# PERF03-BP01 데이터 액세스 및 스토리지 요구 사항을 가장 잘 지원하는 목적별 데이터 스토어 사용
데이터 특성(공유 가능 여부, 크기, 캐시 크기, 액세스 패턴, 지연 시간, 처리량, 데이터 지속성 등)을 이해하여 워크로드에 적합한 목적별 데이터 스토어(스토리지 또는 데이터베이스)를 선택해야 합니다.
**일반적인 안티 패턴:**
+ 하나의 특정 데이터베이스 솔루션에 대한 내부 경험과 지식만 갖춘 탓에 하나의 데이터 스토어만 고수합니다.
+ 모든 워크로드의 데이터 스토리지 및 액세스 요구 사항이 비슷하다고 가정합니다.
+ 데이터 자산의 인벤토리 등록을 위한 데이터 카탈로그를 구현하지 않았습니다.
**이 모범 사례 확립의 이점:** 데이터 특성과 요구 사항을 파악하면 워크로드 요구 사항을 충족하는 가장 효율적이고 성능이 뛰어난 스토리지 기술을 결정할 수 있습니다.
**이 모범 사례가 확립되지 않을 경우 노출되는 위험 수준:** 높음
## 구현 가이드
데이터 스토리지를 선택하고 구현할 때는 쿼리, 스케일링 및 스토리지 특성이 워크로드 데이터 요구 사항을 지원하는지 확인해야 합니다. AWS는 블록 스토리지, 객체 스토리지, 스트리밍 스토리지, 파일 시스템, 관계형, 키-값, 문서, 인메모리, 그래프, 시계열, 원장 데이터베이스를 포함한 다양한 데이터 스토리지 및 데이터베이스 기술을 제공합니다. 각 데이터 관리 솔루션에는 사용 사례 및 데이터 모델을 지원하는 옵션과 구성이 있습니다. 데이터 특성과 요구 사항을 이해하면 모놀리식 스토리지 기술과 제한적인 획일적 접근 방식에서 벗어나 데이터를 적절하게 관리하는 데 집중할 수 있습니다.
### 구현 단계
+ 워크로드에 존재하는 다양한 데이터 유형의 인벤토리를 수행합니다.
+ 다음과 같은 데이터 특성 및 요구 사항을 이해하고 문서화합니다.
+ 데이터 형식(비정형, 반정형, 관계형)
+ 데이터 볼륨 및 증가
+ 데이터 내구성: 영구, 임시, 일시적
+ ACID(원자성, 일관성, 격리, 내구성) 요구 사항
+ 데이터 액세스 패턴(읽기 중심 또는 쓰기 중심)
+ 지연 시간
+ 처리량
+ IOPS(초당 입/출력 연산 수)
+ 데이터 보존 기간
+ 데이터 특성을 충족할 수 있는 AWS의 워크로드에 사용할 수 있는 다양한 데이터 스토어에 대해 알아보세요(참조: [PERF01-BP01 사용 가능한 클라우드 서비스 및 기능 학습 및 이해](perf_architecture_understand_cloud_services_and_features.md)). 다음은 AWS 스토리지 기술의 몇 가지 예와 주요 특성입니다.
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/wellarchitected/2023-10-03/framework/perf_data_use_purpose_built_data_store.html)
+ 데이터 플랫폼을 구축하는 경우 [현대적 데이터 아키텍처](https://aws.amazon.com/big-data/datalakes-and-analytics/modern-data-architecture/) 를 AWS에서 활용하여 데이터 레이크, 데이터 웨어하우스 및 목적별 데이터 스토어를 통합할 수 있습니다.
+ 워크로드에 맞는 데이터 스토어를 선택할 때 고려해야 할 주요 질문은 다음과 같습니다.
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/wellarchitected/2023-10-03/framework/perf_data_use_purpose_built_data_store.html)
+ 비프로덕션 환경에서 실험 및 벤치마킹을 수행하여 워크로드 요구 사항을 가장 잘 해결할 수 있는 데이터 스토어를 파악합니다.
## 리소스
**관련 문서:**
+ [Amazon EBS 볼륨 유형](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/EBSVolumeTypes.html)
+ [Amazon EC2 스토리지](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/Storage.html)
+ [Amazon EFS: Amazon EFS 성능](https://docs.aws.amazon.com/efs/latest/ug/performance.html)
+ [Amazon FSx for Lustre 성능](https://docs.aws.amazon.com/fsx/latest/LustreGuide/performance.html)
+ [Amazon FSx for Windows File Server 성능](https://docs.aws.amazon.com/fsx/latest/WindowsGuide/performance.html)
+ [Amazon Glacier: Amazon Glacier 설명서](https://docs.aws.amazon.com/amazonglacier/latest/dev/introduction.html)
+ [Amazon S3: 요청 속도 및 성능 고려 사항](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/dev/request-rate-perf-considerations.html)
+ [AWS의 클라우드 스토리지](https://aws.amazon.com/products/storage/)
+ [Amazon EBS I/O 특성](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/WindowsGuide/ebs-io-characteristics.html)
+ [AWS를 사용한 클라우드 데이터베이스 ](https://aws.amazon.com/products/databases/?ref=wellarchitected)
+ [AWS 데이터베이스 캐싱 ](https://aws.amazon.com/caching/database-caching/?ref=wellarchitected)
+ [DynamoDB Accelerator](https://aws.amazon.com/dynamodb/dax/?ref=wellarchitected)
+ [Amazon Aurora 모범 사례 ](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/UserGuide/Aurora.BestPractices.html?ref=wellarchitected)
+ [Amazon Redshift 성능 ](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/c_challenges_achieving_high_performance_queries.html?ref=wellarchitected)
+ [Amazon Athena 10가지 성능 향상 팁 ](https://aws.amazon.com/blogs/big-data/top-10-performance-tuning-tips-for-amazon-athena/?ref=wellarchitected)
+ [Amazon Redshift Spectrum 모범 사례 ](https://aws.amazon.com/blogs/big-data/10-best-practices-for-amazon-redshift-spectrum/?ref=wellarchitected)
+ [Amazon DynamoDB 모범 사례](https://docs.aws.amazon.com/amazondynamodb/latest/developerguide/BestPractices.html?ref=wellarchitected)
+ [Amazon EC2 및 Amazon RDS 중에서 선택](https://docs.aws.amazon.com/prescriptive-guidance/latest/migration-sql-server/comparison.html)
+ [ Amazon ElastiCache 구현 모범 사례 ](https://docs.aws.amazon.com/AmazonElastiCache/latest/red-ug/BestPractices.html)
**관련 동영상:**
+ [Amazon EBS 심층 분석](https://www.youtube.com/watch?v=wsMWANWNoqQ)
+ [Amazon S3를 사용하여 스토리지 성능 최적화](https://www.youtube.com/watch?v=54AhwfME6wI)
+ [목적별 데이터베이스로 앱 현대화](https://www.youtube.com/watch?v=V-DiplATdi0)
+ [ Amazon Aurora 스토리지 상세 설명: 작동 방식 ](https://www.youtube.com/watch?v=uaQEGLKtw54)
+ [ Amazon DynamoDB 심층 분석: 고급 설계 패턴 ](https://www.youtube.com/watch?v=6yqfmXiZTlM)
**관련 예시:**
+ [Amazon EFS CSI 드라이버](https://github.com/kubernetes-sigs/aws-efs-csi-driver)
+ [Amazon EBS CSI 드라이버](https://github.com/kubernetes-sigs/aws-ebs-csi-driver)
+ [Amazon EFS 유틸리티](https://github.com/aws/efs-utils)
+ [Amazon EBS 오토 스케일링](https://github.com/awslabs/amazon-ebs-autoscale)
+ [Amazon S3 예시](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-javascript/v2/developer-guide/s3-examples.html)
+ [Amazon Redshift 데이터 공유를 사용하여 데이터 패턴 최적화](https://wellarchitectedlabs.com/sustainability/300_labs/300_optimize_data_pattern_using_redshift_data_sharing/)
+ [데이터베이스 마이그레이션](https://github.com/aws-samples/aws-database-migration-samples)
+ [MS SQL 서버 - AWS Database Migration Service(AWS DMS) 복제 데모](https://github.com/aws-samples/aws-dms-sql-server)
+ [데이터베이스 현대화 실습 워크숍](https://github.com/aws-samples/amazon-rds-purpose-built-workshop)
+ [Amazon Neptune 샘플](https://github.com/aws-samples/amazon-neptune-samples)