데이터가 폭발적으로 증가함에 따라 기업들은 다양한 소스에서 데이터를 통합, 처리, 분석하는 방법을 끊임없이 고민하고 있습니다. 데이터 소스 방대한 데이터.AWS 글루, 처럼 아마존 웹 서비스AWS 데이터 통합 서비스는 점차 현대 사회의 기본이 되어가고 있습니다. 데이터 파이프라인 그리고 데이터 레이크 그것의 핵심 도구는 단순화합니다 데이터 준비, 변환 및 로딩(ETL 파이프라인)을 통해 사용자가 더 빠르게 분석을 위한 데이터 및 비즈니스 통찰력.
이 기사는 당신에게 더 깊은 이해를 줄 것입니다 AWS 글루 핵심 기능, 일반적인 사용 시나리오 및 자동화된 데이터 처리와 통합에서의 탁월한 성능에 대해 설명합니다.
AWS Glue란 무엇인가요?
AWS 글루 사용자가 쉽게 데이터 통합을 수행할 수 있도록 돕는 데 전념하는 서버리스 완전 관리형 데이터 통합 서비스입니다. 통합 데이터 이를 분석, 머신 러닝 또는 애플리케이션 개발에 활용하세요. 데이터 구조를 자동으로 검색하여ETL 작업을 자동으로 생성합니다 그리고 작업을 실행하고 Glue는 여러 원시 데이터를 변환할 수 있습니다. 데이터 소스 추출, 대상 형식으로 변환 및 로드 아마존 S3,아마존 RDS,아마존 레드시프트 스펙트럼 기다리다 데이터 저장 가운데.
가장 큰 장점은 코드 생성 자동화 및 서버리스 아키텍처를 통해 사용자는 효율적으로 완전한 설계 및 실행을 수행할 수 있습니다. ETL 워크플로.
AWS Glue 핵심 기능
1. Glue 데이터 카탈로그
접착제는 확장 가능한 기능을 제공합니다 Glue 데이터 카탈로그, 데이터의 자동 크롤링 및 분류를 지원합니다. 테이블 구조, 파티션, 위치를 포함한 메타데이터를 기록하며 다음과 함께 사용할 수 있습니다. 아파치 하이브 메타스토어 호환 가능하며 원활하게 통합됨 아마존 아테나,아마존 레드시프트 빠른 질의 및 접근을 위해 데이터 레이크 내용은 다음과 같습니다.
2. 자동 코드 생성
접착제는 자동으로 생성됩니다 Python 또는 Scala로 작성된 ETL 스크립트. 이것 자동 생성 특히 빠른 구축 및 배포를 위해 개발 효율성을 크게 개선할 수 있는 능력 ETL 파이프라인.
3. 서버리스
AWS Glue는 클러스터나 컴퓨팅 리소스 구성이 필요 없는 서버리스 서비스입니다. 이 시스템은 작업 규모에 따라 자동으로 리소스를 조정하고 초 단위로 요금을 청구하여 사용자가 리소스와 비용을 최적화하는 데 도움을 줍니다.
4. 다양한 데이터 형식 지원
Glue는 JSON, CSV, Avro, Parquet, ORC 등을 포함한 구조화된 데이터와 반구조화된 데이터를 처리할 수 있습니다. 데이터 처리 필요.
5. Glue Studio(비주얼 개발)
글루 스튜디오 개발자가 복잡한 것을 빌드, 디버깅 및 관리할 수 있도록 하는 그래픽 도구입니다. ETL 워크플로. 프로그래밍 경험이 없어도 쉽게 데이터 통합 작업을 설계할 수 있습니다.
6. Glue DataBrew: 코드 없는 데이터 준비
글루 데이터브루 이는 비기술 사용자를 위한 그래픽 인터페이스를 제공하고 250개 이상을 지원하는 AWS Glue의 일부입니다. 데이터 변환 작동에 적합 데이터 준비를 자동화하기 위한 변환.
7. 스트리밍 ETL
Glue는 실시간을 지원합니다 데이터 처리, 에서 사용 가능 아마존 키네시스 또는 아파치 카프카 저지연 데이터 분석 요구 사항을 충족하기 위해 스트리밍 서비스에서 데이터를 수신, 변환 및 저장합니다.
8. 자동화된 스케줄링 및 종속성 관리
Glue의 내장 작업 스케줄러는 타이밍 또는 이벤트 트리거를 지원하며 복잡한 작업을 자동으로 빌드하고 실행하기 위해 작업 종속성을 설정할 수 있습니다. ETL 채용 워크플로.
AWS Glue의 주요 이점
1. 관리할 인프라가 없음
Glue의 서버리스 기능은 사용자가 서버를 구성하거나 클러스터를 관리할 필요가 없으며 AWS가 리소스 스케줄링 및 유지 관리를 전적으로 책임진다는 것을 의미합니다.
2. 개발 및 운영 비용 절감
통과하다 코드 생성Glue Studio와 Glue DataBrew를 사용하면 개발자는 복잡한 데이터 통합 작업을 최단 시간 내에 완료하고 노동 비용을 크게 줄일 수 있습니다.
3. AWS 서비스와의 긴밀한 통합
접착제와 아마존 S3,아마존 레드시프트 스펙트럼,아테나,RDS 기다리다 아마존 웹 서비스 긴밀한 통합을 통해 완전한 엔드투엔드 데이터 솔루션을 구축하는 것이 더 쉬워졌습니다.
4. 탄력성 및 확장성
Glue는 소규모 처리 작업부터 PB 수준의 빅데이터 요구 사항까지 적응하여 처리 리소스를 자동으로 확장할 수 있습니다.
5. 실시간 처리 능력
통과하다 스트리밍 ETLAWS Glue는 거의 실시간에 가까운 데이터 수집 및 처리를 달성할 수 있으며, 데이터 모니터링, 로그 분석, 실시간 대시보드와 같은 시나리오에 적합합니다.
사용 시나리오
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데이터 레이크 관리 및 구축: 자동 검색 및 등록 아마존 S3 서버의 데이터를 통합하여 쿼리 가능한 데이터 레이크를 빠르게 구축합니다.
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자동화된 데이터 파이프라인: 엔드투엔드 구축 ETL 파이프라인Amazon Redshift와 같은 통합 분석 플랫폼으로 여러 시스템의 데이터를 통합합니다.
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데이터 마이그레이션 및 통합: 로컬 데이터베이스나 타사 데이터 플랫폼에서 데이터를 마이그레이션하고 포맷한 다음 클라우드에 로드합니다.
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실시간 데이터 처리: ~의 도움으로 스트리밍 ETL 실시간으로 로그나 센서 데이터를 수집하고 처리하는 기능입니다.
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머신 러닝 데이터 준비: Glue DataBrew 사용 데이터 정리, 누락된 값 채우기, 중복 제거 및 표준화 등을 통해 머신 러닝 모델의 개발 프로세스를 가속화합니다.
가격 모델
AWS Glue의 청구 메커니즘은 주로 다음과 같습니다.
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작업 실행 시간: 1분부터 시작하여 초 단위로 청구됩니다.
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데이터 디렉토리 저장:에 따르면 Glue 데이터 카탈로그 청구는 메타데이터 항목 수에 따라 결정됩니다.
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스트림 처리 데이터 볼륨: 스트리밍 ETL 작업에서 처리되는 데이터에는 추가 비용이 발생합니다.
Glue의 탄력적인 가격 책정 모델을 통해 사용자는 선불이나 리소스 예약 없이도 수요에 따라 확장할 수 있으므로 비용을 더 쉽게 제어할 수 있습니다.
AWS Glue를 빠르게 시작하려면 어떻게 해야 하나요?
AWS Glue를 사용하는 기본 단계는 다음과 같습니다.
- 데이터 준비: Amazon S3 또는 기타 지원되는 스토리지 서비스에 데이터를 저장합니다.
- 크롤러 만들기: Glue 크롤러를 구성하여 데이터 소스를 자동으로 검색하고 데이터 카탈로그를 생성합니다.
- ETL 작업 정의: Glue Studio를 사용하거나 코드를 직접 편집하여 ETL 작업을 정의합니다.
- ETL 작업 실행: ETL 작업을 시작하여 데이터를 추출하고 변환하고 대상 저장소에 로드합니다.
- 통합 분석 도구: Amazon Athena, Redshift 또는 기타 도구를 사용하여 처리된 데이터를 분석합니다.
요약하다
AWS 글루 이는 현대 기업이 데이터 통합 과제에 대처하는 데 도움이 되는 강력한 도구입니다. 저것 서버리스 아키텍처,오토메이션 ETL 채용 관리, 아마존 웹 서비스 전체 생태계를 통합하면 기업은 심층적인 개발 배경 지식 없이도 복잡한 데이터 흐름을 쉽게 구축할 수 있습니다.
데이터 레이크 구축, 실시간 데이터 처리, 데이터 마이그레이션, 머신 러닝 교육 데이터 준비 등 어떤 작업을 하든 AWS Glue는 유연하고 효율적인 솔루션을 제공합니다. 확장 가능하고 유지 관리가 쉬우며 경제적인 데이터 플랫폼을 구축하려면 AWS Glue를 깊이 이해하고 연습해 볼 가치가 있습니다!
