IoT 장치 모니터링, 운영 및 유지보수 모니터링, 산업 인터넷, 애플리케이션 성능 모니터링(APM)과 같은 비즈니스 시나리오에서 기업은 매일 막대한 양의 시계열 데이터를 생성합니다. 높은 성능을 유지하면서도 더욱 통제 가능한 비용으로 이러한 데이터를 저장, 관리 및 쿼리하는 방법은 많은 기업이 디지털화 과정에서 직면하는 과제입니다.
아마존 타임스트림 Timestream은 AWS에서 제공하는 완전 관리형 서버리스 시계열 데이터베이스 서비스로, 대규모 시계열 데이터를 위해 특별히 구축되었습니다. 기존의 자체 구축 시계열 데이터베이스와 달리 Timestream은 사용량 기반 과금 모델을 사용하여 기업이 더욱 유연하고 경제적으로 시계열 데이터를 처리할 수 있도록 지원합니다.
이 문서에서는 청구 방법, 일반적인 시나리오, 비용 최적화 방법 및 AWS 리셀러 서비스 관점에서 체계적인 분석을 제공합니다. AWS Timestream 가격.
AWS Timestream 청구 구조
타임스트림의 비용은 주로 데이터 작성, 데이터 저장, 그리고 데이터 검색이라는 세 가지 부분에서 발생합니다. 기업은 예산을 계획할 때 이러한 측면에 집중해야 합니다.
1. 섭취 가격 책정
Timestream은 작성된 데이터의 바이트 수에 따라 요금을 청구합니다.
데이터 쓰기 비용에 영향을 미치는 요소는 다음과 같습니다.
-
각 레코드에 포함된 차원 수
-
단일 레코드의 데이터 볼륨
-
쓰기 빈도
-
일괄 쓰기 여부
고주파 수집 시나리오에서는 쓰기 비용이 일반적으로 전체 비용의 대부분을 차지하며 신중한 계획과 최적화가 필요합니다.
2. 데이터 저장 요금
Timestream은 다양한 데이터 온도를 수용하기 위해 2계층 저장 구조를 채택했습니다.
(1) 메모리 저장소
실시간 데이터 분석 및 빠른 쿼리에 적합합니다.
특징:
-
높은 비용
-
우수한 성능
-
데이터 보존 기간은 1시간, 6시간, 24시간 등으로 구성 가능합니다.
(2) 자기 저장소(디스크 저장소)
장기 보관 및 드물게 접근하는 경우에 사용됩니다.
특징:
-
비용은 메모리 스토어보다 훨씬 저렴합니다.
-
월별 저장 지원
-
구성 가능한 데이터 수명 주기
합리적인 수명 주기 전략을 사용하면 대량의 과거 데이터를 비용이 저렴한 디스크 저장소로 자동으로 전송할 수 있습니다.
3. 가격 문의
Timestream은 쿼리 중에 스캔된 데이터 양에 따라 요금을 청구합니다.
비용에 영향을 미치는 일반적인 요소는 다음과 같습니다.
-
시간 필터링이 사용되는지 확인하세요
-
메모리 저장소와 자기 저장소를 모두 포함하는지 확인하세요.
-
복잡한 집계, 정렬, 그룹화 또는 기타 작업을 수행하고 싶으신가요?
-
쿼리 문이 잘 최적화되어 있나요?
잘 설계된 쿼리는 스캔하는 데이터 양을 효과적으로 줄여 쿼리 비용을 낮출 수 있습니다.
Timestream 가격 책정 방식의 장점
AWS Timestream의 가격 책정 모델은 본질적으로 다음과 같은 장점을 가지고 있습니다.
1. 사용량에 따른 청구, 서버리스 아키텍처
서버를 구매하거나, 클러스터를 관리하거나, 데이터베이스 인스턴스를 유지할 필요가 없습니다.
리소스는 실제 사용량에 따라 자동으로 확장되므로 유휴 리소스 비용을 줄이는 데 도움이 됩니다.
2. 자동 데이터 수명주기 관리
기업은 메모리 저장소와 자기 저장소에 데이터를 저장하는 기간을 자유롭게 설정할 수 있습니다.
시스템은 수동 개입 없이 자동으로 데이터를 마이그레이션하므로 비용이 많이 드는 데이터를 장기간 보관할 필요가 없습니다.
3. 고압축 저장으로 비용이 절감됩니다.
Timestream은 시계열 데이터에 강력한 압축을 수행하므로 기존 데이터베이스에 비해 저장 비용이 더 저렴합니다.
일반적인 비즈니스 시나리오 및 비용 계획 권장 사항
1. IoT 기기 모니터링
특징: 고주파 수집, 대용량 쓰기 볼륨
계획 권장 사항:
-
메모리 저장 보존 시간은 몇 시간으로 설정됩니다.
-
다음날의 모든 데이터나 과거 데이터는 Magnetic Store에 저장됩니다.
-
불필요한 차원 필드는 피하세요
이 접근 방식을 사용하면 쓰기 및 저장 비용을 크게 줄일 수 있습니다.
2. 애플리케이션 성능 모니터링(APM)
특징: 중간 쓰기 볼륨, 빈번한 쿼리
제안:
-
쿼리 문에 필터링 조건 추가
-
쿼리에 의해 확장된 시간 범위를 제어합니다.
-
집계를 통해 스캔 데이터 볼륨 감소
3. 산업용 인터넷 모니터링
특징: 대용량 쓰기 볼륨, 긴 저장 주기
제안:
-
데이터를 인기 있는 카테고리와 인기 없는 카테고리로 분류하기 위한 명확한 전략을 정의합니다.
-
방대한 양의 과거 데이터가 Magnetic Store에 저장됩니다.
-
수집 비용을 줄이려면 일괄 쓰기를 사용하는 것이 좋습니다.
비용 최적화의 일반적인 방법
다음은 Timestream의 총 비용을 줄이는 데 매우 효과적인 방법입니다.
1. 합리적인 TTL 전략 설정
실시간 데이터는 메모리 저장소에 저장되고, 과거 데이터는 자동으로 자기 저장소로 마이그레이션됩니다.
이는 장기적인 비용을 줄이는 데 중요한 단계입니다.
2. 차원 필드의 개수 제어
차원이 많을수록 각 레코드가 차지하는 공간도 커지고, 쓰기 비용도 높아집니다.
3. 일괄 쓰기 사용
여러 레코드를 단일 쓰기 작업으로 병합하면 처리량이 크게 향상되고 쓰기당 비용이 절감될 수 있습니다.
4. 쿼리 문 최적화
포함하다:
-
시간 범위 필터링 사용
-
검사되는 데이터 양을 줄이려면 조건부 필터링을 추가합니다.
-
불필요한 교차 수준 쿼리를 피하세요
쿼리를 최적화하면 쿼리 비용을 효과적으로 줄일 수 있습니다.
기업이 Timestream을 사용할 때 흔히 오해하는 사항
불필요한 비용을 피하려면 기업은 Timestream을 사용할 때 다음과 같은 문제를 피해야 합니다.
-
모든 데이터를 메모리에 장기간 저장
-
차원 필드를 너무 많이 사용하면 작성되는 데이터 양이 급증합니다.
-
복잡한 쿼리의 고빈도 실행 및 과도한 과거 데이터 스캔
-
계획된 일괄 쓰기 프로세스가 부족하여 쓰기 효율성이 낮아졌습니다.
이러한 상황은 모두 실제 프로젝트에서 자주 발생하는 상황이며, 아키텍처 최적화를 통해 피할 수 있습니다.
클라우드에서
공식적으로 인증됨 AWS 리셀러저희는 Timestream 기술 컨설팅을 제공할 뿐만 아니라, 기업을 대상으로 원스톱 클라우드 마이그레이션 지원도 제공합니다.
1. 타임스트림 비용 평가 및 최적화 계획
실제 쓰기 볼륨, 데이터 모델, 수명 주기 전략에 따라 최적의 비용 계획을 개발합니다.
2. 시계열 데이터 아키텍처 설계 및 배포 구현
여기에는 IoT, 산업용 인터넷, 모니터링 시스템을 포함한 다양한 시나리오가 포함됩니다.
3. AWS 바우처 및 할인 정책 적용 가이드
이는 기업이 비용 측면에서 더 많은 이점을 얻는 데 도움이 됩니다.
4. 기업 기술 교육 및 아키텍처 컨설팅
우리는 기업들에게 타임스트림 사용 가이드라인, 쿼리 최적화, 모니터링 시스템 구축 등의 분야에서 전문적인 지원을 제공합니다.
IoT 플랫폼, 모니터링 시스템, 기기 데이터 수집, 애플리케이션 성능 모니터링 또는 이와 유사한 시나리오를 다루는 사업이라면 언제든지 문의해 주세요. 귀사의 현재 상황에 가장 적합한 시계열 데이터베이스 솔루션을 제공해 드리겠습니다.
