리캡 시리즈
- 세션 01: 에이전트 아키텍처 설계를 위한 개발자 로드맵
- 세션 02: Amazon Bedrock Data Automation
- 세션 03: AgentCore의 멀티 에이전트
- 세션 04: 에이전틱 AI 구축 Nova Act와 Strands Agents 실전 활용
- 세션 04: 사양 주도 개발로 Kiro를 활용하여 마이그레이션 프로젝트 가속화
- 세션 06: "매칭"에서 "이해"로: AgentCore Memory가 주도하는 개인화 AI 검색 실습
- 세션 07: 관찰을 통한 최적화 – LLM 관찰 가능성에서 AIOps까지, 실시간 인사이트를 지능형 자동화로 전환
- 세션 08: TEAM 배포와 최고의 엔지니어링 팀 구축
- 세션 09: 소위 서버리스 데이터베이스를 5년간 사용하며 얻은 다섯 가지 뼈아픈 교훈
- 세션 14: AI가 내 일을 한다면? Q Developer CLI와 Kiro가 내 일상을 어떻게 바꾸었는가
- 세션 16: 경계심을 갖춘 속도: Amazon Bedrock 에이전트 개발을 위한 필수 보안 사항
- 세션 26: 단일 H100에서 OSS LLM을 더 스마트하고, 저렴하고, 빠르게 실행하기
- 세션 28: 현대적인 통합 메타데이터 아키텍처: 데이터 사일로를 허무는 새로운 접근 방식
- 세션 29: 서버리스 MediaOps: Amazon Web Services에서 AI로 비디오 워크플로 자동화
- 세션 30: 대규모 성능 테스트로 효율성과 안정성을 고려한 아키텍처 설계
- 세션 31: 오픈 소스로 세계를 연결하기: 기술, 커뮤니티 및 글로벌 개발자 관계의 실전 여정
- 세션 33: 실시간 물류 분석을 위한 스트리밍 Iceberg 테이블 구축
- 세션 34: 대규모 로봇 전략 훈련 가속화: Kiro, Trainium 및 EKS 기반 자동화 폐쇄 루프 아키텍처
- 세션 35: 사양 주도 개발로 감각적 코딩에서 실용적 개발로
- 세션 36: 클라우드 비용 분석을 더 스마트하게: Strands와 AgentCore로 FinOps 지능형 에이전트 구축하기
- 세션 37: CNCF Kagent, K8sGPT, Nova Sonic을 사용하여 K8s용 대화형 에이전틱 AIOps 혁신하기
세션 노트
소위 서버리스 데이터베이스를 5년간 사용하며 얻은 다섯 가지 뼈아픈 교훈
- 서버리스는 서버리스가 아니다. 아니면 그 반대인가? Amazon Web Services의 서버리스 데이터베이스 소개
- Aurora Serverless v1 GA (2018-08)
- DynamoDB On-Demand (2018-11)
- Amazon Timestream (2020-09)
- Aurora Serverless v2 Preview (2020-12)
- Aurora Serverless v2 GA (2022-04)
- Redshift Serverless (2022-07)
- Amazon Neptune Serverless (2022-10)
- ElastiCache Serverless (2023-11)
- Amazon DSQL (2025-05)
- DocumentDB Serverless (2025-07) 그렇다면...
- Amazon S3
- Amazon SQS
- Amazon Route 53?
스토리지는 과소평가되고 있다
- Aurora Serverless v2는 가장 까다로운 애플리케이션까지 지원하도록 즉시 확장되며, 최대 용량에 맞춰 프로비저닝하는 것보다 비용을 최대 90% 절감한다
- USD/월
- 2022: 3336 CPU (RI), 1960 스토리지 (GP), 2274 백업
- 2023: 4682 CPU (RI), 2387 스토리지 (GP), 3300 백업
- 2024: 6006 CPU (RI), 2994 스토리지 (GP), 5840 백업
- 2025: 6350 CPU (RI), 3755 스토리지 (GP), 6952 백업
- Aurora Serverless: 최소 0.5 ACU
- Aurora Provisioned: db.r8g.large
- RDS for MySQL: 400 GB + db.r8g.large 얼마나 걸리는가?
- Aurora Serverless: 3-4초
- Aurora Provisioned: 2-3초
- RDS for MySQL: 4-5분
비용 예측은 더 어렵다
- "서버리스 DB에서 워크로드가 어떻게 작동하는지 모른다면, 프로비저닝된 클러스터의 기준선을 사용해 ACU를 예측하는 것은 전혀 쓸모가 없다."
- "Aurora DSQL이 이제 정식 출시되었다. 비용은 얼마일까? 아무도 모른다. 특히 Amazon Web Services는 더더욱 모른다. DPU 단위로 요금이 부과되는데, 문서의 설명은 사실상 '엿 먹어라, 워크로드를 벤치마크해서 직접 알아내라'는 뜻이다. 선택할 수 있는 온갖 요금 전략 중에서 Amazon Web Services가 '완전히 포기하기'를 택할 줄은 몰랐다. 내 Aurora 고객들은... 불쾌해하고 있다." Corey Quinn
호환성이 문제가 될 수 있다
- 호환성?
- 와이어(또는 클라이언트 프로토콜)
- SQL / 쿼리 언어
- 기능 / 동작
- 운영 / 에코시스템
- 버전
- DSQL, Dynamo DB, Aurora Serverless (*)
- 둘 다 "서버리스" 데이터베이스
- 수평 확장과 수직 확장 중 무엇인가가 핵심 질문
- 탄력성이 곧 서버리스는 아니다
- "데이터베이스가 여전히 구성된 최소 용량까지 축소되지 않는다면, 시간이 지나며 쌓였을 수 있는 메모리 조각을 회수하기 위해 데이터베이스를 중지한 뒤 다시 시작하십시오. 데이터베이스를 중지하고 시작하면 다운타임이 발생하므로, 이 작업은 가급적 자제할 것을 권장합니다." (Amazon Web Services 문서)
- 서버리스 데이터베이스를 활용하고, 탄력성을 개선하며, 내부에서 무엇이 실행되는지 이해하라
