DynamoDB의 시계열 데이터 처리 모범 사례

Amazon DynamoDB의 일반 설계 원칙은 사용할 테이블의 수를 최소한으로 유지할 것을 권장합니다. 대부분의 애플리케이션에서 단 하나의 테이블만 필요합니다. 하지만 시계열 데이터의 경우 기간별로 애플리케이션당 하나의 테이블을 사용하여 처리하는 것이 가장 좋을 수도 있습니다.

시계열 데이터의 설계 패턴

많은 볼륨의 이벤트를 추적하고 싶은 경우에 일반적인 시계열 시나리오를 고려하세요. 쓰기 액세스 패턴은 기록할 모든 이벤트가 오늘 날짜인 패턴입니다. 읽기 액세스 패턴은 오늘 이벤트를 가장 많이, 어제 이벤트는 이보다 적게, 더 오래된 이벤트는 거의 읽지 않는 패턴입니다. 이 문제를 처리하는 한 가지 방법은 현재 데이터와 시간을 기본 키에 빌드하는 것입니다.

이런 종류의 시나리오를 가장 효과적으로 처리할 수 있는 설계 패턴입니다.

가장 높은 트래픽 볼륨이 발생하는 현재 기간에 필요한 리소스를 할당하고 적극적으로 사용되지 않는 이전 테이블에 대한 프로비저닝을 축소하여 비용을 절감하는 것이 좋습니다. 비즈니스 요구 사항에 따라 논리적 파티션 키에 트래픽을 균등하게 배포하기 위해 쓰기 샤딩을 고려해야 할 수 있습니다. 자세한 내용은 쓰기 샤딩을 사용해 DynamoDB 테이블에 워크로드를 고르게 배포 섹션을 참조하세요.

Standard-IA 테이블 클래스를 사용하여 스토리지 비용 최적화

DynamoDB는 DynamoDB Standard와 DynamoDB Standard-Infrequent Access(DynamoDB Standard-IA)라는 두 가지 테이블 클래스를 제공합니다. Standard-IA 테이블 클래스는 스토리지 비용은 낮지만 읽기 및 쓰기 처리량 비용은 높습니다. 이 테이블 클래스는 스토리지가 테이블 비용의 대부분을 차지하고 테이블에 자주 액세스하지 않는 경우에 적합합니다.

이 절충안은 시계열 패턴에 자연스럽게 매핑됩니다. 현재 기간의 테이블은 읽기 및 쓰기 트래픽의 대부분을 수신하므로 처리량이 더 저렴한 DynamoDB Standard 테이블 클래스에 유지합니다. 테이블은 사용 기간이 경과함에 따라 데이터를 계속 유지하는 동안 해당 테이블에 대한 쓰기가 거의(또는 전혀) 발생하지 않으며 읽기도 드물게 발생합니다. 이러한 오래된 테이블의 경우 스토리지가 일반적으로 가장 큰 비용이 되므로 Standard-IA 테이블 클래스로 전환하면 전체 비용을 절감할 수 있습니다.

시계열 테이블에 테이블 클래스를 적용할 때 다음 사항을 고려하세요.

테이블 클래스 및 테이블 클래스 선택 방법에 대한 자세한 내용은 DynamoDB 테이블 클래스 및 DynamoDB 테이블 클래스 선택 평가 섹션을 참조하세요.

시계열 테이블 예

다음은 현재 테이블은 더 높은 읽기/쓰기 용량으로 프로비저닝되고 이전 테이블은 자주 액세스되지 않으므로 축소되는 시계열 데이터 예입니다.