실습 개요
AnyCompany에서는 새로운 영화 데이터베이스 애플리케이션을 개발하고 있습니다. 사용자는 이 애플리케이션을 사용하여 제목, 연도, 배우, 평점 등으로 영화를 검색할 수 있습니다. AnyCompany에서는 이 애플리케이션에서 참조하는 모든 영화 정보를 저장할 데이터베이스 서비스로 Amazon DynamoDB를 선택했습니다.
AnyCompany에서 선임 애플리케이션 개발자로 일하게 된 여러분은 영화 데이터베이스 애플리케이션에 가장 효율적이고 비용 효율적인 용량 설정을 확인해 달라는 요청을 받았습니다. 이 실습에서는 Amazon DynamoDB 프로비저닝된 읽기 및 쓰기 용량 모드를 사용하여 처리 능력을 관리합니다. Amazon CloudWatch를 사용하여 애플리케이션의 성능에 영향을 미치는 다양한 DynamoDB 지표를 모니터링합니다. 그런 다음, Amazon DynamoDB Auto Scaling 기능을 사용해 테이블의 프로비저닝된 처리 능력을 동적으로 조정하여 제한 없이 갑작스러운 트래픽 증가를 처리합니다. AWS SDK for Python(Boto3)를 사용하는 Python 스크립트를 실행해 테이블 용량 설정을 수정하여 성능 문제를 해결합니다.
목표
이 실습을 마치면 다음을 수행할 수 있습니다.
- AWS SDK for Python(Boto3)를 사용하여 DynamoDB 테이블에 대한 샘플 테스트 부하를 생성합니다.
- AWS SDK를 사용하여 프로비저닝된 용량 설정을 변경하여 조절 오류를 해결합니다.
- Amazon CloudWatch DynamoDB 지표를 사용하여 테이블 용량 및 조절 통계를 확인합니다.
- AWS SDK를 사용하여 DynamoDB 테이블에서 Auto Scaling 기능을 활성화합니다.
- Amazon DynamoDB의 용량 관리 모드가 성능에 어떤 영향을 미치는지 설명합니다.
아이콘 키
본 실습에서는 가이드의 특정 측면에 대한 주의를 환기하기 위해 다양한 아이콘을 사용합니다. 각 아이콘의 목적은 다음과 같습니다.
- 주의: 특별한 관심이 필요한 중요한 정보입니다(놓쳤다고 해도 장비 또는 데이터에 문제가 발생할 정도로 중요하지는 않지만 특정 단계를 반복해야 할 수 있음).
- 명령: 실행해야 하는 명령입니다.
- 복사 편집: 명령, 스크립트 또는 기타 텍스트를 텍스트 편집기에 복사하여 특정 변수를 편집하는 것이 명령줄 또는 터미널에서 직접 편집하는 것보다 간편합니다.
- 예상 출력: 명령 또는 편집된 파일의 출력을 확인하는 데 사용할 수 있는 샘플 출력입니다.
- 참고: 힌트, 팁 또는 중요한 가이드입니다.
- 자세히 알아보기: 자세한 정보를 찾을 수 있는 위치를 나타냅니다.
- 지식 확인: 이해도를 확인하고 학습한 내용을 테스트할 기회입니다.
- 태스크 완료: 실습의 결론 또는 요점입니다.
- 경고: 철회할 수 없으며 명령 또는 프로세스의 실패에 영향을 줄 수 있는 작업입니다(설정 후 변경할 수 없는 구성에 대한 경고 포함).