# 데이터
**Topics**
+ [SUS 4 데이터 관리 정책 및 패턴을 활용하여 지속 가능성 목표를 지원하려면 어떻게 해야 하나요?](sus-04.md)
# SUS 4 데이터 관리 정책 및 패턴을 활용하여 지속 가능성 목표를 지원하려면 어떻게 해야 하나요?
데이터 관리 원칙을 구현하여 워크로드를 지원하는 데 필요한 프로비저닝된 스토리지와 이를 사용하는 데 필요한 리소스를 줄입니다. 데이터를 이해하고 데이터의 비즈니스 가치와 데이터 사용 방식을 가장 효과적으로 지원하는 스토리지 기술과 구성을 사용합니다. 요구 사항이 감소하면 데이터를 더 효율적이고 성능이 낮은 스토리지로 수명 주기를 변경하고 더 이상 필요하지 않은 데이터는 삭제합니다.
**Topics**
+ [SUS04-BP01 데이터 분류 정책 구현](sus_sus_data_a2.md)
+ [SUS04-BP02 데이터 액세스 및 스토리지 패턴을 지원하는 기술 사용](sus_sus_data_a3.md)
+ [SUS04-BP03 정책을 사용하여 데이터세트의 수명 주기 관리](sus_sus_data_a4.md)
+ [SUS04-BP04 탄력성 및 자동화 기능을 사용하여 블록 스토리지 또는 파일 시스템 확장](sus_sus_data_a5.md)
+ [SUS04-BP05 불필요하거나 중복된 데이터 제거](sus_sus_data_a6.md)
+ [SUS04-BP06 공유 파일 시스템 또는 스토리지를 사용하여 공용 데이터에 액세스](sus_sus_data_a7.md)
+ [SUS04-BP07 네트워크 간 데이터 이동 최소화](sus_sus_data_a8.md)
+ [SUS04-BP08 다시 생성하기 어려운 경우에만 데이터 백업](sus_sus_data_a9.md)
# SUS04-BP01 데이터 분류 정책 구현
데이터를 분류하여 비즈니스 성과에 대한 중요도를 파악하고 데이터를 저장할 에너지 효율적인 적절한 스토리지 티어를 선택합니다.
**일반적인 안티 패턴:**
+ 처리 중이거나 저장된 데이터 자산 중 특성(예: 민감도, 비즈니스 중요도 또는 규제 요구 사항)이 유사한 데이터 자산을 식별하지 않습니다.
+ 데이터 자산의 인벤토리 등록을 위한 데이터 카탈로그를 구현하지 않았습니다.
**모범 사례 확립의 이점:** 데이터 분류 정책을 구현하면 에너지 효율이 가장 높은 데이터 스토리지 계층을 확인할 수 있습니다.
**이 모범 사례가 확립되지 않을 경우 노출되는 위험 수준:** 중간
## 구현 가이드
데이터 분류에는 처리 중인 데이터 유형과 조직에서 소유하거나 운영하는 정보 시스템에 저장되는 데이터 유형을 식별하는 작업이 포함됩니다. 또한 데이터의 중요도와 데이터 손상, 손실 또는 남용의 영향을 확인하는 작업도 포함됩니다.
데이터의 상황별 사용에서부터 시작하여 거꾸로 작업하고 조직 운영에 대한 제공된 데이터세트의 중요도 수준을 고려하는 분류 체계를 만들어 데이터 분류 정책을 구현합니다.
### 구현 단계
+ **데이터 인벤토리 작업 수행:** 워크로드에 존재하는 다양한 데이터 유형의 인벤토리 작업을 수행합니다.
+ **데이터 그룹화:** 조직에 대한 위험을 기준으로 데이터의 중요도, 기밀성, 무결성 및 가용성을 확인합니다. 이러한 요구 사항을 사용하여 채택한 데이터 분류 티어 중 하나로 데이터를 그룹화합니다. 예를 들어, [데이터를 분류하고 Startup을 보호하는 간단한 4단계](https://aws.amazon.com/blogs/startups/four-simple-steps-to-classify-your-data-and-secure-your-startup/)를 참조하세요.
+ **데이터 분류 수준 및 정책 정의:** 각 데이터 그룹에 대해 데이터 분류 수준(예: 퍼블릭 또는 기밀) 및 처리 정책을 정의합니다. 데이터에 태그를 적절히 지정합니다. 데이터 분류 범주에 대한 자세한 내용은 Data Classification 백서를 참조하세요.
+ **주기적 검토:** 태그가 지정되지 않은 데이터와 분류되지 않은 데이터가 있는지 환경을 정기적으로 검토하고 감사합니다. 자동화를 사용하여 이 데이터를 식별하고 데이터를 적절하게 분류하며 태그를 지정합니다. 예제로 [Data Catalog and crawlers in AWS Glue](https://docs.aws.amazon.com/glue/latest/dg/catalog-and-crawler.html)를 참조하세요.
+ **데이터 카탈로그 설정:** 감사 및 거버넌스 기능을 제공하는 데이터 카탈로그를 설정합니다.
+ **문서화:** 각 데이터 클래스에 대한 데이터 분류 정책 및 처리 절차를 문서화합니다.
## 리소스
**관련 문서:**
+ [Leveraging AWS 클라우드 to Support Data Classification](https://docs.aws.amazon.com/whitepapers/latest/data-classification/leveraging-aws-cloud-to-support-data-classification.html)
+ [Tag policies from AWS Organizations](https://docs.aws.amazon.com/organizations/latest/userguide/orgs_manage_policies_tag-policies.html)
**관련 비디오:**
+ [AWS re:Invent 2022 - Enabling agility with data governance on AWS](https://www.youtube.com/watch?v=vznDgJkoH7k)
+ [AWS re:Invent 2023 - Data protection and resilience with AWS storage ](https://www.youtube.com/watch?v=rdG8JV3Fhk4)
# SUS04-BP02 데이터 액세스 및 스토리지 패턴을 지원하는 기술 사용
데이터 액세스 및 저장 방법을 가장 잘 지원하는 스토리지 기술을 사용하여 워크로드를 지원하면서 프로비저닝된 리소스를 최소화합니다.
**일반적인 안티 패턴:**
+ 모든 워크로드의 데이터 스토리지 및 액세스 패턴이 비슷하다고 가정합니다.
+ 모든 워크로드가 해당 계층 내에서 적합하다고 가정하고 하나의 스토리지 계층만 사용합니다.
+ 시간이 지나면 데이터 액세스 패턴이 일관되게 유지될 것이라고 가정합니다.
**이 모범 사례 확립의 이점:** 데이터 액세스 및 스토리지 패턴을 기반으로 스토리지 기술을 선택하고 최적화하면 비즈니스 요구 사항을 충족하는 데 필요한 클라우드 리소스를 줄이고 클라우드 워크로드의 전반적인 효율성을 향상시킬 수 있습니다.
**이 모범 사례가 확립되지 않을 경우 노출되는 위험 수준:** 낮음
## 구현 지침
따라서 성능 효율성을 극대화하려면 액세스 패턴에 가장 적합한 스토리지 솔루션을 선택하거나, 스토리지 솔루션에 따라 액세스 패턴을 변경하는 것이 좋습니다.
### 구현 단계
+ **데이터 및 액세스 특성 평가:** 데이터 특성 및 액세스 패턴을 평가하여 스토리지 요구 사항의 주요 특성을 수집합니다. 고려해야 할 주요 특성은 다음과 같습니다.
+ **데이터 유형:** 정형, 반정형 및 비정형
+ **데이터 증가:** 제한, 무제한
+ **데이터 내구성:** 영구, 임시, 일시적
+ **액세스 패턴:** 읽기 또는 쓰기, 업데이트 빈도, 급증 또는 일관된 상태
+ **올바른 스토리지 기술 선택:** 데이터 특성 및 액세스 패턴을 지원하는 적절한 스토리지 기술로 데이터를 마이그레이션합니다. 다음은 AWS 스토리지 기술의 몇 가지 예와 주요 특성입니다.
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/wellarchitected/2024-06-27/framework/sus_sus_data_a3.html)
+ **스토리지 할당 자동화:** 크기가 고정된 스토리지 시스템(예: Amazon EBS 또는 Amazon FSx)의 경우 사용 가능한 스토리지 공간을 모니터링하고 임곗값에 도달 시 스토리지 할당을 자동화합니다. Amazon CloudWatch를 활용하여 [Amazon EBS](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/using_cloudwatch_ebs.html) 및 [Amazon FSx](https://docs.aws.amazon.com/fsx/latest/WindowsGuide/monitoring-cloudwatch.html)에 대한 다양한 지표를 수집하고 분석할 수 있습니다.
+ **올바른 스토리지 클래스 선택:** 데이터에 적합한 스토리지 클래스를 선택합니다.
+ Amazon S3 스토리지 클래스는 객체 수준에서 구성할 수 있습니다. 단일 버킷에는 모든 스토리지 클래스에 저장된 객체가 포함될 수 있습니다.
+ [Amazon S3 수명 주기 정책](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/userguide/object-lifecycle-mgmt.html)을 사용하여 애플리케이션 변경 없이 스토리지 클래스 간에 객체를 자동으로 전환하거나 데이터를 제거할 수 있습니다. 이러한 스토리지 메커니즘을 고려할 때 리소스 효율성, 액세스 지연 시간 및 신뢰성 간에 절충해야 합니다.
## 리소스
**관련 문서:**
+ [Amazon EBS volume types](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/ebs-volume-types.html)
+ [Amazon EC2 인스턴스 스토어](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/InstanceStorage.html)
+ [Amazon S3 Intelligent-Tiering](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/userguide/intelligent-tiering.html)
+ [ Amazon EBS I/O Characteristics ](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/WindowsGuide/ebs-io-characteristics.html)
+ [ Amazon S3 스토리지 사용 ](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/userguide/storage-class-intro.html)
+ [Amazon Glacier란 무엇인가요?](https://docs.aws.amazon.com/amazonglacier/latest/dev/introduction.html)
**관련 비디오:**
+ [AWS re:Invent 2023 - Improve Amazon EBS efficiency and be more cost-efficient ](https://www.youtube.com/watch?v=7-CB02rqiuw)
+ [AWS re:Invent 2023 - Optimizing storage price and performance with Amazon S3 ](https://www.youtube.com/watch?v=RxgYNrXPOLw)
+ [AWS re:Invent 2023 - Building and optimizing a data lake on Amazon S3 ](https://www.youtube.com/watch?v=mpQa_Zm1xW8)
+ [AWS re:Invent 2022 - Building modern data architectures on AWS](https://www.youtube.com/watch?v=Uk2CqEt5f0o)
+ [AWS re:Invent 2022 - Modernize apps with purpose-built databases ](https://www.youtube.com/watch?v=V-DiplATdi0)
+ [AWS re:Invent 2022 - Building data mesh architectures on AWS](https://www.youtube.com/watch?v=nGRvlobeM_U)
+ [AWS re:Invent 2023 - Deep dive into Amazon Aurora and its innovations ](https://www.youtube.com/watch?v=je6GCOZ22lI)
+ [AWS re:Invent 2023 - Advanced data modeling with Amazon DynamoDB ](https://www.youtube.com/watch?v=PVUofrFiS_A)
**관련 예제:**
+ [ Amazon S3 Examples ](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-javascript/v2/developer-guide/s3-examples.html)
+ [AWS Purpose Built Databases 워크숍 ](https://catalog.us-east-1.prod.workshops.aws/workshops/93f64257-52be-4c12-a95b-c0a1ff3b7e2b/en-US)
+ [ Databases for Developers ](https://catalog.workshops.aws/db4devs/en-US)
+ [AWS Modern Data Architecture Immersion Day ](https://catalog.us-east-1.prod.workshops.aws/workshops/32f3e732-d67d-4c63-b967-c8c5eabd9ebf/en-US)
+ [ Build a Data Mesh on AWS](https://catalog.us-east-1.prod.workshops.aws/workshops/23e6326b-58ee-4ab0-9bc7-3c8d730eb851/en-US)
# SUS04-BP03 정책을 사용하여 데이터세트의 수명 주기 관리
모든 데이터의 수명 주기를 관리하고 삭제를 자동으로 적용하여 워크로드에 필요한 총 스토리지를 최소화합니다.
**일반적인 안티 패턴:**
+ 데이터를 수동으로 삭제합니다.
+ 워크로드 데이터를 삭제하지 않습니다.
+ 보존 및 액세스 요구 사항에 따라 데이터를 더 에너지 효율적인 스토리지로 이동하지 않습니다.
**이 모범 사례 확립의 이점:** 데이터 수명 주기 정책을 사용하면 워크로드에서 효율적인 데이터 액세스 및 보존이 보장됩니다.
**이 모범 사례가 확립되지 않을 경우 노출되는 위험 수준:** 중간
## 구현 가이드
데이터세트는 일반적으로 수명 주기 동안 보존 및 액세스 요구 사항이 각각 다릅니다. 예를 들어, 애플리케이션이 한정된 기간에 일부 데이터세트에 자주 액세스해야 할 수 있습니다. 그 후 해당 데이터세트에 자주 액세스하지 않습니다. 시간 경과에 따른 데이터 스토리지 및 컴퓨팅의 효율성을 개선하려면 수명 주기 정책을 구현합니다. 수명 주기 정책은 시간 경과에 따른 데이터 처리 방식을 정의하는 규칙입니다.
수명 주기 구성 규칙을 통해, 데이터세트를 보다 에너지 효율적인 스토리지 계층으로 전환하고 아카이브하거나 삭제하도록 특정 스토리지 서비스에 요청할 수 있습니다. 이 방법은 활성 데이터 스토리지 및 검색을 최소화하여 에너지 소비를 줄입니다. 또한 더 이상 사용되지 않는 데이터를 보관하거나 삭제하는 등의 방식은 규정 준수 및 데이터 거버넌스를 지원합니다.
### 구현 단계
+ **데이터 분류 사용:** [워크로드에서 데이터 세트를 분류합니다.](https://docs.aws.amazon.com/wellarchitected/latest/sustainability-pillar/sus_sus_data_a2.html)
+ **처리 규칙 정의:** 각 데이터 클래스의 처리 절차를 정의합니다.
+ **자동화 활성화:** 수명 주기 규칙을 적용하는 자동화된 수명 주기 정책을 설정합니다. 다양한 AWS 스토리지 서비스에 대한 자동화된 수명 주기 정책을 설정하는 몇 가지 예는 다음과 같습니다.
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/wellarchitected/2024-06-27/framework/sus_sus_data_a4.html)
+ **미사용 자산 삭제:** 미사용 볼륨, 스냅샷 및 보존 기간이 지난 데이터를 삭제합니다. 삭제를 위해 [Amazon DynamoDB Time To Live](https://docs.aws.amazon.com/amazondynamodb/latest/developerguide/TTL.html) 또는 [Amazon CloudWatch 로그 보존](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/logs/Working-with-log-groups-and-streams.html#SettingLogRetention)과 같은 네이티브 서비스 기능을 사용합니다.
+ **집계 및 압축:** 수명 주기 규칙에 따라 관련 데이터를 집계 및 압축합니다.
## 리소스
**관련 문서:**
+ [Amazon S3 스토리지 클래스 분석을 사용하여 Amazon S3 수명 주기 규칙 최적화](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/userguide/analytics-storage-class.html)
+ [Evaluating Resources with AWS Config 규칙](https://docs.aws.amazon.com/config/latest/developerguide/evaluate-config.html)
**관련 비디오:**
+ [AWS re:Invent 2021 - Amazon S3 Lifecycle best practices to optimize your storage spend ](https://www.youtube.com/watch?v=yGNXn7jOytA)
+ [AWS re:Invent 2023 - Optimizing storage price and performance with Amazon S3 ](https://www.youtube.com/watch?v=RxgYNrXPOLw)
+ [Simplify Your Data Lifecycle and Optimize Storage Costs With Amazon S3 Lifecycle](https://www.youtube.com/watch?v=53eHNSpaMJI)
+ [ Reduce Your Storage Costs Using Amazon S3 Storage Lens ](https://www.youtube.com/watch?v=A8qOBLM6ITY)
# SUS04-BP04 탄력성 및 자동화 기능을 사용하여 블록 스토리지 또는 파일 시스템 확장
데이터가 늘어나면서 블록 스토리지 또는 파일 시스템을 확장하여 프로비저닝된 총 스토리지를 최소화하는 탄력성 및 자동화 기능을 사용합니다.
**일반적인 안티 패턴:**
+ 향후 필요에 따라 대규모 블록 스토리지 또는 파일 시스템을 조달합니다.
+ 파일 시스템의 초당 입출력 작업 처리량(IOPS)을 초과 프로비저닝합니다.
+ 데이터 볼륨의 사용률을 모니터링하지 않습니다.
**이 모범 사례 확립의 이점:** 스토리지 시스템의 오버 프로비저닝을 최소화하면 유휴 리소스가 줄어들고 워크로드의 전반적인 효율성이 향상됩니다.
**이 모범 사례가 확립되지 않을 경우 노출되는 위험 수준:** 중간
## 구현 가이드
워크로드에 적합한 크기 할당, 처리량 및 지연 시간으로 블록 스토리지 및 파일 시스템을 생성합니다. 이러한 스토리지 서비스를 과도하게 프로비저닝하지 않고도 데이터 증가에 따라 블록 스토리지 또는 파일 시스템을 확장할 수 있는 탄력성 및 자동화 기능을 사용합니다.
### 구현 단계
+ [Amazon EBS](https://aws.amazon.com/ebs/)와 같이 크기가 고정된 스토리지의 경우 전체 스토리지 크기 대비 사용된 스토리지의 양을 모니터링해야 하며, 가능하다면 임곗값에 도달할 때 스토리지 크기를 늘리도록 자동화를 생성합니다.
+ 탄력적 볼륨 및 관리형 블록 데이터 서비스를 사용하여 영구 데이터의 증가에 따른 추가 스토리지 할당을 자동화합니다. 예를 들어, [Amazon EBS 탄력적 볼륨](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/ebs-modify-volume.html)을 사용하면 볼륨 크기와 볼륨 유형을 변경하거나 Amazon EBS 볼륨의 성능을 조정할 수 있습니다.
+ 파일 시스템에 적합한 스토리지 클래스, 성능 모드 및 처리량 모드를 선택하여 비즈니스 요구 사항을 충족하세요. 초과할 필요는 없습니다.
+ [ Amazon EFS performance ](https://docs.aws.amazon.com/efs/latest/ug/performance.html)
+ [ Amazon EBS volume performance on Linux instances ](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/EBSPerformance.html)
+ 데이터 볼륨의 목표 사용률 수준을 설정하고 예상 범위를 벗어나는 볼륨 크기를 조정합니다.
+ 데이터에 적합하도록 읽기 전용 볼륨의 크기를 알맞게 조정합니다.
+ 블록 스토리지의 고정 볼륨 크기로 초과 용량을 프로비저닝하지 않도록 데이터를 객체 스토어로 마이그레이션합니다.
+ 탄력적인 볼륨 및 파일 시스템을 정기적으로 검토하여 유휴 볼륨을 종료하고 과도하게 프로비저닝된 리소스를 현재 데이터 크기에 맞게 축소합니다.
## 리소스
**관련 문서:**
+ [ Extend the file system after resizing an EBS volume ](https://docs.aws.amazon.com/ebs/latest/userguide/recognize-expanded-volume-linux.html)
+ [ Modify a volume using Amazon EBS Elastic Volumes ](https://docs.aws.amazon.com/ebs/latest/userguide/ebs-modify-volume.html)
+ [Amazon FSx 설명서](https://docs.aws.amazon.com/fsx/index.html)
+ [Amazon Elastic File System이란 무엇입니까?](https://docs.aws.amazon.com/efs/latest/ug/whatisefs.html)
**관련 비디오:**
+ [ Deep Dive on Amazon EBS Elastic Volumes ](https://www.youtube.com/watch?v=Vi_1Or7QuOg)
+ [ Amazon EBS and Snapshot Optimization Strategies for Better Performance and Cost Savings ](https://www.youtube.com/watch?v=h1hzRCsJefs)
+ [ Optimizing Amazon EFS for cost and performance, using best practices ](https://www.youtube.com/watch?v=9kfeh6_uZY8)
# SUS04-BP05 불필요하거나 중복된 데이터 제거
불필요하거나 중복된 데이터를 제거하여 데이터세트를 저장하는 데 필요한 스토리지 리소스를 최소화합니다.
**일반적인 안티 패턴:**
+ 쉽게 얻을 수 있거나 다시 생성할 수 있는 데이터를 중복합니다.
+ 데이터의 중요도를 고려하지 않고 모든 데이터를 백업합니다.
+ 데이터를 불규칙하게 또는 운영 이벤트에만 삭제하거나 전혀 삭제하지 않습니다.
+ 스토리지 서비스의 내구성에 관계없이 데이터를 중복 저장합니다.
+ 업무상 타당한 이유 없이 Amazon S3 버전 관리를 켭니다.
**이 모범 사례 확립의 이점:** 불필요한 데이터를 제거하면 워크로드에 필요한 스토리지 크기와 워크로드 환경에 미치는 영향이 줄어듭니다.
**이 모범 사례가 확립되지 않을 경우 노출되는 위험 수준:** 중간
## 구현 가이드
불필요한 중복 데이터 세트를 제거하면 스토리지 비용과 환경 발자국을 줄일 수 있습니다. 컴퓨팅 리소스가 불필요한 데이터 대신 중요한 데이터만 처리하기 때문에 이 방식은 컴퓨팅을 더 효율적으로 만듭니다. 불필요한 데이터의 삭제를 자동화합니다. 파일 및 블록 수준에서 데이터 중복을 제거하는 기술을 사용합니다. 네이티브 데이터 복제 및 중복성에 대한 서비스 기능을 사용합니다.
### 구현 단계
+ **퍼블릭 데이터세트 평가:** [AWS Data Exchange](https://aws.amazon.com/data-exchange/) 및 [Open Data on AWS](https://registry.opendata.aws/)에서 공개적으로 사용 가능한 기존 데이터세트를 사용하여 데이터를 저장하지 않아도 되는지 평가합니다.
+ **데이터 중복 제거:** 블록 및 객체 수준에서 데이터 중복을 제거할 수 있는 메커니즘을 사용합니다. 다음은 AWS의 데이터 중복을 제거하는 방법의 몇 가지 예입니다.
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/wellarchitected/2024-06-27/framework/sus_sus_data_a6.html)
+ **수명 주기 정책 사용:** 수명 주기 정책을 사용하여 불필요한 데이터를 자동으로 삭제합니다. 삭제를 위해 [Amazon DynamoDB Time To Live](https://docs.aws.amazon.com/amazondynamodb/latest/developerguide/TTL.html), [Amazon S3 수명 주기](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/userguide/object-lifecycle-mgmt.html) 또는 [Amazon CloudWatch 로그 보존](https://docs.aws.amazon.com/managedservices/latest/userguide/log-customize-retention.html)과 같은 기본 서비스 기능을 사용합니다.
+ **데이터 가상화 사용:** AWS의 데이터 가상화 기능을 사용하여 소스의 데이터를 유지 관리하고 데이터 중복을 방지합니다.
+ [Cloud Native Data Virtualization on AWS](https://www.youtube.com/watch?v=BM6sMreBzoA)
+ [Optimize Data Pattern Using Amazon Redshift Data Sharing](https://catalog.workshops.aws/well-architected-sustainability/en-US/3-data/optimize-data-pattern-using-redshift-data-sharing)
+ **증분식 백업 사용:** 증분식 백업을 만들 수 있는 백업 기술을 사용합니다.
+ **네이티브 내구성 사용:** [Amazon S3](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/userguide/DataDurability.html)의 내구성 및 [Amazon EBS의 복제](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/ebs-volumes.html)를 활용하여 자체 관리형 기술(예: 독립 디스크의 이중화 어레이(RAID)) 대신 내구성 목표를 달성합니다.
+ **효율적인 로깅 사용:** 로그 및 추적 데이터를 중앙 집중화하고, 동일한 로그 항목을 중복 제거하며, 필요에 따라 세부적으로 조정하는 메커니즘을 설정합니다.
+ **효율적인 캐싱 사용:** 합당한 상황에서만 캐시를 미리 채웁니다.
+ 캐시 모니터링 및 자동화를 설정하여 그에 따라 캐시 크기를 조정합니다.
+ **오래된 버전의 자산 제거:** 새 버전의 워크로드를 푸시할 때 객체 스토어 및 엣지 캐시에서 오래된 배포 및 자산을 제거합니다.
## 리소스
**관련 문서:**
+ [Change log data retention in CloudWatch Logs](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/logs/Working-with-log-groups-and-streams.html#SettingLogRetention)
+ [Data deduplication on Amazon FSx for Windows File Server](https://docs.aws.amazon.com/fsx/latest/WindowsGuide/using-data-dedup.html)
+ [Features of Amazon FSx for ONTAP including data deduplication](https://docs.aws.amazon.com/fsx/latest/ONTAPGuide/what-is-fsx-ontap.html#features-overview)
+ [Amazon CloudFront의 파일 무효화](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudFront/latest/DeveloperGuide/Invalidation.html)
+ [Using AWS Backup to back up and restore Amazon EFS file systems](https://docs.aws.amazon.com/efs/latest/ug/awsbackup.html)
+ [What is Amazon CloudWatch Logs?](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/logs/WhatIsCloudWatchLogs.html)
+ [Amazon RDS에서 백업 작업](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/UserGuide/USER_WorkingWithAutomatedBackups.html)
+ [Integrate and deduplicate datasets using AWS Lake Formation](https://aws.amazon.com/blogs/big-data/integrate-and-deduplicate-datasets-using-aws-lake-formation-findmatches/)
**관련 비디오:**
+ [Amazon Redshift Data Sharing Use Cases](https://www.youtube.com/watch?v=sIoTB8B5nn4)
**관련 예제:**
+ [Amazon Athena를 사용하여 Amazon S3 서버 액세스 로그를 분석하려면 어떻게 해야 하나요?](https://aws.amazon.com/premiumsupport/knowledge-center/analyze-logs-athena/)
# SUS04-BP06 공유 파일 시스템 또는 스토리지를 사용하여 공용 데이터에 액세스
공유 파일 시스템 또는 스토리지를 채택하여 데이터 중복을 방지하고 워크로드를 위한 보다 효율적인 인프라를 지원합니다.
**일반적인 안티 패턴:**
+ 각 개별 클라이언트에 대해 스토리지를 프로비저닝합니다.
+ 비활성 클라이언트에서 데이터 볼륨을 분리하지 않습니다.
+ 플랫폼 및 시스템 전반에 걸쳐 스토리지에 액세스할 권한을 제공하지 않습니다.
**이 모범 사례 확립의 이점:** 공유 파일 시스템 또는 스토리지를 사용하면 데이터를 복사하지 않고도 한 명 이상의 소비자와 데이터를 공유할 수 있습니다. 이를 통해 워크로드에 필요한 스토리지 리소스를 줄일 수 있습니다.
**이 모범 사례가 확립되지 않을 경우 노출되는 위험 수준:** 중간
## 구현 지침
여러 사용자 또는 애플리케이션이 동일한 데이터세트에 액세스하는 경우 워크로드에 효율적인 인프라를 사용하기 위해서는 공유 스토리지 기술을 사용해야 합니다. 공유 스토리지 기술은 데이터세트를 저장 및 관리하고 데이터 중복을 방지할 수 있는 중앙 위치를 제공합니다. 또한 여러 시스템에 걸쳐 데이터의 일관성을 적용합니다. 나아가 공유 스토리지 기술을 사용하면 여러 컴퓨팅 리소스가 동시에 데이터에 액세스하고 이를 처리할 수 있으므로 컴퓨팅 성능을 보다 효율적으로 사용할 수 있습니다.
이러한 공유 스토리지 서비스에서 필요한 경우에만 데이터를 가져오고 사용하지 않는 볼륨을 분리하여 리소스를 확보하세요.
### 구현 단계
+ **공유 스토리지 사용:** 데이터의 소비자가 다수인 경우 데이터를 공유 스토리지로 마이그레이션합니다. AWS 기반 공유 스토리지 기술의 몇 가지 예는 다음과 같습니다.
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/wellarchitected/2024-06-27/framework/sus_sus_data_a7.html)
+ **필요에 따라 데이터 가져오기:** 필요한 경우에만 공유 파일 시스템에 데이터를 복사하거나 데이터를 가져옵니다. 예를 들어, [Amazon S3 기반 Amazon FSx for Lustre 파일 시스템](https://aws.amazon.com/blogs/storage/new-enhancements-for-moving-data-between-amazon-fsx-for-lustre-and-amazon-s3/)을 생성하고 작업을 처리하는 데 필요한 데이터의 하위 세트만 Amazon FSx로 로드할 수 있습니다.
+ **불필요한 데이터 삭제:** 사용 패턴에 따라 적절하게 데이터를 삭제합니다([SUS04-BP03 정책을 사용하여 데이터세트의 수명 주기 관리](sus_sus_data_a4.md) 참조).
+ **비활성 클라이언트 분리:** 자주 사용하지 않는 클라이언트에서 볼륨을 분리합니다.
## 리소스
**관련 문서:**
+ [ Linking your file system to an Amazon S3 bucket ](https://docs.aws.amazon.com/fsx/latest/LustreGuide/create-dra-linked-data-repo.html)
+ [ Using Amazon EFS for AWS Lambda in your serverless applications ](https://aws.amazon.com/blogs/compute/using-amazon-efs-for-aws-lambda-in-your-serverless-applications/)
+ [ Amazon EFS Intelligent-Tiering Optimizes Costs for Workloads with Changing Access Patterns ](https://aws.amazon.com/blogs/aws/new-amazon-efs-intelligent-tiering-optimizes-costs-for-workloads-with-changing-access-patterns/)
+ [ Using Amazon FSx with your on-premises data repository ](https://docs.aws.amazon.com/fsx/latest/LustreGuide/fsx-on-premises.html)
**관련 비디오:**
+ [ Storage cost optimization with Amazon EFS ](https://www.youtube.com/watch?v=0nYAwPsYvBo)
+ [AWS re:Invent 2023 - What's new with AWS file storage](https://www.youtube.com/watch?v=yXIeIKlTFV0)
+ [AWS re:Invent 2023 - File storage for builders and data scientists on Amazon Elastic File System](https://www.youtube.com/watch?v=g0f6lrmEyRM)
# SUS04-BP07 네트워크 간 데이터 이동 최소화
공유 파일 시스템 또는 객체 스토리지를 사용하여 공통 데이터에 액세스하고 워크로드의 데이터 이동을 지원하는 데 필요한 총 네트워킹 리소스를 최소화합니다.
**일반적인 안티 패턴:**
+ 데이터 사용자의 위치에 관계없이 모든 데이터를 동일한 AWS 리전에 저장합니다.
+ 네트워크를 통해 데이터를 이동하기 전에 데이터 크기와 형식을 최적화하지 않습니다.
**이 모범 사례 확립의 이점:** 네트워크 간 데이터 이동을 최적화하면 워크로드에 필요한 총 네트워킹 리소스가 줄어들고 환경에 미치는 영향도 줄어듭니다.
**이 모범 사례가 확립되지 않을 경우 노출되는 위험 수준:** 중간
## 구현 지침
조직 전체에서 데이터를 이동하려면 컴퓨팅, 네트워킹 및 스토리지 리소스가 필요합니다. 기술을 사용하여 데이터 이동을 최소화하고 워크로드의 전반적인 효율성을 개선합니다.
## 구현 단계
+ **근접성 사용:** [워크로드에 대한 리전을 선택](https://aws.amazon.com/blogs/architecture/how-to-select-a-region-for-your-workload-based-on-sustainability-goals/)할 때 데이터 또는 사용자와의 근접성을 결정 요소로 고려하세요.
+ **서비스 분할:** 리전에서 사용되는 서비스를 분할하여 해당 리전별 데이터가 사용되는 리전 내에 저장되도록 합니다.
+ **효율적인 파일 형식 사용:** 네트워크를 통해 데이터를 이동하기 전에 효율적인 파일 형식(예: Parquet 또는 ORC)을 사용하고 데이터를 압축합니다.
+ **데이터 이동 최소화:** 미사용 데이터를 이동하지 마세요. 사용하지 않는 데이터의 이동을 방지하는 데 도움이 되는 몇 가지 예는 다음과 같습니다.
+ 관련 데이터에 대한 API 응답으로만 줄입니다.
+ 상세한 경우 데이터를 집계합니다(레코드 수준 정보는 필요하지 않음).
+ [Well-Architected Lab - Optimize Data Pattern Using Amazon Redshift Data Sharing](https://catalog.workshops.aws/well-architected-sustainability/en-US/3-data/optimize-data-pattern-using-redshift-data-sharing)을 참조하세요.
+ [AWS Lake Formation에서 크로스 계정 데이터 공유](https://docs.aws.amazon.com/lake-formation/latest/dg/cross-account-permissions.html)를 고려하세요.
+ **엣지 서비스 사용:** 워크로드 사용자에게 더 가까운 위치에서 코드를 실행할 수 있는 서비스를 사용합니다.
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/wellarchitected/2024-06-27/framework/sus_sus_data_a8.html)
## 리소스
**관련 문서:**
+ [Optimizing your AWS Infrastructure for Sustainability, Part III: Networking](https://aws.amazon.com/blogs/architecture/optimizing-your-aws-infrastructure-for-sustainability-part-iii-networking/)
+ [AWS 글로벌 인프라](https://aws.amazon.com/about-aws/global-infrastructure/)
+ [CloudFront 글로벌 엣지 네트워크를 비롯한 Amazon CloudFront 주요 기능](https://aws.amazon.com/cloudfront/features/)
+ [Amazon OpenSearch Service에서 HTTP 요청 압축](https://docs.aws.amazon.com/opensearch-service/latest/developerguide/gzip.html)
+ [Intermediate data compression with Amazon EMR](https://docs.aws.amazon.com/emr/latest/ManagementGuide/emr-plan-output-compression.html#HadoopIntermediateDataCompression)
+ [Amazon Redshift를 사용하여 Amazon S3에서 압축된 데이터 파일 로드](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/t_loading-gzip-compressed-data-files-from-S3.html)
+ [Serving compressed files with Amazon CloudFront](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudFront/latest/DeveloperGuide/ServingCompressedFiles.html)
**관련 비디오:**
+ [ Demystifying data transfer on AWS](https://www.youtube.com/watch?v=-MqXgzw1IGA)
# SUS04-BP08 다시 생성하기 어려운 경우에만 데이터 백업
비즈니스 가치가 없는 데이터는 백업하지 않으면서 워크로드의 스토리지 리소스 요구 사항을 최소화합니다.
**일반적인 안티 패턴:**
+ 데이터에 대한 백업 전략이 없습니다.
+ 쉽게 다시 생성할 수 있는 데이터를 백업합니다.
**이 모범 사례 확립의 이점:** 중요하지 않은 데이터를 백업하지 않으면 워크로드에 필요한 스토리지 리소스가 줄어들고 환경에 미치는 영향이 줄어듭니다.
**이 모범 사례가 확립되지 않을 경우 노출되는 위험 수준:** 중간
## 구현 지침
불필요한 데이터를 백업하지 않으면 비용을 절감하고 워크로드에 사용되는 스토리지 리소스를 줄일 수 있습니다. 비즈니스 가치가 있거나 규정 준수 요구 사항을 충족하는 데 필요한 데이터만 백업합니다. 백업 정책을 검토하고 복구 시나리오에서 가치를 제공하지 않는 임시 스토리지는 제외합니다.
### 구현 단계
+ **데이터 분류:** [SUS04-BP01 데이터 분류 정책 구현](sus_sus_data_a2.md)에 설명된 대로 데이터 분류 정책을 구현합니다.
+ **백업 전략 설계:** 데이터 분류 중요도를 사용하고 [목표 복구 시간(RTO) 및 목표 복구 시점(RPO)](https://docs.aws.amazon.com/wellarchitected/latest/reliability-pillar/rel_planning_for_recovery_objective_defined_recovery.html)에 기반한 백업 전략을 설계합니다. 중요하지 않은 데이터는 백업하지 마세요.
+ 쉽게 다시 생성할 수 있는 데이터는 제외합니다.
+ 백업 대상에서 임시 데이터를 제외합니다.
+ 공용 위치에서 데이터를 복원하는 데 필요한 시간이 서비스 수준에 관한 계약(SLA)을 초과하지 않는 한, 데이터의 로컬 사본을 제외합니다.
+ **자동 백업 사용:** 자동화된 솔루션 또는 관리형 서비스를 사용하여 비즈니스 크리티컬 데이터를 백업합니다.
+ [AWS Backup](https://docs.aws.amazon.com/aws-backup/latest/devguide/whatisbackup.html)는 AWS 서비스, 클라우드 및 온프레미스에서 데이터 보호를 중앙 집중화하고 자동화하는 데 도움이 되는 완전관리형 서비스입니다. AWS Backup을 사용하여 자동 백업을 생성하는 방법에 대한 실습 지침은 [Well-Architected Labs - Testing Backup and Restore of Data](https://catalog.workshops.aws/well-architected-reliability/en-US/4-failure-management/1-backup/30-testing-backup-and-restore-of-data)를 참조하세요.
+ [Automate backups and optimize backup costs for Amazon EFS using AWS Backup](https://aws.amazon.com/blogs/storage/automating-backups-and-optimizing-backup-costs-for-amazon-efs-using-aws-backup/).
## 리소스
**관련 모범 사례:**
+ [REL09-BP01 백업해야 하는 모든 데이터 확인 및 백업 또는 소스에서 데이터 복제](https://docs.aws.amazon.com/wellarchitected/latest/reliability-pillar/rel_backing_up_data_identified_backups_data.html)
+ [REL09-BP03 자동으로 데이터 백업 수행](https://docs.aws.amazon.com/wellarchitected/latest/reliability-pillar/rel_backing_up_data_automated_backups_data.html)
+ [REL13-BP02 복구 목표 달성을 위해 정의된 복구 전략 사용](https://docs.aws.amazon.com/wellarchitected/latest/reliability-pillar/rel_planning_for_recovery_disaster_recovery.html)
**관련 문서:**
+ [Using AWS Backup to back up and restore Amazon EFS file systems](https://docs.aws.amazon.com/efs/latest/ug/awsbackup.html)
+ [Amazon EBS snapshots](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/EBSSnapshots.html)
+ [Amazon Relational Database Service의 백업 작업](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/UserGuide/USER_WorkingWithAutomatedBackups.html)
+ [ APN 파트너: 백업을 지원할 수 있는 파트너 ](https://partners.amazonaws.com/search/partners?keyword=Backup)
+ [AWS Marketplace: 백업에 사용할 수 있는 제품 ](https://aws.amazon.com/marketplace/search/results?searchTerms=Backup)
+ [ Backing Up Amazon EFS ](https://docs.aws.amazon.com/efs/latest/ug/efs-backup-solutions.html)
+ [ Backing Up Amazon FSx for Windows File Server ](https://docs.aws.amazon.com/fsx/latest/WindowsGuide/using-backups.html)
+ [ Backup and Restore for Amazon ElastiCache (Redis OSS) ](https://docs.aws.amazon.com/AmazonElastiCache/latest/red-ug/backups.html)
**관련 비디오:**
+ [AWS re:Invent 2023 - Backup and disaster recovery strategies for increased resilience](https://www.youtube.com/watch?v=E073XISxrSU)
+ [AWS re:Invent 2023 - What's new with AWS Backup](https://www.youtube.com/watch?v=QIffkOyTf7I)
+ [AWS re:Invent 2021 - Backup, disaster recovery, and ransomware protection with AWS](https://www.youtube.com/watch?v=Ru4jxh9qazc)