AWS 클라우드 서비스

1. 목적에 따라 다양한 서비스를 제공

• 웹 서버를 구축하고 싶을 때
  • 서버(EC2)
  • 서버 OS(AMI)
  • IP주소(Elastic IP)
  • 스토리지(S3)
  • 도메인(Route 53)
  • DB 서버(RDS)
• 머신러닝 개발하고 싶을 때
  • 머신러닝 모델 (Machine Learning, SageMaker)
  • 이미지 동영상 인식(Rekonition)
  • 음성 인식(Transcribe, Lex)
• 모바일 시스템을 구축하고 싶을 때
  • 애플리케이션 서버(EC2)
  • DB 서버(RDS)
  • 통지 시스템(SNS)
  • 스토리지(S3)
  • IP 주소(Elastic IP)
  • 인증 서버(Cognito)

 

2. AWS 서비스 (165개 이상 있음)

• Amazon EC2 (Elastic Compute Cloud)
  • 컴퓨터 용량을 제공하는 서비스
  • 서버, os 소프트웨어 등을 세트로 사용할 수 있음.
  • 이미 세팅된 서버를 사용하는 것도 가능
  • https://unchae.tistory.com/entry/AWS-Ec2-인스턴스를-생성해보자
  • 더 보기
    • 인스턴스 : ec2에서 인스턴스란 그냥 “컴퓨터” 라고 생각하자.
    • 인스턴스 생성이 완료되면 시작하기에 앞서 키 페어를 생성해야 한다. 키 페어란 콘솔에 접근하기 위한 열쇠라고 생각하면 된다.
• Amazon S3 (Simple Storage Service)
  • 오브젝트 스토리지 서비스
  • 웹 서버 및 파일 서버용 파일을 보관하는 장소(스토리지)로 사용
  • 장애 및 에러에 강함. 다른 서비스 연동 기능.
  • 파일 크기 최대 5TB
• Amazon VPN
  • AWS 계정 전용의 가상 네트워크
• Amazon RDS
  • 6종류(Amazon Aurora, PostgreSQL, MySQL, MariaDB, Oracle Database, SQL Server)를 클라우드에서 이용할 수 있는 서비스
  • 기업이 선택할 수 있는 데이터베이스 사용 방안은 대개 2가지로 좁혀집니다.바로 기업이 RDS를 사용할 경우 빠른 시간 내에 가치를 이룸으로써 생기는 비용 절감입니다. 이는 서비스를 시장에 출시하는 시기를 앞당김으로써 얻을 수 있는 잠재적 기회 비용 및 이점과 시간을 의미합니다. 예를 들어 사용 중인 데이터베이스 대신에 RDS를 사용하게 되면, OS 및 데이터베이스의 설치 및 관리 그리고 업데이트를 따로 할 필요가 없어집니다. 게다가, AWS 콘솔이나 AWS API를 통해 손쉽게 백업이나 복구(recovery)가 가능합니다.
  • 기업은 RDS를 사용할 것인지, 아니면 EC2 인스턴스에 사용 중인 데이터베이스를 직접 설치하는 기존 방식을 택할 지 결정해야 합니다. AWS에 지불하는 비용만 놓고 비교하면 사용 중인 데이터베이스를 직접 설치하는 것이 확연히 저렴합니다. 하지만 이러한 결정을 내리는 데 있어서 기업들이 쉽게 간과하는 부분이 있습니다.
• Amazon Route 53
  • DNS(도메인 네임 서버)
• Elastic IP 주소
  • 서버에 필수인 정적 공인 IP 주소를 제공
  • EC2 및 ELB와 조합해 사용
• Amazon SageMaker
  • 머신러닝 모델을 구축, 트레이닝, 배포할 수 있음
  • 주피터 노트북을 클라우드로 제공
• AWS Cloud9
  • 웹 브라우저로 조작이 가능한 통합개발도구
  • 각종 언어에 대응, 컴퓨터에 개발도구를 설치하지 않고 시스템 개발 가능

•