Amazon DynamoDB 리소스

DynamoDB의 개념을 개괄적으로 설명하고 다양한 기능 사용을 위한 자세한 개발 지침을 포함하는 기술 문서 및 시작 안내서입니다.

권장 가이드는 클라우드 마이그레이션, 현대화 및 프로젝트 최적화를 신속하게 실현하는 데 도움이 되는 것으로 오랜 시간에 걸쳐 검증된 전략, 가이드, 패턴을 제공합니다. 이 리소스는 AWS 기술 전문가와 글로벌 AWS 파트너 커뮤니티에서 개발했습니다.

Amazon DynamoDB 사용을 위한 일반 모범 사례 및 옵션에 대한 정보를 찾아보세요.

이 디지털 커리큘럼은 애플리케이션이 API 및 관련 AWS 서비스를 통해 Amazon DynamoDB와 함께 상호 작용하는 방법을 알려줍니다. 이를 통해 DynamoDB 테이블 및 인덱스를 생성하고 상호 작용하는 방법과 모니터링, 성능 및 보안을 위해 데이터베이스를 최적화하는 방법을 학습하게 됩니다. 또한 DynamoDB 설계 원칙을 사용하여 애플리케이션을 설계하는 방법도 배웁니다.  커리큘럼에는 논의된 설계 패턴과 솔루션을 구현하는 데 도움이 되는 코드 예시가 포함되어 있습니다.

Amazon DynamoDB용 AWS 워크숍 및 랩 콘텐츠 포털에는 DynamoDB 기능 및 NoSQL 데이터 모델링 모범 사례를 이해하는 데 도움이 되는 워크숍 및 실습 콘텐츠 모음이 있습니다.

이 과정에서는 AWS 고객에게 키-값 및 도큐먼트 데이터베이스를 제공하는 서비스인 Amazon DynamoDB를 소개합니다. 이 과정에서는 이 서비스와 해당하는 핵심 기능을 소개합니다.

이 서비스를 다른 AWS 서비스와 통합하는 방법을 설명하고, 중요한 용어 및 기술적 개념을 소개하며, 서비스 데모를 제공합니다.

DynamoDB 콘솔에서 간단한 테이블을 생성하고, 데이터를 추가, 쿼리 및 삭제하는 방법을 알아봅니다.

Python SDK를 사용하여 데이터를 삽입하고, 쿼리를 실행하고, 인덱스를 생성하고, 항목을 업데이트하는 방법을 알아봅니다.

소셜 네트워킹용 모바일 앱을 구축하는 데 사용할 수 있는 데이터베이스를 설계하는 방법을 알아봅니다.

이 실습에서는 Amazon DynamoDB와 Amazon Simple Notification Service(Amazon SNS)를 사용하여 턴제 멀티플레이 게임을 구축하는 방법을 알아봅니다.

DynamoDB를 사용하여 게임 앱에 사용되는 액세스 패턴에 맞게 데이터 모델을 설계하는 방법을 알아봅니다.

이 가이드는 DynamoDB로의 마이그레이션 작동 방식, 사용 가능한 도구, 워크로드에 적합한 마이그레이션 전략을 선택하는 방법을 이해하는 데 도움이 됩니다.

이 백서는 워크로드를 RDBMS에서 DynamoDB로 마이그레이션하기 위한 모범 사례를 강조합니다.

이 가이드의 첫 부분에서는 DynamoDB 기능 및 이점에 대한 개요를 제공합니다. 가이드의 두 번째 부분에서는 관계형 데이터를 DynamoDB에 매핑하는 것과 DynamoDB에서 CRUD 작업을 지원하도록 애플리케이션 변경 등 두 가지 마이그레이션 문제를 다룹니다.

이 가이드는 관계형 DBMS에서 DynamoDB로 마이그레이션하는 방법, 사용할 수 있는 도구, 잠재적 마이그레이션 전략을 평가하고 요구 사항에 맞는 전략을 선택하는 방법을 이해하는 데 도움이 됩니다.

이 가이드는 AWS Database Migration Service(AWS DMS)를 사용하여 Amazon Relational Database Service(Amazon RDS) for MySQL에서 Amazon DynamoDB로 데이터를 마이그레이션하는 프로세스를 이해하는 데 도움이 됩니다.

AWS DMS를 사용하여 관계형 DBMS에서 DynamoDB로 데이터를 마이그레이션하기 위한 지침.

AWS Data Migration Services(AWS DMS)를 사용하여 데이터를 DynamoDB 테이블로 마이그레이션합니다. AWS DMS는 관계형 데이터베이스 또는 MongoDB를 소스로 사용할 수 있도록 지원합니다.

일반적인 데이터베이스 작업을 비교, SQL 문과 이에 해당하는 DynamoDB 작업을 비교 및 대조.

AWS IQ는 고객이 온디맨드 컨설팅과 프로젝트 작업을 위해 AWS 공인 타사 전문가를 신속하게 찾고, 협력하고, 비용을 지불할 수 있도록 하는 서비스입니다. AWS IQ의 전문가는 고객이 AWS 프로젝트를 시작하고 빠르게 완료할 수 있도록 지원합니다. DynamoDB 데이터베이스 설정 또는 기존 데이터베이스로부터의 마이그레이션과 같은 다양한 범위의 프로젝트에 대해 실습형 지원을 제공하는 것이 그 예입니다.

DynamoDB에 대한 모든 API 작업을 자세히 설명합니다. 또한, 지원되는 웹 서비스 프로토콜에 대한 샘플 요청, 응답 및 오류도 제공합니다.

이 인터페이스 참조에는 Amazon DynamoDB를 관리하는 데 사용할 수 있는 프로그래밍 또는 CLI에 대한 설명서가 포함되어 있습니다. 모든 Amazon DynamoDB CLI 명령, 구문 및 일반 명령의 예제가 나와 있습니다.  

이 AWS 설명서에는 AWS 소프트웨어 개발 키트(SDK)와 함께 DynamoDB를 사용하는 방법을 보여주는 코드 샘플이 포함되어 있습니다.

이 IDC 보고서에서는 Amazon DynamoDB를 사용하여 비즈니스 목표와 데이터베이스 혁신 노력을 지원하는 조직의 가치와 이점을 살펴보고, 연평균 이익이 848만 USD이고 3년 ROI가 378%라고 계산합니다.  

DynamoDB는 확장성에 중점을 두고 시작했지만, 지난 10년 동안 AWS에서 사용성, 관리 효율성, 확장성과 같은 기능을 추가하여 다양한 엔터프라이즈 운영 워크로드를 대상으로 하고 수십만 명의 고객에게 서비스를 제공하면서 비관계형 클라우드 데이터베이스 서비스는 크게 발전했습니다.

"출시 10년 후 Amazon DynamoDB는 2008년경에 새롭게 떠오르기 시작한 부문인 관리형 클라우드 데이터베이스 공간의 개척자로 여겨질 수 있습니다. DynamoDB는 시작부터 특별한 목적으로 구축된 서비스로 알려졌지만 이제는 서비스의 범위가 다양한 운영 워크로드를 다루는 SQL 개발자로 확대됨에 따라 범용 서비스 영역으로 이동하고 있습니다…"
– James Curtis, Data, AI & Analytics 부문 Senior Research Analyst

소프트웨어 아키텍트와 개발자는 데이터 스토리지 및 지속성에 대해 다양한 선택을 할 수 있습니다. 여기에는 기존의 관계형 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS) 뿐만 아니라 Amazon DynamoDB와 같은 NoSQL 데이터베이스도 포함됩니다. 특정 워크로드는 NoSQL 솔루션을 사용하여 실행하면 규모 조정이 더 용이하고 비용 효율적입니다. 이 백서는 해당 워크로드를 RDBMS에서 DynamoDB로 마이그레이션하기 위한 모범 사례를 강조합니다. 또한 DynamoDB와 같은 NoSQL 데이터베이스와 기존 RDBMS의 차이점을 설명하고 분석, 데이터 모델링 및 RDBMS에서 DynamoDB로의 데이터 마이그레이션을 위한 프레임워크를 제안합니다.

이 세션에서는 Amazon DynamoDB를 자세히 살펴보고 고객이 기대하는 확장성과 응답 시간을 제공하도록 DynamoDB가 설계된 방식에 대한 인사이트를 공유합니다. 온디맨드 용량, 글로벌 테이블, DynamoDB Streams, 트랜잭션과 같은 인기 있는 기능의 작동 방식과 워크로드에서 이러한 기능을 활용하는 방식에 대한 모범 사례를 알아보세요.

Amazon DynamoDB를 사용해 본 경험이 있는 개발자가 이 세션에 참여하여 DynamoDB 데이터 모델링의 핵심 개념을 배울 수 있습니다. 규모와 관계없이 일관되고 빠른 성능이 필요한 애플리케이션을 위해 DynamoDB 고객이 사용하는 일반적인 액세스 패턴의 모범 사례를 살펴보세요. 단일 테이블 및 다중 테이블 설계, 인덱싱 전략 등을 결정할 때 모범 사례와 절충점을 알아보세요.

Amazon DynamoDB는 규모와 관계없이 10밀리초 미만의 성능을 제공하는 서버리스 데이터베이스이기 때문에 최신 애플리케이션에 널리 사용됩니다. DynamoDB 사용을 최적화하려면 기존 관계형 데이터베이스와는 다른 데이터 모델링 접근 방식이 필요합니다. 이 세션에서는 AWS Data Hero인 Alex DeBrie가 DynamoDB를 최대한 활용할 수 있는 고급 기술을 보여줍니다. 데이터 모델링의 DynamoDB 기초 및 원칙을 학습하여 ‘DynamoDB로 사고하는’ 방법을 알아봅니다. 나아가 애플리케이션의 어려운 사용 사례를 처리하기 위한 실용적인 전략과 DynamoDB 기능을 알아보세요.

기조연설 Amazon.com의 VP 겸 CTO인 Werner Vogels가 느슨하게 결합된 비동기식 시스템 구축의 이점과 이벤트 기반 아키텍처를 통한 글로벌 확장 방식에 대해 이야기합니다. Werner Vogels는 Amazon DynamoDB 글로벌 테이블을 통해 이러한 이점을 설명합니다.

Amazon DynamoDB는 규모와 관계없이 일관된 성능을 제공하는 완전관리형 NoSQL 데이터베이스입니다. Disney+, Zoom 및 Snap과 같은 고객은 DynamoDB를 사용하여 세계에서 가장 큰 애플리케이션의 일부를 처리합니다. 이 세션에서는 AWS Data Hero인 Alex DeBrie와 DynamoDB의 Senior Principal Engineer인 Amrith Kumar가 DynamoDB의 주요 데이터 모델링 개념을 설명하고, 한 자릿수 밀리초의 성능을 일관되게 유지하면서 DynamoDB 아키텍처 및 구현을 통해 3천만 명의 고객에서 3억 명의 고객으로 애플리케이션을 원활하게 확장할 수 있는 이유를 설명합니다.

2012년에 DynamoDB가 출시되었을 때 AWS는 완전관리형 서비스를 사용하여 모든 규모에서 예측 가능한 성능으로 데이터를 효율적으로 저장할 수 있는 발판을 마련했습니다. 다음 전문가의 인사이트를 들어보세요.

SmugMug CEO인 Don MacAskill과 Dropbox Sr. Software Engineer인 Anirudh Jayakumar가 전하는 지난 10년간 DynamoDB를 사용하여 세계에서 가장 까다로운 애플리케이션을 구축한 방법

AWS VP 겸 Chief Evangelist인 Jeff Barr, AWS Data Hero인 Alex DeBrie, AWS Serverless Hero인 Jeremy Daly가 데이터 모델링 및 서버리스 애플리케이션 구축에 대한 심층 세션을 통해 DynamoDB를 시작하게 된 계기에 대해 설명합니다.