Amazon Aurora 혁신의 역사, 10주년 맞이

Amazon Aurora 정식 출시 소식을 발표한 지 10년이 되었습니다. 이 제품은 첨단 상용 데이터베이스의 속도와 가용성에 오픈 소스 데이터베이스의 단순성과 비용 효율성을 결합한 관계형 데이터베이스입니다.

Jeff가 출시 블로그 게시물에 설명했듯이, “Amazon Aurora는 3개 가용 영역 안팎에 스토리지가 복제되어 있고 쿼럼 쓰기에 기반한 업데이트 모델이 있어 우수한 성능과 99.99%의 가용성을 제공하도록 설계되었으며 최대 64TiB의 스토리지로 효율적으로 확장할 수도 있습니다.”

십여 년 전에 Aurora 개발을 시작했을 당시, Amazon은 데이터베이스 환경을 영영 바꿔 놓을 근본적인 구조 관련 결정을 내렸습니다. 스토리지를 컴퓨팅에서 분리한 것입니다. 이렇게 참신한 방식으로 접근한 덕분에 Aurora는 시중의 상용 데이터베이스 대비 1/10의 비용으로 같은 수준의 성능과 가용성을 제공할 수 있었습니다.

이것이 수십만 AWS 고객이 Aurora를 관계형 데이터베이스로 선택한 이유입니다.

오늘은 Aurora 데이터베이스 혁신의 10주년을 기념해 2025년 8월 21일에 열릴 라이브스트림 이벤트에 여러분을 초대하고자 합니다.

지금까지의 일들 돌아보기
Aurora의 진화 과정 내내, 보안이 최우선, 증가하는 워크로드에 부응하기 위한 확장성, 더 나은 비용 관리를 위한 예측 가능한 요금 책정, 그리고 글로벌 애플리케이션용 멀티 리전 기능까지 크게 네 가지 혁신 테마에 주력했습니다. Aurora의 여정을 거치면서 어떤 마일스톤이 있었는지 몇 가지만 예를 들어 설명해 보겠습니다.

Aurora는 re:Invent 2014에서 평가판으로 첫선을 보였고, 2015년 7월에 정식 출시했습니다. 출시 당시, Aurora는 “새로운 비용 효율적 MySQL 호환 데이터베이스 엔진”이라고 소개되었습니다.

2016년 6월에는 리더 엔드포인트, 교차 리전 읽기 복제본을 내놓았고, 뒤이어 10월에서는 AWS Lambda 통합 및 Amazon S3에서 직접 테이블을 로드하는 기능도 출시했습니다. 2017년 6월에는 Amazon S3로 데이터베이스 클로닝과 내보내기를 추가했고, 그해 10월에는 PostgreSQL과의 완전 호환성을 지원했습니다.

여정은 계속되어 2017년 11월에는 서버리스 평가판이 나왔고, 이 버전은 2018년 8월에 정식 출시되었습니다. 2018년 11월에는 교차 리전 재해 복구를 위한 글로벌 데이터베이스가 출시되었습니다. 데이터베이스 업데이트를 간소화하기 위해 블루/그린 배포를, 쿼리 성능을 개선하기 위해 최적화된 읽기 인스턴스를 도입했습니다.

2023년에는 Aurora PostgreSQL에 유사성 검색을 위한 pgvector를 포함한 벡터 기능을 추가했고, Aurora I/O-Opimized를 통해서는 예측 가능한 요금을 제공하여 I/O 집약적인 애플리케이션 대상으로 최고 40%의 비용 절감 효과를 실현했습니다. Amazon Redshift와 Aurora 제로 ETL 통합을 출시했습니다. 이 기능을 사용하면 추출, 전환, 적재(ETL) 작업을 수행하는 복잡한 데이터 파이프라인을 사용자가 직접 빌드하고 유지 관리할 필요가 없어져 Aurora에서 유입되는 페타바이트급 트랜잭션 데이터를 Amazon Redshift를 사용해 준실시간으로 분석하고 ML을 적용할 수 있습니다. 올해는 Amazon Sagemaker와 Aurora MySQL 제로 ETL 통합도 추가하여 SageMaker의 레이크하우스 아키텍처에 보관된 데이터에 준실시간으로 액세스하여 광범위한 분석을 실행할 수 있게 되었습니다.

2024년에는 원클릭으로 간편하게 Amazon Bedrock 지식 기반의 벡터 저장소로 Aurora PostgreSQL을 선택할 수 있게 하고, 서버리스 수평적 스케일링(샤딩) 기능인 Aurora PostgreSQL Limitless Database를 출시했습니다.

고객을 위해 스케일링을 간소화하기 위해 2020년 9월에는 최대 스토리지를 128TiB로 늘려 수많은 애플리케이션을 단 하나의 인스턴스에서 작동할 수 있게 했습니다. 지난달에는 최대 스토리지를 두 배인 256TiB로 늘려 스케일링을 더 간소화했으며, 선불 프로비저닝도 필수가 아니게 설정하고, 실제 스토리지 사용량에 기반한 종량제 요금을 적용했습니다. 이 덕분에 더 많은 고객이 인스턴스 여러 개를 관리하는 복잡함 없이 늘어나는 워크로드를 실행하면서 동시에 비용 효율성도 유지할 수 있었습니다.

최근에는 re:Invent 2024에서 Amazon Aurora DSQL을 발표했고, 2025년 5월에 정식으로 출시했습니다. Aurora DSQL은 분산형 SQL 데이터베이스 최신 혁신 버전이며, 액티브-액티브 고가용성과 멀티 리전에서의 강력한 일관성을 제공합니다. 상시 이용 가능한 애플리케이션에 적합한 가장 빠른 서버리스 분산형 SQL 데이터베이스로, 어떤 워크로드 수요든 인프라를 관리할 부담이 전혀 없이 간편하게 스케일링하여 부합할 수 있습니다.

Aurora DSQL은 스토리지와 컴퓨팅을 분리한다는 원래의 아키텍처 원칙을 기반으로 읽기, 쓰기, 컴퓨팅, 스토리지를 개별적으로 스케일링하여 한 단계 더 나아갑니다. 이 제품은 리전이 하나인 경우 99.99%, 리전이 여러 개인 경우 99.999%의 가용성을 제공하며, 모든 리전 엔드포인트에서 강력한 일관성을 보장합니다.

지난 6월에는 Aurora용 Model Context Protocol(MCP) 서버를 출시해 AI 에이전트를 데이터 소스 및 서비스와 통합할 수 있게 되었습니다.

10년을 이어 온 혁신의 역사 기념
8월 21일 라이브스트림 이벤트에 참석하면 Swami Sivasubramanian, Ganapathy(G2) Krishnamoorthy, Yan Leshinsky, Grant McAlister, Raman Mittal 등 Aurora 기술 리더 및 창립자로부터 직접 이야기를 들을 수 있습니다. 클라우드 데이터베이스에서 컴퓨팅과 스토리지를 분리한 선구적 설계자로부터 직접 이야기를 듣고, Aurora 아키텍처 및 스케일링 기능에 관한 기술적 인사이트도 얻을 기회입니다. Aurora 엔지니어가 비전을 공유하고, 고객을 위해 해결하고자 노력 중인 복잡한 난관에 관해서도 거론할 예정이니, 데이터베이스 기술의 앞날도 살짝 엿볼 수 있을 것입니다.

이 이벤트에서는 주요 특성을 구현하는 방법을 보여드리는 실용적인 데모도 진행합니다. pgvector를 사용해 AI 기반 애플리케이션을 빌드하는 방법을 직접 보시고, 새로운 Aurora DSQL 요금제 모델로 비용을 최적화하는 방법, 글로벌 애플리케이션에 멀티 리전에서의 강한 일관성을 실현하는 방법도 알아보시기 바랍니다.

대화형 형식이라 Aurora 전문가와의 Q&A 기회도 제공되므로, 구체적인 기술 관련 의문점이 있다면 답을 얻을 수 있습니다. 또한 Aurora의 새 기능을 테스트해볼 수 있도록 AWS 크레딧도 증정합니다.

에이전틱 AI에 관심이 있다면 MCP 서버, Strands Agents, Strands Agents를 Aurora DSQL과 통합하는 방법 등의 세션이 특히 유익할 것입니다. 이러한 세션에서는 데이터베이스 액세스에 대한 주도권을 유지한 채 Aurora 데이터베이스에 AI 기능을 안전하게 통합하는 방법을 보여드립니다.

미션 크리티컬 워크로드를 실행하든, 새 애플리케이션을 빌드하든 이러한 세션에 참석하면 Aurora 최신 특성을 이용하는 방법을 이해하는 데 도움이 됩니다.

오늘 등록해 데이터베이스 혁신을 기념하는 이 이벤트에 참석할 자리를 예약하세요.

Aurora 혁신의 다음 10년을 위하여!

— seb