AWS 데이터베이스 비용비교 (DynamoDB vs RDS)

개요

AWS RDS와 DynamoDB의 비용 및 성능 비교는 데이터베이스 선택 시 중요한 고려사항입니다. 이 분석에서는 두 서비스의 비용 구조, 성능 특성, 그리고 대규모 쓰기 작업 시나리오에서의 비용 효율성을 살펴보았습니다. 또한 고가용성을 위한 중복 구성 시의 비용과 Spring Boot와의 연동 방법에 대해서도 논의하였습니다.

 

AWS RDS vs DynamoDB 비용비교

 

AWS RDS와 DynamoDB의 비용 비교에서, 25백만 건의 500바이트 레코드(총 12.5GB)를 기준으로 분석한 결과, DynamoDB가 RDS보다 상당히 높은 비용을 보였습니다. DynamoDB의 월간 비용은 $937.5로 추정되며, 이는 주로 쓰기 작업에 따른 비용입니다. 반면 RDS의 월간 비용은 $198.24로, 인스턴스 비용과 쓰기 작업 비용을 포함합니다. 이러한 차이는 DynamoDB의 쓰기 중심 요금 체계와 RDS의 인스턴스 기반 요금 구조의 차이에서 비롯됩니다.

• DynamoDB: 쓰기 작업당 $1.25/백만 건, 스토리지 비용 $0.25/GB/월
• RDS: 인스턴스 비용(예: db.t3.medium) + 쓰기 작업 비용 $0.20/백만 건

고가용성 구성 시, DynamoDB의 비용은 $1,406.25로 증가하며, RDS Multi-AZ는 $297.36로 증가합니다

선택은 애플리케이션의 요구사항, 확장성 필요, 그리고 운영 팀의 역량을 고려하여 이루어져야 합니다. DynamoDB는 글로벌 확장성과 관리 용이성에서 우위를 보이며, RDS는 복잡한 쿼리와 트랜잭션 지원에 더 적합합니다.

 

 

추가적으로 비용에서 고려할 수 있는 부분

AWS 데이터베이스 서비스의 비용을 고려할 때, 다음과 같은 추가적인 요소들을 염두에 두어야 합니다:

• 데이터 전송 비용: AWS 리전 간 또는 인터넷으로의 데이터 전송에 따른 추가 비용이 발생할 수 있습니다.
• 백업 및 복구: RDS의 경우 자동 백업과 수동 스냅샷에 대한 추가 스토리지 비용이 발생할 수 있으며, DynamoDB는 온디맨드 백업과 특정 시점으로의 복구(PITR) 기능에 대한 비용이 추가될 수 있습니다.
• 성능 최적화: RDS의 경우 쿼리 최적화를 통해 성능을 향상시키고 비용을 절감할 수 있습니다. 예를 들어, AI 기반 최적화 도구를 사용하여 쿼리 성능을 23배까지 향상시킨 사례가 있습니다.
• 서버리스 옵션: Amazon Athena와 같은 서버리스 쿼리 서비스를 사용하면 데이터 스캔량에 따라 비용이 청구되며, S3 Express One Zone 스토리지 클래스를 활용하여 쿼리 성능을 최대 2.1배 향상시킬 수 있습니다.

이러한 요소들을 고려하여 총소유비용(TCO)을 산정하고, 애플리케이션의 요구사항에 맞는 최적의 데이터베이스 솔루션을 선택해야 합니다.

 

 

Spring Boot 환경에서 DynamoDB 를 사용할때 설정해야 하는 부분

Spring Boot 환경에서 DynamoDB를 사용할 때는 다음과 같은 주요 설정을 고려해야 합니다:

• 의존성 추가: spring-boot-starter-data-dynamodb와 AWS SDK 의존성을 pom.xml에 추가합니다.
• DynamoDB 클라이언트 구성: AmazonDynamoDB 빈을 생성하고, 리전, 엔드포인트, 인증 정보를 설정합니다.
• 리포지토리 인터페이스 정의: @EnableDynamoDBRepositories 어노테이션을 사용하여 DynamoDB 리포지토리를 활성화하고, CrudRepository를 확장한 인터페이스를 생성합니다.
• 엔티티 매핑: @DynamoDBTable, @DynamoDBHashKey, @DynamoDBRangeKey 등의 어노테이션을 사용하여 Java 객체를 DynamoDB 테이블에 매핑합니다.
• 트랜잭션 관리: DynamoDB의 제한된 트랜잭션 지원을 고려하여, 필요한 경우 @Transactional 어노테이션을 사용하되 주의가 필요합니다.

이러한 설정을 통해 Spring Boot 애플리케이션에서 DynamoDB를 효과적으로 사용할 수 있으며, 개발 생산성을 높일 수 있습니다.

 

 

DynamoDB 사용과 Application Integration에서 고려사항

DynamoDB를 애플리케이션에 통합할 때 성능과 비용 최적화를 위해 고려해야 할 주요 사항들은 다음과 같습니다:

• 지연 시간 관리: DynamoDB는 일반적으로 10-20ms의 낮은 지연 시간을 제공하지만, 반복적인 다중 항목 작업의 경우 일관된 평균 성공 요청 지연 시간을 보장합니다.
• 데이터 모델링: 애플리케이션의 액세스 패턴에 맞춰 효율적인 파티션 키와 정렬 키를 설계하여 읽기/쓰기 성능을 최적화합니다.
• 배치 작업 활용: 여러 개의 개별 요청 대신 BatchGetItem 또는 BatchWriteItem 작업을 사용하여 처리량을 향상시키고 비용을 절감합니다.
• 글로벌 테이블 고려: 다중 지역 배포가 필요한 경우, 글로벌 테이블을 사용하여 지연 시간을 줄이고 데이터 일관성을 유지할 수 있습니다.
• 캐싱 전략: Amazon DynamoDB Accelerator(DAX)를 활용하여 읽기 성능을 향상시키고 DynamoDB 요청 비용을 절감합니다.
• 비용 모니터링: AWS Cost Explorer를 사용하여 DynamoDB 사용량을 지속적으로 모니터링하고 필요에 따라 용량을 조정합니다.

이러한 고려사항들을 적절히 적용하면 DynamoDB를 효율적으로 활용하여 애플리케이션의 성능을 최적화하고 운영 비용을 절감할 수 있습니다.

 

DynamoDB 비용 최적화 전략

DynamoDB 비용 최적화를 위해서는 다음과 같은 전략을 고려할 수 있습니다:

• 적절한 용량 모드 선택: 온디맨드 용량 모드는 트래픽 예측이 어려운 경우에 유용하며, 프로비저닝된 용량 모드는 일정한 트래픽 패턴에 더 경제적입니다
• 스토리지 클래스 최적화: 자주 액세스하지 않는 데이터의 경우 Standard-Infrequent Access(IA) 스토리지 클래스로 전환하여 스토리지 비용을 절감할 수 있습니다.
• 효율적인 쿼리 설계: Scan 작업 대신 Query 작업을 사용하고, 적절한 인덱스를 설정하여 읽기 용량 단위(RCU) 사용을 최소화합니다.
• 데이터 수명 주기 관리: TTL(Time to Live) 기능을 활용하여 불필요한 데이터를 자동으로 삭제하고 스토리지 비용을 절감합니다.
• 모니터링 및 최적화: AWS Cost Explorer를 활용하여 비용 구조를 분석하고, 필요에 따라 용량을 조정합니다.

이러한 전략을 적용하면 DynamoDB 사용 비용을 크게 절감할 수 있으며, 특히 대규모 데이터를 다루는 경우 더욱 효과적입니다.