Amazon S3 기능

S3 버킷 이름, 접두사, 객체 태그, S3 Metadata, S3 Inventory를 사용하면 다양한 방법으로 데이터를 분류하고 보고서를 생성할 수 있으며, 이에 따라 다른 S3 기능에서 작업을 수행하도록 구성할 수 있습니다. Amazon S3 Batch Operations는 저장하는 객체 수가 수천 개든 수십억 개든 상관없이 어떤 규모에서도 Amazon S3의 데이터를 간편하게 관리할 수 있게 합니다. S3 배치 작업을 사용하면 단일 S3 API 요청 또는 S3 콘솔에서 몇 단계만으로 버킷 간에 객체를 복사하고, 객체 태그 세트를 교체하고, 액세스 제어를 수정하고, Amazon S3 Glacier Flexible Retrieval 및 Amazon S3 Glacier Deep Archive 스토리지 클래스에서 아카이브된 객체를 복원할 수 있습니다. 또한 S3 배치 작업을 통해 객체에 대해 AWS Lambda 함수를 실행하여 데이터를 처리하거나 이미지 파일을 트랜스코딩하는 등의 사용자 지정 비즈니스 로직을 실행할 수 있습니다. 시작하려면 소스 버킷과 필터를 선택하거나, S3 인벤토리 보고서를 사용하거나 사용자 지정 목록을 제공하여 대상 객체 목록을 지정한 후, 제공되는 메뉴에서 원하는 작업을 선택합니다. S3 배치 작업 요청이 완료되면 알림이 수신되고 모든 변경 사항에 대한 완료 보고서가 제공됩니다. 동영상 자습서를 보고 S3 배치 작업에 대해 자세히 알아보세요.

Amazon S3 Metadata는 쿼리 가능한 객체 메타데이터를 실시간으로 제공하여 데이터를 구성하고 데이터 검색을 가속화합니다. 이를 통해 비즈니스 분석, 실시간 추론 애플리케이션 등을 위해 S3 데이터를 큐레이팅, 식별, 사용할 수 있습니다. S3 Metadata는 객체의 크기 및 소스와 같은 시스템 정의 세부 정보를 포함하는 객체 메타데이터와 사용자 지정 메타데이터를 지원합니다. 이를 통해 태그를 사용하여 제품 SKU, 트랜잭션 ID, 콘텐츠 등급 등의 정보로 객체에 주석을 달 수 있습니다. S3 Metadata는 객체가 버킷에 업로드될 때 객체의 메타데이터를 자동으로 캡처하고 읽기 전용 테이블에서 해당 메타데이터를 쿼리할 수 있도록 설계되었습니다. 버킷의 데이터가 변경되면 S3 Metadata가 몇 분 내에 테이블을 업데이트하여 최신 변경 사항을 반영합니다.

Amazon S3는 데이터 버전 관리, 우발적 삭제 방지, 동일하거나 다른 AWS 리전의 데이터 복제 등의 기능도 지원합니다. S3 버전 관리 기능을 사용하면 Amazon S3에 저장된 객체의 모든 버전을 보존, 검색 및 복원할 수 있으므로, 의도하지 않은 사용자 작업이 발생하거나 애플리케이션 오류 시 복구할 수 있습니다. 실수로 삭제되는 사고를 방지하려면 S3 버킷에 대해 다중 인증(MFA) 삭제를 활성화합니다. MFA 삭제가 활성화된 버킷에 저장된 객체를 삭제하려면 AWS 계정 자격 증명과 유효한 일련번호 연결, 공백 및 승인된 인증 디바이스에 표시되는 6자리 코드(하드웨어 키 fob 또는 U2F(Universal 2nd Factor) 보안 키 등)의 두 가지 인증이 필요합니다.

Amazon S3 Replication을 사용하면 지연 시간 감소, 규정 준수, 보안, 재해 복구 및 기타 사용 사례를 위해 하나 이상의 대상 버킷에 대한 객체(객체의 메타데이터와 객체 태그 포함)를 동일하거나 다른 리전에 복제할 수 있습니다. S3 Cross-Region Replication (CRR)을 구성하면 소스 S3 버킷에서 다른 리전의 하나 이상의 대상 버킷으로 복제할 수 있습니다. S3 동일 리전 복제(SRR)는 동일한 AWS 리전의 버킷 간에 객체를 복제합니다. CRR 및 SRR과 같은 라이브 복제는 새로 업로드된 객체를 버킷에 쓰는 대로 자동으로 복제하는 반면, S3 배치 복제는 기존 객체를 복제할 수 있도록 합니다. S3 배치 복제를 사용하여 새로 생성된 버킷을 기존 객체로 백필하고 이전에 복제할 수 없었던 객체를 재시도하고 데이터를 계정 전체로 마이그레이션하거나 새 버킷을 데이터 레이크에 추가할 수 있습니다. Amazon S3 Replication Time Control(S3 RTC)은 복제 시간에 대한 SLA 및 가시성을 제공하므로 데이터 복제와 관련된 규정 준수 요건을 충족하는 데 도움이 됩니다.

여러 리전과 계정에서 S3 버킷의 복제된 데이터세트에 액세스하려면 Amazon S3 다중 리전 액세스 포인트를 사용하여 애플리케이션과 클라이언트가 위치에 관계없이 사용할 수 있는 단일 글로벌 엔드포인트를 생성합니다. 이 글로벌 엔드포인트를 통해 단일 리전에서 사용할 동일하고 단순한 아키텍처로 다중 리전 애플리케이션을 구축한 다음, 전 세계 어디서나 이러한 애플리케이션을 실행할 수 있습니다. Amazon S3 다중 리전 액세스 포인트는 여러 AWS 리전 및 계정 전반에 복제되는 데이터세트에 액세스할 때 최대 60%까지 성능을 가속화할 수 있습니다. S3 다중 리전 액세스 포인트는 AWS Global Accelerator를 기반으로 네트워크 정체 및 요청 애플리케이션의 위치와 같은 요소를 고려하여 데이터의 최단 대기 시간 복사를 위해 AWS 네트워크에 대한 요청을 동적으로 라우팅합니다. S3 다중 리전 액세스 포인트 장애 조치 제어를 사용하면 AWS 리전 간에 복제된 데이터세트 간에 장애 조치를 수행할 수 있으므로 몇 분 안에 S3 데이터 요청 트래픽을 대체 리전으로 이동할 수 있습니다.

Amazon S3 Object Lock을 사용하여 Write Once Read Many(WORM) 정책을 적용할 수도 있습니다. 이 S3 관리 기능은 고객이 정의한 보존 기간 동안 객체 버전 삭제를 차단함으로써 데이터 보호를 위한 추가 계층으로 또는 규정 준수 의무를 위해 보존 정책을 적용할 수 있습니다. 워크로드를 기존 WORM 시스템에서 Amazon S3로 마이그레이션하고 객체 및 버킷 수준에서 S3 객체 잠금을 구성하여 미리 지정한 보존 기한 날짜 또는 법적 보존 날짜 전에 객체 버전이 삭제되지 않도록 할 수 있습니다. S3 Object Lock을 사용하는 객체는 Amazon S3 수명 주기 정책을 사용하는 다른 스토리지 클래스로 이동할 경우에도 WORM 보호를 유지합니다. S3 객체 잠금을 사용하는 객체를 추적하려면 객체의 WORM 상태를 포함하는 S3 인벤토리 보고서를 참조하십시오. S3 객체 잠금은 두 가지 모드 중 하나로 구성할 수 있습니다. 거버넌스 모드로 배포할 경우, 특정 IAM 권한을 가진 AWS 계정은 객체에서 S3 객체 잠금을 제거할 수 있습니다. 규정을 준수하기 위해 더 강력한 불변성이 필요한 경우 규정 준수 모드를 사용할 수 있습니다. 규정 준수 모드에서는 루트 계정을 포함한 어떤 사용자도 보호를 해제할 수 없습니다.

S3 Storage Lens는 객체 스토리지 사용 및 활동 추세에 대한 조직 전체의 가시성을 제공하고 실행 가능한 권장 사항을 제공하여 비용 효율성을 개선하고 데이터 보호 모범 사례를 적용합니다. S3 스토리지 렌즈는 계정, 버킷 또는 접두사 수준에서 인사이트를 생성하기 위한 드릴 다운과 함께 조직의 수백 또는 수천 개 계정에 걸쳐 객체 스토리지 사용 및 활동에 대한 단일 보기를 제공하는 최초의 클라우드 스토리지 분석 솔루션입니다. 스토리지 최적화를 지원한 16년 이상의 경험을 바탕으로 S3 Storage Lens는 조직 전체의 지표를 분석하여 상황에 맞는 권장 사항을 제공함으로써 스토리지 비용을 줄일 수 있는 방법을 찾고 데이터 보호에 대한 모범 사례를 적용합니다. 

Amazon S3 스토리지 클래스 분석을 사용하면 스토리지 액세스 패턴을 분석하고 해당하는 데이터를 적절한 스토리지 클래스로 전환하는 시점을 결정하는 데 도움이 됩니다. 이 Amazon S3 기능은 데이터 액세스 패턴을 관찰하여 자주 액세스하지 않는 스토리지를 낮은 비용의 스토리지 클래스로 전환할 시기를 결정하도록 도와줍니다. 결과를 사용하여 S3 수명 주기 정책을 개선할 수 있습니다. 버킷의 모든 객체를 분석하도록 스토리지 클래스 분석을 구성할 수 있습니다. 또는 공통 접두사나 객체 태그를 기준으로 분석하거나 접두사와 태그 모두를 기준으로 분석하기 위해 객체를 그룹화하도록 필터를 구성할 수 있습니다. 자세한 내용은 스토리지 분석 및 인사이트 페이지를 참조하세요.

Amazon S3 Tables는 오픈 소스 테이블 형식 지원이 내장된 최초의 클라우드 객체 저장소와 대규모로 테이블 형식 데이터를 저장하는 가장 쉬운 방법을 제공합니다. S3 Tables는 분석 워크로드에 맞게 특별히 최적화되어 있기 때문에 관리되지 않는 Iceberg 테이블에 비해 최대 3배 빠른 쿼리 성능과 범용 S3 버킷에 저장된 Iceberg 테이블에 비해 초당 최대 10배 더 많은 트랜잭션을 처리할 수 있습니다. S3 Tables는 Apache Iceberg 표준을 지원하며 인기 있는 AWS 및 서드 파티 쿼리 엔진으로 쉽게 쿼리할 수 있습니다. 또한 S3 Tables는 지속적인 테이블 유지 관리를 수행하여 시간이 경과하면서 데이터 레이크가 확장되고 진화하더라도 쿼리 효율성과 스토리지 비용을 자동으로 최적화하도록 설계되었습니다.

S3 Tables는 테이블 형식 데이터를 저장하기 위해 특별히 구축된 버킷 유형인 테이블 버킷을 사용합니다. 테이블 버킷을 사용하면 손쉽게 테이블을 생성하고 테이블 수준 권한을 설정하여 데이터 레이크에 대한 액세스를 관리할 수 있습니다. 그런 다음 표준 SQL을 사용하여 테이블의 데이터를 로드 및 쿼리하고 행 수준 트랜잭션, 쿼리 가능한 스냅샷, 스키마 진화 등 Apache Iceberg의 고급 분석 기능을 활용할 수 있습니다. 또한 테이블 버킷은 정책 기반 테이블 유지 관리를 제공하여 압축, 스냅샷 관리, 참조되지 않은 파일 제거와 같은 운영 작업을 자동화하는 데 도움이 됩니다.

Amazon S3는 특정 데이터 경계에 데이터를 저장해야 하는 경우 데이터 레지던시 및 데이터 격리 사용 사례를 지원합니다. 기존 AWS 리전에서 충족할 수 없는 데이터 레지던시 요구 사항이 있는 경우 AWS 전용 로컬 영역용 S3 스토리지 클래스 또는 S3 on Outposts 랙을 사용하여 특정 데이터 경계에 데이터를 저장할 수 있습니다. 이를 통해 AWS 고객에게 클라우드에서 사용할 수 있는 일련의 최첨단 주권 제어 및 기능을 제공하기 위한 노력인 AWS 디지털 주권 서약을 확장합니다.

Amazon S3의 데이터를 보호하기 위해 기본적으로 사용자는 직접 생성한 S3 리소스에 대한 액세스 권한만 가집니다. 사용자를 생성하고 액세스를 관리하는 AWS Identity and Access Management(IAM), 권한 있는 사용자에 대해 개별 객체를 액세스할 수 있게 하는 액세스 제어 목록(ACL), 단일 S3 버킷 내 모든 객체에 대한 권한을 구성하는 버킷 정책, 각 애플리케이션 또는 애플리케이션 세트에 대해 특정된 이름과 권한으로 액세스 포인트를 생성하여 공유 데이터에 대한 데이터 액세스 관리를 간소화하는 S3 액세스 포인트, 기업 ID에 따라 최종 사용자에게 S3 액세스 권한을 자동으로 부여하여 대규모로 데이터 권한을 관리하는 S3 Access Grants, 임시 URL을 사용하여 다른 사용자에게 기간이 제한된 액세스를 부여하는 쿼리 문자열 인증 등의 액세스 관리 기능을 조합하여 사용함으로써 다른 사용자에게 액세스 권한을 부여할 수 있습니다. 또한 Amazon S3는 누가 어떤 데이터에 액세스하는지를 완벽하게 볼 수 있도록 S3 리소스에 대한 요청 목록을 표시하는 감사 로그를 지원합니다.

Amazon S3는 권한 없는 사용자가 데이터에 액세스하지 못하도록 차단하기 위한 유연한 보안 기능을 제공합니다. VPC 엔드포인트를 사용하여 Amazon Virtual Private Cloud(Amazon VPC)와 온프레미스에서 S3 리소스에 연결할 수 있습니다. Amazon S3는 모든 버킷에 업로드되는 모든 새 데이터를 암호화합니다(2023년 1월 5일 기준). Amazon S3는 데이터 업로드를 위한 서버 측 암호화(네 가지 키 관리 옵션 포함)와 클라이언트 측 암호화를 모두 지원합니다(S3를 사용한 데이터 암호화에 대한 자세한 내용은 Amazon S3 사용 설명서 참조). S3 인벤토리를 사용하여 S3 객체의 암호화 상태를 확인할 수 있습니다(S3 인벤토리에 대한 자세한 정보는 스토리지 관리 참조).

S3 퍼블릭 액세스 차단은 S3 버킷과 객체가 퍼블릭 액세스 권한을 갖지 못하도록 하는 보안 제어 세트입니다. 모든 새 버킷에는 기본적으로 퍼블릭 액세스 차단이 활성화되어 있습니다. Amazon S3 콘솔에서 클릭 몇 번만 하면 해당 AWS 계정의 모든 버킷 또는 특정 S3 버킷에 대해 Amazon S3 퍼블릭 액세스 차단 설정을 적용할 수 있습니다. AWS 계정에 이 설정이 적용되면 해당 계정과 연결된 모든 기존 버킷이나 새 버킷과 객체도 퍼블릭 액세스 차단 설정을 물려받게 됩니다. S3 퍼블릭 액세스 차단 설정은 다른 S3 액세스 권한을 재정의하기 때문에 계정 관리자는 기존의 액세스 권한이나 객체 추가 방식, 버킷 생성 방식 또는 기존 액세스 권한 존재 여부와 관계없이 "퍼블릭 액세스 전면 금지" 정책을 손쉽게 적용할 수 있습니다. S3 퍼블릭 액세스 차단 통제는 감사가 가능하고, 추가적인 통제 계층을 제공하며, AWS Trusted Advisor 버킷 권한 검사, AWS CloudTrail 로그, Amazon CloudWatch 경보를 사용합니다. 퍼블릭 액세스를 원하지 않는 모든 계정 및 버킷에 대해 퍼블릭 액세스 차단을 활성화해야 합니다.

S3 객체 소유권은 액세스 제어 목록(ACL)을 사용 중지하여 모든 객체의 소유권을 버킷 소유자로 변경하고 S3에 저장된 데이터에 대한 액세스 관리를 간소화하는 기능입니다. S3 객체 소유권 버킷 소유자 적용 설정을 구성하면 ACL이 더 이상 버킷과 그 안의 객체에 대한 권한에 영향을 미치지 않습니다. 모든 액세스 제어는 리소스 기반 정책, 사용자 정책 또는 이들의 조합을 사용하여 정의됩니다. ACL을 비활성화하기 전에 버킷 및 객체 ACL을 검토하세요. 권한 부여를 위해 ACL이 필요한 Amazon S3 요청을 식별하려면 Amazon S3 서버 액세스 로그 또는 AWS CloudTrail에서 aclRequired 필드를 사용합니다.

Virtual Private Cloud(VPC)로 제한된 S3 액세스 포인트를 사용하면 프라이빗 네트워크 내에서 S3 데이터를 쉽게 방화벽으로 보호할 수 있습니다. 또한 AWS 서비스 제어 정책을 사용하여 조직의 새로운 S3 액세스 포인트를 VPC 전용 액세스로만 제한할 수 있도록 요구할 수 있습니다.

IAM Access Analyzer for S3는 S3 버킷 및 액세스 포인트에 대한 정책을 설정, 확인, 구체화할 때 권한 관리를 단순화하는 데 도움이 되는 기능입니다. Access Analyzer for S3는 기존 버킷 액세스 정책을 모니터링하여 S3 리소스에 대한 필수 액세스 권한만 제공하는지 확인합니다. Access Analyzer for S3는 필요하지 않은 액세스 권한이 있는 모든 버킷을 신속하게 수정할 수 있도록 버킷 액세스 정책을 평가합니다. 검토 결과, 버킷에 대한 공유 액세스 가능성이 있는 경우 S3 콘솔에서 한 번의 클릭으로 버킷에 대한 퍼블릭 액세스를 차단할 수 있습니다. 감사를 위해 Access Analyzer for S3 결과를 CSV 보고서로 다운로드할 수 있습니다. 또한, S3 콘솔은 S3 정책을 작성할 때 IAM Access Analyzer에서 보안 경고, 오류 및 제안 사항을 보고합니다. 콘솔은 100개가 넘는 정책 검사를 자동으로 실행하여 정책을 검증합니다. 이러한 검사는 시간을 절약해주고 문제 해결을 안내하며, 보안 모범 사례 적용을 도와줍니다.

IAM은 사용자 또는 역할이 마지막으로 S3를 사용한 시점을 나타내는 타임스탬프와 관련 작업을 보여주므로, 액세스를 분석하고 권한을 줄여 최소 권한을 실현할 수 있습니다. 이 “마지막 액세스” 정보를 이용하여 S3 액세스를 분석하고 사용되지 않는 권한을 찾아 문제 없이 제거할 수 있습니다. 자세히 알아보려면 마지막으로 액세스한 데이터를 사용한 권한 세분화를 참조하세요.

Amazon Macie를 사용하여 Amazon S3에 저장된 민감한 데이터를 탐색하고 보호할 수 있습니다. Macie 전체 S3 인벤토리를 자동으로 수집하고 모든 버킷을 자동으로 지속적으로 평가하여 공개적으로 액세스 가능한 버킷, 암호화되지 않은 버킷 또는 조직 외부의 AWS 계정과 공유되거나 복제된 버킷에 대한 알림을 제공합니다. 그런 다음 Macie는 선택한 버킷에 기계 학습 및 패턴 매칭 기법을 적용하여 개인 식별 정보(PII)와 같은 민감한 데이터를 식별하고 사용자에게 알립니다. 보안 분석 결과가 생성되어 Amazon CloudWatch Events에 푸시되므로 기존 워크플로 시스템과 쉽게 통합하고, AWS Step Functions와 같은 서비스로 자동 수정을 트리거하여 퍼블릭 버킷 닫기 또는 리소스 태그 추가와 같은 조치를 취할 수 있습니다.

AWS PrivateLink for S3는 Amazon S3와 온프레미스 간의 프라이빗 연결을 제공합니다. S3에서 PrivateLink를 지원하게 되면 VPC에서 S3에 대한 인터페이스 VPC 엔드포인트를 프로비저닝해서 AWS Direct Connect나 AWS VPN을 통해 직접 온프레미스 애플리케이션을 S3와 연결할 수 있습니다. S3용 인터페이스 VPC 엔드포인트에 대한 요청은 Amazon 네트워크를 통해 S3로 자동 라우팅됩니다. 추가 액세스 제어를 위해 인터페이스 VPC 엔드포인트에 대한 보안 그룹을 설정하고 VPC 엔드포인트 정책을 구성할 수 있습니다.

자세한 내용은 S3 액세스 관리 및 보안, S3 보안 및 데이터 보호 eBook, Amazon S3의 데이터 보호를 참조하세요.

AWS Data Exchange for Amazon S3를 사용하면 데이터 공급자의 Amazon S3 데이터에 직접 액세스하여 인사이트를 빠르게 얻을 수 있습니다. AWS Data Exchange for Amazon S3는 스토리지 비용 최적화 및 단순한 데이터 라이선스 관리 등을 위해 서드 파티 데이터 파일을 손쉽게 찾아서 구독하고 사용하는 데 도움이 됩니다. 데이터 복사본을 만들거나 관리할 필요 없이 AWS 서비스를 통해 서드 파티 데이터 파일을 손쉽게 분석하고자 하는 구독자를 위해 만들어졌습니다. 또한 Amazon S3 버킷에서 호스팅되는 데이터에 현재 위치에서 액세스하고자 하는 데이터 공급자에게도 유용합니다.

AWS Data Exchange for AWS S3 데이터 세트 권한을 부여받은 데이터 구독자는 S3 버킷을 직접 설정하거나, 해당 S3 버킷에 데이터 파일을 복사하거나, 관련 스토리지 요금을 결제할 필요 없이 데이터 분석을 시작할 수 있습니다. Amazon Athena, Amazon SageMaker 특성 저장소 또는 Amazon EMR 등의 AWS 서비스로 데이터 분석을 수행할 수 있습니다. 구독자는 데이터 공급자가 유지 관리하는 것과 같은 S3 객체에 액세스하므로 항상 사용 가능한 최신 데이터를 사용하게 되며, 엔지니어링 또는 운영 작업을 추가로 수행할 필요가 없습니다. 데이터 공급자는 기존 S3 버킷을 토대로 AWS Data Exchange for Amazon S3를 쉽게 설정하여 전체 S3 버킷이나 특정 접두사 및 S3 객체에 대한 직접 액세스 권한을 공유할 수 있습니다. 설정이 완료되면 AWS Data Exchange가 구독, 권한, 청구 및 결제를 자동으로 관리합니다.

Amazon S3는 클라우드 객체 스토리지에 업계 최고의 성능을 제공합니다. Amazon S3는 병렬 요청을 지원하므로 애플리케이션을 사용자 지정하지 않고도 컴퓨팅 클러스터의 몇 배만큼 S3 성능을 확장할 수 있습니다. 성능은 접두사에 따라 확장되므로 필요한 처리량을 실현하는 데 필요한 만큼 얼마든지 병렬로 접두사를 추가할 수 있습니다. 접두사 수에 대한 제한은 없습니다. Amazon S3성능은 데이터 추가에 초당 최소 3,500개의 요청을 지원하고 데이터 검색에 초당 최소 5,500개의 요청을 지원합니다. 각 S3 접두사는 이러한 요청 속도를 지원하므로 손쉽게 성능을 대폭 향상할 수 있습니다.

이 S3 요청 처리 성능을 위해 더 빠른 성능 달성을 위한 객체 접두사 무작위화는 필요하지 않습니다. 즉, 성능 저하 없이 S3 객체에 논리적 또는 순차적 명명 패턴을 사용할 수 있습니다. Amazon S3 성능 최적화에 대한 최신 정보는 Performance Guidelines for Amazon S3와 Performance Design Patterns for Amazon S3를 참조하세요.