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Amazon S3(with dependency)

Amazon S3

1. 주요 목적: 일반적인 데이터 저장 및 액세스
2. 액세스 속도: 즉시 또는 거의 즉시 액세스 가능 (밀리초 단위)
3. 비용: 고가용성 및 신속한 액세스를 제공하므로 비교적 높은 비용
4. 사용 사례: 자주 액세스해야 하는 데이터, 웹 사이트 콘텐츠, 데이터 백업 및 복구, 빅데이터 분석, 모바일 및 IoT 애플리케이션 데이터 저장소
5. 스토리지 클래스: 여러 스토리지 클래스가 있어 사용 패턴에 따라 비용 최적화 가능. 예를 들어, Standard, Standard-IA (Infrequent Access), One Zone-IA, Intelligent-Tiering 등

Amazon S3 Glacier

1. 주요 목적: 장기 아카이빙 및 백업, 드물게 액세스하는 데이터 저장
2. 액세스 속도: 느린 액세스 시간. Standard, Bulk, Expedited 세 가지 복구 옵션이 있으며, 몇 분에서 몇 시간까지 걸릴 수 있음
3. 비용: 매우 저렴한 비용. 주로 장기 보관을 위한 저비용 스토리지
4. 사용 사례: 법적 규제 준수를 위한 데이터 보관, 디지털 자산 아카이빙, 로그 및 분석 데이터 장기 저장
5. 스토리지 클래스: Glacier 및 Glacier Deep Archive. Glacier Deep Archive는 Glacier보다 더 저렴하지만 복구 시간이 더 오래 걸림

복구 시간

Amazon S3 Glacier

• Expedited: 몇 분 이내에 액세스 가능
• Standard: 3~5시간 내에 액세스 가능
• Bulk: 5~12시간 내에 액세스 가능

Amazon S3 Glacier Deep Archive

• Standard: 12시간 이내에 액세스 가능
• Bulk: 48시간 이내에 액세스 가능

S3 Pricing

Dependencies

• implementation(platform("software.amazon.awssdk:bom:2.21.1"))
• implementation("software.amazon.awssdk:s3")

AWS SDK JDK 21 support

의견

데이터 액세스가 잦지 않고 로그 파일 아카이빙 용도로 사용하기에 비용이 더 저렴한 Amazon S3 Glacier 사용이 적절할 듯 합니다.

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LLM - Open AI / Ollama(Llama3 8B)

Open AI

• version: 4.0.0

Open AI API Pricing

Ollama(Llama3 8B)

Ollama Github, Llama 3 Requirements

의견

프로젝트 진행 시 사용 token은 100만건으로 충분할 듯하여 5달러 지불하고 GPT 사용하는게 좋아보입니다.