AWS DocumentDB - MongoDB 호환 완전 관리형 데이터베이스 🚀

블로글러 2025. 4. 25. 10:16

안녕하세요! 👋 오늘은 AWS의 강력한 NoSQL 데이터베이스 서비스 중 하나인 Amazon DocumentDB에 대해 알아보려고 해요. 혹시 MongoDB를 사용해 보셨거나, 유연하고 확장 가능한 데이터베이스가 필요하신가요? 그렇다면 DocumentDB가 좋은 선택지가 될 수 있습니다!

마치 똑똑한 비서(AWS)가 여러분의 유연한 파일 캐비닛(DocumentDB)을 완벽하게 관리해주면서, 다른 인기 있는 파일 시스템(MongoDB)의 언어까지 이해하는 것과 비슷하다고 생각하면 쉬울 거예요. 😉

등장 배경

예전에는 정형화된 데이터를 다루는 관계형 데이터베이스(RDBMS)가 주류였지만, 웹과 모바일 애플리케이션이 폭발적으로 성장하면서 비정형/반정형 데이터가 늘어나고 엄청난 규모의 데이터 처리와 빠른 개발 속도가 중요해졌어요. 이런 요구에 부응하며 NoSQL 데이터베이스들이 등장했죠.

그중에서도 MongoDB는 문서(JSON과 유사한 BSON 형식) 기반의 유연한 스키마와 뛰어난 확장성으로 많은 사랑을 받았습니다. 하지만 MongoDB를 직접 운영하려면 서버 관리, 확장, 백업, 고가용성 구성 등 신경 쓸 게 많았죠. 🤯

바로 이때! AWS가 Amazon DocumentDB를 선보였습니다. MongoDB와의 호환성을 유지하면서, AWS 클라우드의 장점인 완전 관리형 서비스, 뛰어난 확장성, 강력한 내구성 및 보안을 결합한 서비스죠. 기존 MongoDB 사용자들이 큰 변경 없이 AWS 환경으로 마이그레이션하고, 운영 부담을 덜 수 있도록 돕기 위해 탄생했습니다.

DocumentDB 특징/용도 - 이런 문제를 해결해요! 👍

MongoDB와의 호환성: 기존에 사용하던 MongoDB 애플리케이션 코드, 드라이버, 도구를 거의 그대로 사용할 수 있어요. (단, 100% 호환은 아니니 아래 주의사항 참고!)
완전 관리형 서비스: 하드웨어 준비, 소프트웨어 패치, 설정, 백업 등 귀찮고 반복적인 관리 작업을 AWS가 대신 해줍니다. 여러분은 애플리케이션 개발에만 집중할 수 있어요! 🧘‍♀️
탁월한 확장성: 컴퓨팅(처리 능력)과 스토리지(저장 공간)를 독립적으로 확장할 수 있어요. 스토리지는 최대 128TiB까지 자동으로 늘어나고, 초당 수백만 건의 읽기/쓰기 요청도 처리 가능합니다. (특히 Elastic Cluster 사용 시) ⚡️
높은 가용성 및 내구성: 데이터가 3개의 가용 영역(AZ)에 걸쳐 6중으로 복제되어 저장됩니다. 특정 데이터 센터(AZ)에 문제가 생겨도 데이터 손실 없이 서비스를 지속할 수 있고, 장애 발생 시 거의 즉시 복구됩니다. 튼튼함 그 자체! 💪
강력한 보안: Amazon VPC 내에서 실행되어 네트워크 접근 제어가 가능하고, 저장 데이터 및 전송 중 데이터 암호화, IAM을 통한 세분화된 접근 권한 관리 등 다양한 보안 기능을 제공합니다. 🔒

핵심 원리 ⚙️

DocumentDB는 어떻게 이렇게 강력한 성능과 안정성을 제공할까요? 핵심은 스토리지와 컴퓨팅의 분리 아키텍처에 있습니다.

# AWS DocumentDB 클러스터 아키텍처 (간략)

+-----------------------------------+      +------------------------+
|        Application / Client       | ---> | Cluster Endpoint       |
| (MongoDB Driver)                  |      | (요청 분산 지점)       |
|                                   |      |                        |
+-----------------------------------+      +----------+-------------+
                                                     |
       +---------------------------------------------+---------------------------------------------+
       | AWS Region (하나의 지역 내 여러 데이터 센터)  |                                             |
       |                                             |                                             |
       |  +-----------------+  Reads/Writes         +-----------------+  Reads                    |
       |  | Primary Instance|<----------------------| Replica Instance|                           |
       |  | (쓰기/읽기 담당) |---------------------->| (읽기 전용)     |                           |
       |  +-------▲---------+                      +--------▲--------+                           |
       |          | Writes/Reads                            | Reads                             |
       |          | (요청 처리)                             | (요청 처리)                         |
       |  +-------+-----------------------------------------+--------------------------------+  |
       |  |                  Cluster Volume (분산 스토리지 시스템)                           |  |
       |  | ------------------------------------------------------------------------------- |  |
       |  | | AZ-A Data Copy 1 | | AZ-A Data Copy 2 | | AZ-B Data Copy 3 | | AZ-B Data Copy 4 | |  |
       |  | ------------------------------------------------------------------------------- |  |
       |  | | AZ-C Data Copy 5 | | AZ-C Data Copy 6 |                                       |  |
       |  | ------------------------------------------------------------------------------- |  |
       |  +-----------------------------------------------------------------------------------+  |
       +-----------------------------------------------------------------------------------------+

컴퓨팅 계층 (Instances):
- Primary 인스턴스 (1개): 모든 데이터 쓰기 작업과 읽기 작업을 처리합니다.
- Replica 인스턴스 (0~15개): 읽기 작업만 처리합니다. 읽기 요청을 분산시켜 성능을 높이고, Primary 인스턴스 장애 시 대체 역할을 수행하여 가용성을 높입니다.
스토리지 계층 (Cluster Volume):
- 데이터는 여러 가용 영역(AZ)에 분산된 가상 스토리지 볼륨에 저장됩니다.
- 데이터를 쓸 때, Primary 인스턴스는 이 분산 스토리지 볼륨에 데이터를 기록하고, 스토리지 시스템이 자동으로 3개의 AZ에 걸쳐 6개의 복제본을 만들어 저장합니다.
- 이 구조 덕분에 컴퓨팅(인스턴스 사양)과 스토리지(데이터 용량)를 독립적으로 확장/축소할 수 있고, 데이터 내구성과 가용성이 매우 높아집니다.
MongoDB 호환성 계층:
- 애플리케이션이 MongoDB 드라이버를 통해 보내는 요청(쿼리)을 DocumentDB가 받아서, 내부적으로 자체 스토리지 엔진에 맞게 변환하여 실행합니다. 현재 MongoDB 3.6, 4.0, 5.0 버전의 API와 호환됩니다.

주의사항 및 팁 💡

⚠️ 이것만은 주의하세요!

MongoDB 100% 호환은 아니에요: 대부분의 MongoDB 기능과 호환되지만, 일부 연산자($lookup의 특정 기능, $where 등)나 관리 명령어는 지원되지 않거나 다르게 동작할 수 있습니다. 기존 MongoDB 애플리케이션을 마이그레이션하기 전에는 반드시 공식 문서를 확인하고 충분한 테스트를 거쳐야 합니다.
비용 구조 이해하기: DocumentDB는 사용한 만큼 비용을 지불합니다. 주요 비용 항목은 다음과 같습니다.
- 인스턴스 비용: 실행 중인 인스턴스의 사양과 시간에 따라 부과됩니다.
- 스토리지 비용: 저장된 데이터 양에 따라 월별로 부과됩니다.
- I/O 비용: 데이터 읽기/쓰기 작업 횟수에 따라 부과됩니다. (1백만 건당 비용)
- 주의!: 특히 I/O 비용은 워크로드 패턴에 따라 예상보다 많이 나올 수 있습니다. 메모리가 부족한 인스턴스를 사용하면 디스크 I/O가 늘어나 비용이 급증할 수 있으니 주의해야 합니다.
성능 최적화는 필수:
- 인스턴스 크기: 처리해야 할 데이터와 인덱스(워킹셋)가 메모리에 충분히 올라갈 수 있도록 적절한 RAM 용량의 인스턴스를 선택하는 것이 성능에 매우 중요합니다.
- 인덱스: 쿼리 성능 향상을 위해 MongoDB와 마찬가지로 적절한 인덱스를 설계하고 생성해야 합니다.
관리형 서비스 ≠ 완전 자동: AWS가 많은 부분을 관리해주지만, 유지보수 기간 설정, 성능 모니터링, 비용 최적화, 보안 설정 등은 여전히 사용자의 책임입니다.

💡 꿀팁

애플리케이션 연결: 특정 인스턴스 엔드포인트보다는 클러스터 엔드포인트에 연결하는 것이 좋습니다. 클러스터 엔드포인트는 내부적으로 Primary 인스턴스로 요청을 보내거나, 읽기 설정을 통해 Replica 인스턴스로 읽기 요청을 분산시킬 수 있습니다. 장애 조치 시에도 애플리케이션 코드 변경 없이 안정적으로 연결을 유지할 수 있습니다. secondaryPreferred 읽기 설정을 사용하면 읽기 부하를 분산시키는 데 도움이 됩니다.
모니터링 활용: AWS CloudWatch와 Performance Insights를 적극 활용하여 데이터베이스 성능 지표(CPU, 메모리, I/O 등), 느린 쿼리 등을 지속적으로 모니터링하고 병목 현상을 찾아 개선하세요. 비용 최적화에도 큰 도움이 됩니다.
백업 전략: 자동 백업 기능이 활성화되어 있는지 확인하고, 필요한 경우 백업 보존 기간을 조절하세요. 특정 시점 복구(Point-in-Time Recovery, PITR) 기능은 최대 5분 전 시점까지 복구를 지원하므로 만일의 사태에 대비할 수 있습니다.

마치며 🙋‍♀️

지금까지 AWS DocumentDB에 대해 알아보았습니다. MongoDB와의 호환성을 바탕으로 AWS의 관리 편의성, 확장성, 안정성을 누릴 수 있는 매력적인 데이터베이스 서비스입니다. 처음에는 다소 복잡하게 느껴질 수 있지만, 이 글이 DocumentDB를 이해하는 데 조금이나마 도움이 되었기를 바랍니다! 😊

혹시 DocumentDB를 사용해보셨거나 궁금한 점이 있다면 댓글로 남겨주세요!

참고 자료 🔖

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