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Amazon Aurora는 AWS가 출시한 고성능, 확장 가능한 관계형 데이터베이스 서비스로, MySQL 및 PostgreSQL과 호환됩니다. 이 아키텍처는 높은 I/O 작업에 최적화된 클라우드 기반 SSD 스토리지 시스템을 결합하여 표준 MySQL보다 5배, PostgreSQL보다 3배 높은 처리량을 제공합니다. 하지만 강력한 성능 이면의 AWS Aurora 가격 정책은 처음 사용하는 사용자에게 혼란을 주는 경우가 많습니다. 인스턴스 유형, 스토리지 및 I/O, 자동 백업, 다중 AZ 배포... 이러한 가격 요소는 복잡해 보일 수 있지만 핵심 메커니즘을 이해하면 Aurora 비용 구조를 보다 투명하게 이해할 수 있을 뿐만 아니라 성능을 저하시키지 않고 비용을 최적화할 수도 있습니다.

생성적 AI가 급속히 확산됨에 따라 점점 더 많은 기업이 클라우드 도구를 사용하여 AI 애플리케이션의 구축 및 구현을 가속화하고자 합니다. AWS는 선도적인 클라우드 서비스 공급업체로서 Amazon SageMaker와 Amazon Bedrock이라는 두 가지 핵심 AI 서비스를 제공합니다. 동일한 AWS AI 생태계에 속해 있지만, 위치가 전혀 다르고, 기능과 적용 시나리오도 상당히 다릅니다.

AWS 클라우드 서비스를 일상적으로 사용하면서 많은 개발자와 운영 및 유지 관리 담당자는 리소스를 관리하기 위해 AWS CLI와 같은 명령줄 도구를 자주 호출해야 합니다. 그러나 기존 방식은 일반적으로 도구의 로컬 설치, 액세스 키 구성, VPN 연결이 필요합니다. 이 과정은 번거롭고 보안 위험을 초래합니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 AWS는 편리하고 안전하며 구성이 필요 없는 서비스인 AWS CloudShell을 제공합니다.

클라우드 스토리지는 기업의 디지털 전환에 없어서는 안 될 부분입니다. AWS 에이전트로서 우리는 AWS Elastic Block Store(EBS)를 사용할 때 스토리지 비용이 증가하는 문제에 직면하는 기업 고객을 자주 만납니다. AWS EBS 볼륨 가격 책정의 복잡한 가격 구조는 많은 사람들을 혼란스럽게 할 수 있습니다. 특히 각 스토리지 유형의 장단점을 깊이 이해하지 못하면 불필요한 낭비가 발생하기 쉽습니다.

생성적 AI 기술이 다양한 산업에 구현됨에 따라, 다양한 대규모 모델을 기본적으로 지원하는 플랫폼인 Amazon Bedrock에 주목하는 기업이 늘어나고 있습니다. 하지만 많은 사용자는 처음 이 제품을 접했을 때 복잡한 가격 구조와 여러 모델 간의 큰 가격 차이로 인해 어려움을 겪습니다. 이 문서에서는 AWS Bedrock의 청구 모델, 모델 가격 비교, 비용 최적화 전략에 대한 심층적인 이해를 제공하고, 이를 실제 기업 사용 시나리오와 결합하여 적은 예산으로 더 큰 가치를 달성하는 데 도움을 드립니다.