파이프라인 확장 계획의 수립 및 실행을 관리하고 산업화하는 데 매우 중요합니다. AWS Storage Gateway는 우리가 데이터를 클라우드로 이동하는 방법을 혁신할 수 있게 해줍니다. 파일 인터페이스는 분석 도구에서 데이터 파일을 손쉽게 통합하게 해주며, 투명한 S3 스토리지는 클라우드 기반 애플리케이션을 손쉽게 연결하고 S3의 강력한 스토리지 기능을 활용하게 해줍니다. AWS File Gateway를 통해 이제 AWS의 모든 성능을 우리의 기기 데이터에서 활용할 수 있습니다."

-- Dave Johnson 박사, 이사, Informatics – Moderna Therapetuics