Amazon AWS 클라우드 컴퓨팅 서비스의 장점은 무엇입니까?

클라우드 컴퓨팅 서비스의 선두주자인 Amazon AWS는 SaaS 솔루션 설계 시 클라우드 컴퓨팅 서비스에 대한 몇 가지 모범 사례를 제공합니다.

1. 플랫폼 기반 기능을 분리합니다. SaaS 제품의 업데이트 속도는 매우 빠르지만 일부 핵심 기능은 기본적으로 변경되지 않았거나 다른 많은 새로운 제품 모듈에서 재사용할 수 있다고 결론 내릴 수 있습니다. 우리는 이러한 기능을 분리하고 더 많은 다른 기능을 제공하기 위해 플랫폼 변환을 수행해야 합니다. 이러한 기능을 플랫폼화하면 더 많은 SaaS 애플리케이션 기능을 지원하기 위한 전체 시스템의 결합도 줄어듭니다. 공통 기능을 위한 플랫폼 서비스의 분리는 더 잘 조정되고 독립적으로 확장될 수 있습니다. 동시에 애플리케이션 프레임워크의 사용과 결합된 핵심 서비스를 재사용하면 애플리케이션 개발의 효율성이 크게 향상됩니다.

2. 비용과 성능을 최적화합니다. 전통적인 기술 아키텍처에서는 둘 사이에 일정한 균형이 필요한 경우가 많습니다. 그러나 AWS 클라우드 아키텍처의 SaaS 서비스 클라우드 모델에서는 물고기와 성능이 균형을 이루는 경우가 많습니다. 두 가지 방법 모두를 달성하세요. 각 아키텍처 수준에서 탄력적인 수평 확장성을 달성하면 막대한 리소스 비용을 미리 지불하지 않고도 종량제 모델을 구현하여 강력한 성능을 얻을 수 있으며 동시에 SaaS AWS에서 더 작은 서버를 사용할 수 있습니다. , 병렬 리소스 단위는 SaaS 환경의 실제 리소스 요구 사항에 더 가깝게 확장됩니다. 적절한 시나리오에서는 AWS에서 완전히 호스팅되는 서비스(예: Amazon DynamoDB 등)를 최대한 사용하여 작업을 줄이고 SaaS 파트너의 유지 관리 비용을 절감하고 효율성을 향상시킵니다.

3. SaaS 솔루션용으로 설계되었습니다. 클라우드 컴퓨팅 서비스의 경우 먼저 SaaS 애플리케이션 자체의 특성을 기반으로 멀티 테넌트 설계를 계획해야 합니다. 전체 설계 원칙은 시스템이 여러 계정을 갖고 하나의 계정이 여러 사용자에 대응되고 둘째, 시스템이 다양한 요청을 처리할 때 SQS, SWF 등 다양한 AWS 서비스를 사용하여 시스템을 분리한 후 집중적으로 관리해야 합니다. AWS 리소스를 사용하면 요청이 우선적으로 처리됩니다. 레벨 처리는 SaaS 아키텍처의 처리 능력과 안정성을 크게 향상시킵니다. 다음으로 모니터링에 대한 투자를 늘리고 AWS CloudWatch와 같은 모니터링 서비스를 사용하여 보다 효과적인 탄력적 확장을 제어해야 합니다. 세밀한 모니터링을 통한 분산 리소스 마지막으로 파트너는 SaaS 애플리케이션 아키텍처의 모든 데이터 수명 주기와 각 주기의 데이터 특성을 잘 이해해야 하며, 이러한 특성을 기반으로 정확하고 적절한 것을 선택해야 합니다. 기술 아키텍처를 최적화하고 비용을 절감하기 위해 AWS 서비스의 데이터를 저장하는 방법입니다.

넷. 수집할 수 있는 모든 데이터를 수집하고 이 데이터에서 가치를 채굴합니다. AWS 인프라 자체는 CloudWatch 서비스를 통해 매우 세분화된 지표를 수집할 수 있습니다. 동시에 SaaS 애플리케이션 자체도 대량의 로그 및 지표 데이터를 생성하므로 이러한 데이터와 지표를 면밀히 모니터링해야 합니다. 후속 대규모 작업을 위해 전체가 적절하게 저장됩니다. 클라우드 컴퓨팅 서비스의 경우 기존 모델의 높은 데이터 저장 비용에 대해 걱정하지 마십시오. AWS 클라우드 아키텍처 모델에는 Amazon S3 및 Glacier와 같은 초저비용 저장 방법이 많이 있습니다. 이러한 대량의 데이터를 분석하여 SaaS 서비스 고객을 이해하면 사용자 경험 및 관련 인프라를 실시간으로 자동 조정하고 사용량 분석을 통해 비즈니스 모델을 개선하는 등 비즈니스에 큰 가치를 가져올 수 있습니다.