[AWS SCS] S3 Lifecycle Rules (with S3 Analytics)

Amazon S3 스토리지 클래스 전환 및 수명 주기 관리

Amazon S3는 다양한 스토리지 클래스를 제공하여 데이터 접근 빈도와 보존 기간에 따라 최적화된 비용으로 데이터를 저장할 수 있습니다. 이 글에서는 S3 객체를 서로 다른 스토리지 클래스로 전환하는 방법과 이를 자동화할 수 있는 수명 주기(Lifecycle) 규칙을 중심으로 설명합니다.

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스토리지 클래스 전환

Amazon S3에서 객체를 전환할 수 있는 주요 스토리지 클래스는 다음과 같습니다.

1. Standard → Standard-IA (Infrequent Access)
   • 데이터가 드물게 액세스될 경우 사용.
2. One-Zone IA → Flexible Retrieval (Glacier)
   • 장기 보관 및 드물게 접근하는 데이터에 적합.
3. Deep Archive
   • 가장 저렴한 비용으로 데이터를 보관하며, 복구까지 최대 12시간 소요.

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전환 방식

• 수동 전환: 사용자가 직접 데이터 전환.
• 자동화 전환: 수명 주기(Lifecycle) 규칙을 사용하여 데이터 이동 및 만료 작업 자동화.

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수명 주기 규칙

수명 주기 규칙은 데이터 전환 및 만료를 자동으로 수행합니다. 주요 구성 요소는 다음과 같습니다.

1. 전환 작업 (Transition Action)

• 객체를 특정 스토리지 클래스로 이동.
• 예: 생성 후 60일 뒤 Standard-IA로 이동, 6개월 뒤 Glacier로 이동.

2. 만료 작업 (Expiration Action)

• 특정 시간 이후 객체 삭제.
• 예: 접근 로그 파일 365일 후 삭제, 오래된 버전 삭제.
• 불완전한 멀티파트 업로드도 설정 가능.

3. 규칙 적용 범위

• 전체 버킷 또는 특정 경로(prefix) 및 태그 기준으로 설정 가능.
• 예: /finance 경로의 파일 또는 tag: department=finance 데이터에만 규칙 적용.

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활용 시나리오

시나리오 1: 썸네일 및 원본 이미지 관리

• 상황: EC2 애플리케이션이 생성한 썸네일은 60일간만 보관되며, 원본 이미지는 60일 동안 즉시 접근 가능해야 합니다.
• 설계 방법:
  • 원본 이미지: Standard에 저장 → 60일 후 Glacier로 전환.
  • 썸네일 이미지: One-Zone IA에 저장 → 60일 후 만료.

시나리오 2: 삭제된 객체 복구 및 보관

• 상황: 삭제된 객체는 30일간 즉시 복구 가능해야 하며, 이후 365일까지 복구 가능해야 합니다.
• 설계 방법:
  • 버전 관리 활성화 → 삭제된 객체는 삭제 마커로 숨김.
  • 비현재 버전(non-current version) → 30일 후 Standard-IA → 365일 후 Deep Archive.

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최적의 전환 시점 결정

Amazon S3 Analytics를 활용하면, 객체 전환 시점과 스토리지 클래스를 최적화할 수 있습니다.

• 분석 결과: Standard 및 Standard-IA 간 전환을 위한 권장사항 제공.
• 제약 사항: One-Zone IA 및 Glacier 계층은 권장되지 않음.
• 출력 형식: CSV 보고서(일일 업데이트).

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결론

Amazon S3의 스토리지 클래스 전환과 수명 주기 규칙은 저장 비용 절감과 데이터 관리 효율성을 크게 향상시킵니다.