Amazon Web Services 클라우드 1

AWS 관리 콘솔

간단하고 직관적인 사용자 인터페이스인 AWS 관리 콘솔을 통해 Amazon Web Services에 액세스하고 이를 관리. 또한 AWS Console Mobile Application을 사용하면 사용 중인 리소스를 신속하게 확인가능.

 

AWS Command Line Interface

AWS 서비스를 관리하는 통합 도구. 도구 하나만 다운로드하여 구성하면 여러 AWS 서비스를 명령줄에서 관리하고 스크립트를 통해 자동화 가능.

 

소프트웨어 개발 키트

프로그래밍 언어 또는 플랫폼에 맞게 조정된 애플리케이션 프로 그램 인터페이스(API)로 애플리케이션에서 AWS 서비스를 더욱 간편하게 사용가능

 

AWS의 분석 서비스들

 

Amazon Athena

표준 SQL을 사용하여 Amazon S3에 저장된 데이터를 간편하게 분석할 수 있는 대화형 쿼리 서비스.

서버리스 서비스이므로 관리할 인프라가 없으며 실행한 쿼리에 대해서만 비용을 지불.

데이 터 분석을 준비하기 위한 복잡한 추출, 변환, 로드(ETL) 작업이 필요 없다. SQL을 다룰 수 있는 사람은 누구나 신속하게 대규모 데이터 세트를 분석

Athena는 AWS Glue Data Catalog와 즉시 통합되므로, 다양한 서비스에 걸쳐 통합된 메타데이터 리포지토 리를 생성하고, 데이터 원본을 크롤링하여 스키마를 검색하고 카탈로그를 신규 및 수정된 테이블 정의와 파 티션 정의로 채우며, 스키마 버전을 관리할 수 있다.

 

Amazon CloudSearch

AWS 클라우드의 관리형 서비스.

웹 사이트 또는 애플리케이션을 위한 검색 솔루션을 효율적인 비용으로 간단하게 설정, 관리 및 조정.

강조 표시, 자동 완성, 지역 검색 등 인기 있는 검색 기능과 34개 언어를 지원.

 

Amazon EMR

Apache Spark, Apache Hive, Apache HBase, Apache Flink, Apache Hudi 및 Presto와 같은 오픈 소스 도구를 사용하여 방대한 양의 데이터를 처리하기 위한 업계 최고의 클라우드 빅 데이터 플랫폼.

용량 프로비저닝 및 클러스터 조정 등의 시간이 소요되는 작업을 자동화하여 빅 데이 터 환경을 쉽게 설치, 운영, 확장하게 해줌.

기존 온프레미스 솔루션의 50%도 안 되는 비용으로 표준 Apache Spark보다 3배 이상 빠르게 페타바이트 규모의 분석을 실행.

Amazon EC2 인스턴스, Amazon Elastic Kubernetes Service(EKS) 클러스터 또는 온프레미스에서 AWS Outposts 기 반 EMR을 사용하여 워크로드를 실행가능

 

Amazon FinSpace

금융 서비스 산업(FSI)을 위해 특별히 제작된 데이터 관리 및 분석 서비스.

페타바이트 규모의 재무 데이터를 찾아서 준비하는데 소요되는 시간을 몇 개 월에서 몇 분으로 줄여줌.

금융 서비스 조직은 포트폴리오, 보험 회계 및 위험 관리 시스템과 같은 내부 데이터 스토어의 데이터는 물론 증권 거래소의 이전 증권 가격과 같은 서드 파티 데이터 피드의 페타바이트 데이터를 분석.

올바른 데이터를 찾고 규정을 준수하는 방식으로 데이터를 액세스하는 권한을 확보하고 분석을 준비하는 데 몇 개월이 걸릴 수 있다.

금융 분석을 위해 데이터 관리 시스템을 구축하고 유지해야 하는 부담을 덜어준다.

데이터를 수집한 후 자산 클래스, 위험 분류, 지리적 지역과 같은 관련 비즈니스 개념별로 분류.

규정 준수 요구 사항에 따라 조직 전체에서 데이터를 쉽게 검색하고 공유.

데이터 액세스 정책을 한 곳에서 정의하면 FinSpace에서 규정 준수 및 활동 보고를 위해 감사 로그를 유 지하면서 정책을 적용.

데이터 분석을 준비하기 위해 time bars, Bollinger bands와 같은 100개 이상의 함수 라이브러리가 포함.

 

⭐️ Amazon Kinesis

실시간 스트리밍 데이터를 손쉽게 수집, 처리 및 분석 -> 시기적절 한 인사이트를 얻고 새 정보에 신속하게 대응

모든 규모의 스트리밍 데이 터를 비용 효율적으로 처리할 수 있는 핵심 기능과 더불어 애플리케이션 요구 사항에 가장 적합한 도구를 선 택할 수 있는 유연성을 제공.

기계 학습, 분석 및 기타 애플리케이션을 위해 비 디오, 오디오, 애플리케이션 로그, 웹 사이트 클릭스트림 및 IoT 텔레메트리 데이터와 같은 실시간 데이터를 수집.

Amazon Kinesis를 사용하면 모든 데이터가 수집된 후에야 처리를 시작할 수 있는 것이 아니라 데이터가 수신되는 대로 처리 및 분석하여 즉시 대응.

현재 네 가지 서비스(Kinesis Data Firehose, Managed Service for Apache Flink, Kinesis Data Streams, Kinesis Video Streams)를 제공.

 

Amazon Kinesis Data Firehose

스트리밍 데이터를 데이터 스토어 및 분석 도구에 안정적으로 로드하는 가장 쉬운 방법.

스트리밍 데이터를 캡처하고 변환하여 Amazon S3, Amazon Redshift, Amazon OpenSearch Service 및 Splunk로 로드함으로써 현재 이미 사용 중인 기존의 비즈니스 인텔리전스 도구 및 대시보드에서 실시간에 가까운 분석이 가능.

Amazon Kinesis Data Firehose는 데이터 처리량에 맞춰 자동으로 크기가 조정되며 지속적인 관리가 필요 없는 완전관리형 서비스.

데이터를 로드하기 전에 배치 처리, 압축, 변환 및 암호화하여 대상 스토리지의 사용량을 최소화하고 보안을 강화.

비용 효율인 스토리지와 분석을 위해, 데이터를 Amazon S3으로 전송하기 전에 수신되는 데이터를 Apache Parquet 및 Apache ORC와 같은 열 기반 형식으로 자동으로 변환하도 록 전송 스트림을 구성가능.

 

Amazon Managed Service for Apache Flink

스트리밍 애플리케이션을 구축 및 관리하고 다른 AWS 서비스와 통합하는 데 따르는 복잡성 을 줄여줌.

SQL 사용자는 템플릿과 대화형 SQL편집기를 사용하여 스트리밍 데이터를 손쉽게 쿼리하거나 전체 스트리밍 애플리케이션을 간단히 구축.

Amazon Managed Service for Apache Flink는 쿼리를 지속적으로 실행하는 데 필요한 모든 작업을 처리하며 수신 데이터의 볼륨과 처리량 속도에 맞춰 자동으로 확장.

 

Amazon Kinesis Data Streams

고도로 확장 가능하고 내구력 있는 실시간 데이터 스트리밍 서비스.

KDS는 웹 사이트 클릭스트림, 데이터베이스 이벤트 스트림, 금융 트랜잭션, 소셜 미디어 피드, IT 로그 및 위 치 추적 이벤트와 같은 수십만 개의 소스에서 초당 기가바이트 규모의 데이터를 지속적으로 캡처.

수집된 데이터는 실시간 대시보드, 실시간 이상 항목 탐지, 동적 요금 등과 같은 실시간 분석 사용 사례 를 지원할 수 있도록 수 밀리초 만에 제공.

 

Amazon Kinesis Video Streams

기계 학습(ML), 재생 및 기타 처리를 위해 커넥티드 디바 이스에서 AWS로 비디오를 쉽고 안전하게 스트리밍.

디바이스 수백 만 대의 스트리밍 비디오 데이터를 수집하는 데 필요한 모든 인프라를 자동으로 프로비저닝하고 탄력적으로 조정.

스트림의 비디오 데이터를 안정적으로 저장, 암호화 및 인덱싱하며, 사용하기 쉬운 API를 통해 데이터에 액세스할 수 있도록 지원.

Kinesis Video Streams를 사용하면 라이브 및 온디맨드 시청 을 위해 비디오를 재생하고, Apache MxNet, TensorFlow 및 OpenCV와 같은 기계 학습 프레임워크의 라이브 러리 및 Amazon Rekognition Video와 통합을 통해 컴퓨터 비전 및 비디오 분석을 활용하는 애플리케이션을 신속하게 구축.

 

⭐️ Amazon OpenSearch Service

OpenSearch를 쉽게 배포, 보호, 운영 및 확 장하여 실시간으로 데이터를 검색, 분석 및 시각화.

사 용이 간편한 API 및 실시간 분석 기능을 활용하여 엔터프라이즈 수준의 가용성, 확장성 및 보안으로 로그 분 석, 전체 텍스트 검색, 애플리케이션 모니터링 및 클릭스트림 분석과 같은 사용 사례를 지원.

데이터 수집 및 시각화를 위해 OpenSearch Dashboards, Logstash와 같은 오픈 소스 도구와 통합.

Amazon Virtual Private Cloud(Amazon VPC), AWS Key Management Service(AWS KMS), Amazon Kinesis Data Firehose, AWS Lambda, AWS Identity and Access Management(IAM), Amazon Cognito, Amazon CloudWatch와 같은 다른 AWS 서비스와 완벽하게 통합.

Amazon OpenSearch Service는 Amazon Elasticsearch Service의 후속.

 

⭐️ Amazon Redshift

가장 널리 사용되는 클라우드 데이터 웨어하우스.

빠르고 간단하면서 도 비용 효율적으로 표준 SQL 및 기존의 비즈니스 인텔리전스(BI) 도구를 사용하여 모든 데이터를 분석.

정교한 쿼리 최적화, 고성능 스토리지의 열 형식 스토리지, 대량 병 렬 쿼리 실행 기능을 사용하여 테라바이트에서 페타바이트에 이르는 규모의 정형 데이터 및 반정형 데이터 에서 복잡한 분석 쿼리를 실행.

기존 온프레미스 솔루션 대비 10%도 안 되는 연간 테라바이트당 1,000 USD의 요금에 페타바이트 규모로 확장.

 

Amazon QuickSight

조직 내 모든 구성원에게 인사이트를 손쉽게 제공할 수 있는 빠른 클라우드 기반 비즈니스 인텔리전스(BI) 서비스.

QuickSight를 사용하면 브라우저 또는 모바일 디바이스에서 액세스할 수 있는 대화형 대시보드를 생성하여 게시.

대시보드를 애플리케이션에 포함하여 고객에게 강력한 셀프 서비스 분석 기능을 제공.

소프트웨어를 설치하거나, 서버를 배포하거나, 인프라를 관 리하지 않고 QuickSight를 수만 명의 사용자로 쉽게 확장.

 

AWS Data Exchange

클라우드에서 손쉽게 서드 파티 데이터를 검색하고 구독하고 사용.

공인 데이터 공급자에는 카테고리를 선도하는 브랜드가 포함.

데이터 제품을 구독하면 AWS Data Exchange API를 사용하여 데이터를 Amazon S3에 직접 로드한 다음 다 양한 AWS 분석 및 기계 학습 서비스로 분석.

예를 들어 부동산 보험사에서는 데이터를 구독 하여 과거 날씨 패턴을 분석함으로써 서로 다른 지역의 보험 적용 요건을 보정.

데이터 공급자의 경우, AWS Data Exchange를 사용하면 데이터 스토리지, 전송, 청구 및 권한 부여를 위한 인프라를 구축하고 유지 관리할 필요가 없으므로 클라우드로 마이그레이션하는 수백만 명의 AWS 고객에게 쉽게 접근.

 

AWS Data Pipeline

여러 AWS 컴퓨팅 및 스토리지 서비스뿐 아니라 온프레미스 데이터 원본 간에 지정된 간격으로 데이터를 안정적으로 처리하고 이동할 수 있도록 지원하는 웹 서비스.

데이터가 저장된 위치에서 데이터를 정기적으로 액세스하여 규모에 맞게 변형 및 처리하고 그 결과를 Amazon S3, Amazon RDS, Amazon DynamoDB , Amazon EMR과 같은 AWS 서비스로 효율적으로 전송.

내결함성이 있고, 반복 가능하며, 가용성이 높고, 복잡한 데이터 처리 워크로 드를 손쉽게 생성.

리소스 가용성 보장, 작업 간 종속성 관리, 일시적 장애 및 시간 초과로 인한 개별 작업 재시도, 장애 알림 생성 시스템 등에 대해 염려하지 않아도 됩니다.

온프레미스 데이터 사일로에 갇힌 데이터를 이동 및 처리가능.

 

AWS Glue

고객이 분석을 위해 손쉽게 데이터를 준비하고 로드할 수 있게 지원하는 완전관리형 추출, 변 환, 로드(ETL) 서비스.

클릭 몇 번으로 ETL 작업을 생성하고 실행.

AWS Glue가 AWS에 저장된 데이터를 가리키도록 하기만 하면, AWS Glue에서 데이터를 검색하고 관련 메 타데이터(예: 테이블 정의, 스키마)를 AWS Glue Data Catalog에 저장하고, 카탈로그에 저장되면, 데이터 는 즉시 검색하고 쿼리하고 ETL에서 사용할 수 있는 상태가 됨.

 

AWS Lake Formation

안전한 데이터 레이크를 며칠 만에 손쉽게 설정할 수 있도록 지원하는 서비스.

데이터 레이크는 큐레이션된 안전한 중앙 집중식 리포지토리로, 모든 데이터를 원래 형식 및 분석에 필요한 형식으로 저장.

데이터 레이크를 사용하면 데이터 사일로를 없애고 다양한 유형의 분석을 조합하여 인사이트를 얻을 수 있으며, 이를 바탕으로 더 나은 비즈니스 결정을 내릴 수 있다.

하지만 데이터 레이크를 설정하고 관리하기 위해서는 수많은 복잡하고 시간 소모적인 수작업이 필요.

Lake Formation으로 데이터 레이크를 생성하는 작업은 데이터가 상주할 위치 및 적용할 데이터 액세스 및 보 안 정책을 정의하는 것만큼이나 간단.

Lake Formation이 데이터베이스 및 객체 스토리지의 데이터를 수집하고 카탈로그화한 후, 새로운 Amazon S3 데이터 레이크로 옮긴 다음, 기계 학습 알고리즘을 사용해 정리 및 분류하고, 민감한 데이터에 대한 액세스를 보호.

그리고 사용 가능한 데이터 세트 및 적 절한 사용 방법이 설명된 중앙 집중식 데이터 카탈로그에 액세스.

그런 다음, Amazon EMR for Apache Spark, Amazon Redshift, Amazon Athena, SageMaker, Amazon QuickSight 등 원하는 분석 및 기계 학습 서비스를 통해 이러한 데이터 세트를 활용.

 

Amazon Managed Streaming for Apache Kafka(Amazon MSK)

Apache Kafka를 사용하여 스트리밍 데이 터를 처리하는 애플리케이션의 구축 및 실행을 간소화하는 완전관리형 서비스.

Amazon MSK를 통해 Apache Kafka API를 사용하여 데이터 레이크를 채우고, 데이터베이스와 변경 사항을 스트리밍 방식으 로 주고 받으며, 기계 학습 및 분석 애플리케이션을 강화.

Amazon MSK를 사용하면 Apache Kafka 인프라 관리에 대한 전문성이 없 이도 Apache Kafka에서 편리하게 프로덕션 애플리케이션을 구축하고 실행.

Amazon MSK 콘솔에서에서 몇 번만 클릭하면 Apache Kafka의 배포 모범 사례를 기반으로 하는 설정과 구 성으로 고가용성 Apache Kafka 클러스터를 만들 수 있다.

Amazon MSK는 Apache Kafka 클러스터를 자 동으로 프로비저닝하고 실행.

Amazon MSK는 클러스터 상태를 지속적으로 모니터링하고, 애플리케 이션 가동 중지 없이 비정상적인 노드를 자동으로 교체.

Amazon MSK는 저장된 데이터를 암호 화하여 Apache Kafka 클러스터를 안전하게 유지.

 

 

 

AWS 애플리케이션 통합 서비스들

 

AWS Step Functions

시각적 워크플로를 사용하여 분산 애플리케이션과 마이크로서비스의 구성 요소를 손쉽게 조정할 수 있게 해주는 완전관리형 서비스.

Step Functions에서는 애플리케이션의 구성 요소를 일련의 단계로 배열하고 시각화할 수 있는 그래픽 콘솔을 제공.

손쉽게 다단계 애플리케이션을 구축하고 실행.

자동으로 작동하고 오류가 발생할 경우 각 단계를 추적하고 재시도하므로 애플리케이션이 의도한 대로 올바르게 실행될 수 있도록 한다.

각 단계의 상태를 기록.

무언가 잘못된 경우 빠르게 문제를 진단하고 디버깅.

코드를 작성하지 않고 단계를 변경 및 추가할 수 있어 간편하게 애플 리케이션을 개선하고 더 빠르게 혁신할 수 있다.

 

Amazon AppFlow

클릭 몇 번으로 Salesforce, Zendesk, Slack, ServiceNow와 같은 서비스형 소프트웨어 (SaaS) 애플리케이션과 Amazon S3 및 Amazon Redshift와 같은 AWS 서비스 간에 데이터를 안전하게 전송해 주는 완전관리형 통합 서비스.

엔터프라이즈급 규모에 원 하는 빈도, 즉 일정에 따라 비즈니스 이벤트에 대한 응답으로 또는 온디맨드로 데이터 플로우를 실행할 수 있다.

필터링 및 검증과 같은 데이터 변환 기능을 구성하여 추가 단계 없이 플로우 자체의 일부로 바로 사 용 가능한 풍부한 데이터를 생성.

이동 중의 데이터를 자동으로 암호화하여 AWS PrivateLink와 통합된 SaaS 애플리케이션에 대해 퍼블릭 인터넷상의 데이터 플로우를 제 한할 수 있게 해 주므로 보안 위협에 대한 노출이 감소

 

Amazon EventBridge

자체 애플리케이션, 통합 서비스형 소프트웨어(SaaS) 애플리케이션 및 AWS 서비스 에서 생성된 이벤트를 사용하여 이벤트 기반 애플리케이션을 대규모로 손쉽게 구축할 수 있는 서버리스 이벤트 버스.

EventBridge는 Zendesk 또는 Shopify와 같은 이벤트 소스의 실시간 데이터 스트림을 AWS Lambda 및 기타 SaaS 애플리케이션과 같은 대상으로 전송.

데이터를 전송할 대상을 결정하는 라우 팅 규칙을 설정하여 이벤트 게시자와 소비자가 완전히 분리된 데이터 원본에 실시간으로 대응하는 애플리케 이션 아키텍처를 구축.

 

Amazon Managed Workflows for Apache Airflow(MWAA)

는 Apache Airflow를 위한 관리형 오케스트레이션 서비스로, 클라우드에서 엔드 투 엔드 데이터 파이프라인을 규모에 맞게 보다 쉽게 설정하고 운영할 수 있게 해준다.

Apache Airflow는 ‘워크플로’라고 하는 프로세스와 작업의 시퀀스를 프로그래밍 방식으로 작성, 예약 및 모니터링하는 데 사용되는 오픈 소스 도구.

Managed Workflows에서는 확장성, 가용성 및 보안을 위해 기본 인프라를 관리할 필요 없이 Airflow 및 Python을 사용하여 워크플로를 만들 수 있다.

사용자의 요구 사항을 충족하도록 해당 워크플로 실행 용량을 자동으로 확장하며, AWS 보안 서비스와 통합되어 데이터에 빠르고 안전하게 액세스 가능.

 

Amazon MQ

클라우드에서 메시지 브로커를 쉽게 설정하고 운영할 수 있도록 지원하는 Apache ActiveMQ 및 RabbitMQ용 관리형 메시지 브로커 서비스.

서로 다른 소프트웨어 시스 템이, 대개 서로 다른 플랫폼에서 서로 다른 프로그래밍 언어를 사용하여, 통신하고 정보를 교환.

Amazon MQ는 많이 사용되는 오픈 소스 메시지 브로커인 ActiveMQ 및 RabbitMQ의 프로비저닝, 설 정, 유지 관리를 관리하여 운영 작업을 최소화.

Amazon MQ는 JMS, NMS, AMQP, STOMP, MQTT, WebSocket 등 업계 표준 메시징 API와 프로토콜을 사용.

이렇게 표준을 사용하므로 AWS로 마이그레이션할 때 메시징 코드를 다시 쓸 필요가 없다.

 

⭐️ Amazon Simple Notification Service(SNS)

마이크로서비스, 분산 시스템 및 서버리스 애플리케 이션을 쉽게 분리할 수 있게 지원하는 가용성이 뛰어나고 내구성이 우수하며 안전한 완전관리형 게시/구독 메시징 서비스.

처리량이 많은 푸시 기반 다자간 메시징을 위한 주제를 제공.

Amazon SNS 주제를 사용하면 게시자 시스템에서 Amazon SQS 대기열, AWS Lambda 함수 및 HTTP/S Webhook를 비롯한 병렬 처리를 위해 대규모의 구독자 엔드포인트로 메시지를 팬아웃.

SNS는 모바일 푸시, SMS 및 이메일을 사용하여 최종 사용자에게 알림을 팬아웃하는 데 사용가능.

 

⭐️ Amazon Simple Queue Service(SQS)

마이크로서비스, 분산 시스템 및 서버리스 애플리케이션을 분리하고 크기를 조정할 수 있도록 지원하는 완전관리형 메시지 대기열 서비스.

SQS를 사용하면 메시지를 손실하거나 다른 서비스를 가동할 필요 없이 소프트웨어 구성 요소 간에 어떤 볼륨의 메시지든 전송, 저장 및 수신 가능.

AWS 콘솔, Command Line Interface 또 는 원하는 SDK, 3가지 간단한 명령을 사용하여 몇 분 만에 SQS를 시작.

SQS에서는 2가지 종류의 메시지 대기열 제공(표준 대기열은 최대 처리량, 최선 노력 순서, 최소 1 회 전달을 제공 / FIFO 대기열은 메시지가 전송된 정확한 순서대로 정확히 한 번 처리되도록 설계)

 

* SNS vs SQS

출처: https://btcd.tistory.com/98

 

Amazon Simple Workflow Service

개발자가 병렬 또는 순차적으로 진행되는 백그라운드 작업을 구축, 실행 및 확장할 수 있게 해줌.

SWF는 클라우드에서 완전관리형 상태 추적기 및 작 업 조정자의 역할.

애플리케이션 단계가 완료되기까지 500밀리초 이상이 걸릴 경우 처리 상태를 추적해야 하며 작업에 장애가 발생하는 경우 복구하거나 재시도하는데, 이러한 일련의 작 업을 Amazon SWF가 지원

 

Amazon Sumerian

특수 프로그래밍 또는 3D 그래픽 전문 지식 없이도 가상현실(VR), 증강현 실(AR) 및 3D 애플리케이션을 신속하고 손쉽게 생성 및 실행.

Android 및 iOS 모바일 디바이스에서도 실행되는 몰입도가 높은 대화형 장면을 구축.

ex) 가상 강의실을 구축하거나, 원격으로 건물을 돌아볼 수 있는 가상 환경을 구축

 

Amazon Managed Blockchain

오픈 소스 프레임워크인 Hyperledger Fabric 및 Ethereum을 사용하여 확장 가능한 블록체인 네트워크를 생성하고 관리할 수 있도록 지원하는 완전관리형 서비스.

신뢰할 수 있는 중앙 기관이 없어도 여러 당사자가 트랜잭션을 실행할 수 있는 애플리케이 션을 구축.

Managed Blockchain은 블 록체인 네트워크 활동의 변경 불가능한 사본을 QLDB로 복제할 수 있다.

 

 

 

 

비즈니스 애플리케이션

 

Alexa for Business

조직 및 직원이 Alexa를 사용하여 더 많은 업무를 처리할 수 있도록 지원하는 서비스.

직원이 Alexa를 지능형 비서로 사용하여 회의실이나 자신의 책상에서, 심지 어 이미 집에 있는 Alexa 디바이스로도 좀 더 생산성을 높일 수 있다.

 

⭐️ Amazon Chime

사용자가 신뢰할 수 있는 안전하고 사용이 간편한 애플리케이션을 통해 온라인 미팅을 획기적으로 변화시키는 통신 서비스.

사용자의 디바이스 전반에서 원활하게 작동하므로 연결성을 유지할 수 있다.

온라인 미팅, 화상 회의, 전화, 채팅뿐 아니라 조직 내부 및 외부에 콘텐츠를 공유.

 

⭐️ Amazon Simple Email Service (SES)

개발자가 모든 애플리케이션 안에서 이메일을 보낼 수 있는 경제적이고, 유연하며, 확장 가능한 이메일 서비스.

Amazon SES를 빠르게 구성하여 트랜잭션, 마케팅 또는 대량 이메일 커뮤니케이션을 포함한 다수의 이메일 사용 사례를 지원.

SES를 사용하면 대규모 이메일을 안전하게 전 세계로 보낼 수 있다.

 

Amazon WorkDocs

사용자 생산성을 개선하는 강력한 관리 제어 기능과 피드백 기능을 갖춘 안전한 완전 관리형 엔터프라이즈 스토리지 및 공유 서비스.

사용자는 파일에 의견을 달고, 다른 사람에게 전송하여 피드백을 요청.

파일의 여러 버전을 이메 일을 통해 첨부 파일로 전송할 필요 없이 새 버전을 업로드.

고객은 사용자당 1TB 스토리지를 최대 50명까지 제공하는 30일 무료 평가 버전의 Amazon WorkDocs를 사용가능.

 

Amazon WorkMail

기존 데스크톱 및 모바일 이메일 클라이언트 애플리케이션을 지원하는 안전한 관리형 비즈니스 이메일 및 일정 서비스.

사용자에게 원하는 클라이언트 애플리케이션(Microsoft Outlook, 기본 iOS Mail 등)을 사용하거나 웹 브라우저를 통해 직접 이메일, 연락처 및 일정에 원활하게 액세스할 수 있는 기능을 제공.

데이터를 암호화하는 키와 데이터가 저장된 위치를 모두 제어.

 

 

 

 

클라우드 금융 관리

 

AWS Application Cost Profiler

소프트웨어 애플리케이션에 사용되는 공유 AWS 리소스의 소비를 추적하고 전체 테넌트를 기준으로 세분화된 비용 내역을 보고할 수 있다.

여러 차원의 세부 리소스 소 비 정보를 정확히 파악하면서 공유 인프라 모델을 통해 규모의 경제를 달성.

공유 AWS 리소스의 비용 인사이트를 비례적으로 처리하여 정확한 비용 할 당 모델을 위한 데이터 기반을 구축.

최종 고객을 위한 요금 전략을 사용자 지정.

 

⭐️ AWS Cost Explorer

시간에 따른 AWS 비용과 사용량을 시각화, 이해 및 관리할 수 있는 손쉬운 인터페이스를 제공.

높은 수준에서 매우 구체적인 요청에 대해 비용 및 사용량 데이터를 분석하는 사 용자 지정 보고서.

 

⭐️ AWS Budgets

비용 또는 사용량이 예산을 초과하거나 초과할 것으로 예측되면 알려주는 고객 예산을 설정.

RI 사용률 또는 적용 범위 목표를 설정하고 사 용률이 정의한 임계값 아래로 떨어질 때 알림.

월, 분기 또는 연 수준으로 예산을 추적.

시작 날짜와 종료 날짜를 사용자 지정.

AWS 서비스, 연결 계정, 태그 등 관련된 비용을 더욱 세분화된 예산으로 추적.

이메일 및/또는 Amazon Simple Notification Service(SNS) 주제를 통해 예산 알림.

 

AWS 비용 및 사용 보고서

AWS 비용 및 사용량에 대한 종합적인 정보를 한 곳에서 확인.

계정 및 해당 IAM 사용자가 이용하는 각 서비스 카테고리에 대한 AWS 사용량이 비용 할당을 위해 활성화한 태그와 함께 시간별 또는 일별 항목으로 나열.

사용량 데이터를 일별 또는 월별 수준으로 집계하도록 AWS 비용 및 사용 보고서를 사용자 지정가능.

 

예약 인스턴스(RI) 보고

AWS Cost Explorer에서 제공하는 RI 활용률 및 범위 보고서를 사용하면 RI 데이터를 집계 수준에서 시각화하거나 특정 RI 구독을 조사.

AWS 비용 및 사용 보고서를 사용하면 가 장 상세한 RI 정보를 얻을 수 있다.

AWS Budgets 도구를 통해 사용자 지정 RI 사용률 목표를 설정 하고 사용률이 지정된 임계값 미만으로 하락하면 알림.

 

 

⭐️ Savings Plan

1년 또는 3년 기간에 특정 사용량 약정(시간당 USD 요금으로 측정)을 조건으로, 온디맨드 요금에 비해 보다 저렴한 요금을 제공하는 유연한 요금 모델.

Compute Savings Plan, EC2 Instance Savings Plan 및 Amazon SageMaker Savings Plan과 같은 세 가지 Savings Plan을 제공.

Compute Savings Plan은 Amazon EC2, AWS Lambda 및 AWS Fargate에서의 사용량.

EC2 Instance Savings Plan은 EC2 사용량.

Amazon SageMaker Savings Plan은 Amazon SageMaker 사용량.

AWS Cost Explorer에서 1년 또는 3년 약정으로 Savings Plan에 쉽게 가입할 수 있으며, 권장 사항, 성능 보고 및 예산 알림 기능을 활용하여 플랜을 관리할 수 있음.

 

 

 

 

출처: https://docs.aws.amazon.com/ko_kr/whitepapers/latest/aws-overview/aws-overview.pdf