CLF-C02 Migration

AWS Cloud Adoption Framework (AWS CAF)

어떤 역할을 해야 하는지 가이드 제공

Cloud Adoption Framework의 6가지 주요 관점

• 일반적으로 비즈니스, 인력 및 거버넌스 관점은 비즈니스 기능에 중점
• 플랫폼, 보안 및 운영 관점은 기술 역량에 중점

비지니스 관점

IT가 비즈니스 요구 사항을 반영하고 IT 투자가 주요 비즈니스 결과와 연계되도록 보장

• 비즈니스 관리자
• 재무 관리자
• 예산 소유자
• 전략 이해 관계자

인력 관점

클라우드 채택을 성공하기 위한 조직 전반의 변화 관리 전략 개발을 지원

• 인사 관리
• 인력 배치
• 인력 관리자

거버넌스 관점

IT 전략이 비즈니스 전략에 부합하도록 조정하는 기술 및 프로세스에 중점

• 최고 정보 책임자(CIO)
• 프로그램 관리자
• 엔터프라이즈 아키텍트
• 비즈니스 분석가
• 포트폴리오 관리자

플랫폼 관점

비즈니스 목표 및 관점에 따라 AWS 인프라를 설계, 구현 및 최적화하는 데 도움이 되는 관점

• 최고 기술 책임자(CTO)
• IT 관리자
• 솔루션스 아키텍트

보안 관점

권한의 선택 및 구현을 구성하는 데 도움이 되는 관점

조직이 가시성, 감사 가능성, 제어 및 민첩성에 대한 보안 목표를 충족하도록 보장

• 최고 정보 보안 책임자(CISO)
• IT 보안 관리자
• IT 보안 분석가

운영 관점

비즈니스 이해 관계자와 합의된 수준까지 IT 워크및 로드를 구현, 실행, 사용, 운영 복구하는 데 도움

• IT 운영 관리자
• IT 지원 관리자

마이그레이션 전략

6가지 마이그레이션 전략

애플리케이션을 클라우드로 마이그레이션할 때 구현할 수 있는 가장 일반적인 6가지 마이그레이션 전략

리호스팅(Rehosting)

• 애플리케이션을 변경 없이 이전

리플랫포밍(Replatforming)

• 실질적인 이점을 실현하기 위해 몇 가지 클라우드 최적화를 수행
• 최적화는 애플리케이션의 핵심 아키텍처를 변경하지 않고 달성

리팩터링(Refactoring)/아키텍처 재설계(Re-architecting)

• 클라우드 네이티브 기능을 사용하여 애플리케이션을 설계하고 개발하는 방식을 재구성

재구매(Repurchasing)

• 기존 라이선스를 Software-as-a-Service 모델로 전환
• 기존 애플리케이션을 AWS Marketplace에 등재된 소프트웨어와 같은 클라우드 기반 버전으로 교체

유지(Retaining)

• 비즈니스에 중요한 애플리케이션을 소스 환경에 유지
• 마이그레이션하려면 대규모 리팩터링이 필요한 애플리케이션 또는 이후로 연기할 수 있는 워크로드가 포함

사용 중지(Retiring)

• 더 이상 필요하지 않은 애플리케이션을 제거하는 프로세스

마이그레이션 서비스

AWS Application Discovery Service

• Application Discovery Service는 온프레미스 서버의 사용 및 구성에 대한 정보를 수집하여 AWS로의 마이그레이션을 계획하는 데 도움

Migration Hub

•  Migration Hub는 애플리케이션 마이그레이션을 상태를 모니터링하기 위한 서비스시스템 마이그레이션을 수행하지 않음

AWS Application Migration Service (AWS MGN)

• AWS MGN은 자동화된 리프트 앤 시프트 솔루션입니다.
• 이 솔루션은 물리적 서버와 해당 서버에서 실행되는 모든 데이터베이스 또는 애플리케이션을 AWS의 EC2 인스턴스로 마이그레이션할 수 있습니다.

AWS Database Migration Service (AWS DMS)

• AWS DMS를 사용하면 온프레미스 데이터베이스에서 AWS의 데이터베이스로 데이터를 마이그레이션할 수 있습니다

AWS Elastic Disaster Recovery (AWS DRS)

• 저렴한 스토리지, 최소한의 컴퓨팅 및 특정 시점 복구를 사용
• 온프레미스 및 클라우드 기반 애플리케이션을 빠르고 안정적으로 복구하여 가동 중지 시간과 데이터 손실을 최소화

AWS Snow 패밀리

AWS Snow 패밀리 멤버

AWS와 고객 간에 최대 엑사바이트 규모의 데이터를 물리적으로 이동할 수 있는 물리적 디바이스 모음

AWS Snow 패밀리는 AWS Snowcone, AWS Snowball 및 AWS Snowmobile로 구성

AWS Snowcone

• 작고 견고하며 안전한 엣지 컴퓨팅 및 데이터 전송 디바이스
• CPU 2개, 4GB 메모리 및 최대 14TB의 가용 스토리지

AWS Snowball

• Snowball Edge Storage Optimized

  • 대규모 데이터 마이그레이션 및 반복 전송 워크플로뿐 아니라 큰 용량이 필요한 로컬 컴퓨팅에 적합

  • 스토리지

    • 블록 볼륨 및 Amazon S3 호환 객체 스토리지를 위한 80TB의 하드 디스크 드라이브(HDD) 용량
    • 블록 볼륨을 위한 1TB의 SATA 솔리드 스테이트 드라이브(SSD) 용량

  • 컴퓨팅

    • Amazon EC2 sbe1 인스턴스(C5와 동등)를 지원하기 위한 40개의 vCPU와 80GiB의 메모리

• Snowball Edge Compute Optimized

  • 기계 학습, 풀 모션 동영상 분석, 분석 및 로컬 컴퓨팅 스택과 같은 사용 사례를 위한 강력한 컴퓨팅 리소스를 제공

  • 스토리지

    • Amazon S3 호환 객체 스토리지
    • Amazon EBS 호환 블록 볼륨을 위한 80TB의 가용 HDD 용량
    • Amazon EBS 호환 블록 볼륨을 위한 28TB의 가용 NVMe SSD 용량

  • 컴퓨팅

    • 104개의 vCPU, 416GiB 메모리
    • NVIDIA Tesla V100 GPU 옵션
    • 디바이스는 C5, M5a, G3 및 P3 인스턴스와 동등한 Amazon EC2 sbe-c 및 sbe-g 인스턴스를 실행

AWS Snowmobile

대용량 데이터를 AWS로 이동하는 데 사용하는 엑사바이트 규모의 데이터 전송 서비스

• 세미 트레일러 트럭으로 견인되는 45피트 길이의 견고한 운반 컨테이너
•  Snowmobile 1대당 최대 100페타바이트의 데이터를 전송

AWS를 통한 혁신

AWS 서비스를 통한 혁신

AWS를 통해 혁신하는 방법 3가지

서버리스 애플리케이션

• AWS에서 서버리스는 사용자가 서버를 프로비저닝, 유지 관리 또는 관리할 필요가 없는 애플리케이션을 의미
• 예를 들어 AWS Lambda는 서버리스 애플리케이션을 실행하는 데 사용할 수 있는 서비스

기계 학습 (Amazon Augmented AI)

• 기계 학습(ML) 개발은 복잡하고, 비용이 많이 들고, 시간이 오래 걸리고, 오류가 발생하기 쉬움
• AWS는 이 프로세스에서 어려운 작업을 제거하여 ML 모델을 신속하게 빌드, 훈련, 배포하는 데 사용할 수 있는 Amazon SageMaker를 제공

인공 지능

• 인공 지능(AI)을 기반으로 하는 다양한 서비스를 제공

  • Amazon CodeWhisperer : 코드를 작성하는 동안 코드 제안을 얻고 코드에서 보안 문제를 식별
  • Amazon Transcribe : 기계 학습을 사용하여 오디오 데이터를 텍스트로 변환하는 서비스
  • Amazon Comprehend : 텍스트에서 패턴을 검색
  • Amazon Fraud Detector : 잠재적인 온라인 사기 행위를 식별
  • Amazon Lex : 음성 및 텍스트를 사용하여 대화형 인터페이스를 빌드할 수 있는 서비스
  • Amazon Polly : 기계 학습을 사용하여 오디오 데이터를 텍스트로 변환하는 서비스 제공
  • Amazon Translate : 기계 학습 언어 번역 서비스

Amazon CodeWhisperer

AI 코딩 캠패니언으로 더 빠르고 안전하게 애플리케이션 빌드

• IDE 및 코드 편집기용 AI 기반 코드 생성기
• 주석과 기존 코드를 기반으로 제안 코드 생성
• 찾아내기 어려운 취약성 식별
• 여러 표준과 모범 사례 참조