데이터 중심 시대에 기업은 거래 기록, 사용자 행동 로그, 센서 데이터, 소셜 미디어 상호작용 등 다양한 시스템과 애플리케이션에서 매일 막대한 양의 데이터를 생성하고 수신합니다. 이러한 데이터는 다양한 데이터베이스, 파일 시스템 또는 클라우드 서비스에 분산되어 있는 경우가 많으며, 정형 데이터, 비정형 데이터, 반정형 데이터를 모두 포함합니다. 기업이 디지털 혁신을 달성하려면 이러한 데이터를 효율적으로 통합, 정제 및 분석하는 것이 매우 중요합니다.
AWS 글루 서버리스 ETL(추출-변환-로드) 서비스로서 이러한 과제를 해결하기 위해 개발되었습니다. 기업이 데이터를 자동으로 검색, 준비 및 통합할 수 있도록 지원하며, AWS의 빅데이터 및 AI/ML 서비스와 완벽하게 통합되어 데이터의 가치를 더욱 빠르고 지능적으로 실현할 수 있도록 합니다.
AWS Glue 핵심 기능
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서버리스
AWS Glue는 완전 관리형 서비스이므로 기업이 서버를 구축하거나 관리하거나 기본 클러스터 구성 및 리소스 확장에 대해 걱정할 필요가 없습니다. 사용자가 작업 로직을 정의하기만 하면 Glue가 자동으로 리소스를 할당하고 운영 효율성을 최적화합니다. -
데이터 카탈로그
Glue의 데이터 카탈로그는 기업의 "데이터 자산 관리 센터"와 같은 역할을 합니다. 다양한 소스의 메타데이터를 자동으로 크롤링하고 데이터에 통합된 구조화된 설명을 제공하여 후속 쿼리 및 거버넌스를 용이하게 합니다. -
자동화된 ETL
Glue는 내장된 크롤러의 도움으로 데이터 형식과 스키마를 자동으로 식별하고 해당 ETL 스크립트(Apache Spark 기반)를 생성하여 수동 코드 작성 작업 부하를 크게 줄여줍니다. -
다양한 데이터 소스 지원
Glue는 Amazon S3, Amazon Redshift, Amazon RDS, Amazon DynamoDB 및 타사 데이터베이스와 원활하게 통합되며 JSON, CSV, Parquet, ORC 등 다양한 데이터 형식을 처리할 수 있습니다. -
데이터 레이크 및 분석 도구와의 긴밀한 통합
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Amazon S3를 사용하여 데이터 레이크 구축
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Amazon Athena, Amazon Redshift, Amazon EMR과 같은 도구와 함께 작동합니다.
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Amazon SageMaker를 직접 지원하여 머신 러닝 시나리오를 용이하게 합니다.
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일반적인 응용 프로그램 시나리오
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시스템 간 데이터 통합
ERP, CRM, IoT 플랫폼 등의 시스템에서 수집한 데이터를 S3 데이터 레이크로 중앙화하고, Glue를 사용하여 통합된 정리 및 모델링을 수행함으로써 기업이 글로벌 관점을 확보할 수 있도록 지원합니다. -
실시간 ETL 대 배치 ETL
일일 일괄 거래 로그 가져오기부터 IoT 센서 데이터의 실시간 처리까지 Glue는 확장 가능하고 효율적인 솔루션을 제공합니다. -
데이터 거버넌스 및 규정 준수
Glue Data Catalog는 데이터 관리를 더욱 간편하게 해줍니다. AWS Lake Formation과 함께 사용하면 액세스 제어 및 권한 감사를 구현하여 기업이 GDPR 및 사이버 보안법과 같은 규정 준수 요건을 충족하는 데 도움을 줄 수 있습니다. -
머신러닝과 지능형 분석
정제된 고품질 데이터는 SageMaker 모델 학습에 직접 전달되거나 QuickSight에서 시각적 보고서를 생성하여 데이터 값 변환 주기를 단축할 수 있습니다.
AWS Glue의 이점
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낮은 운영 및 유지 관리 비용: 서버리스 모델은 클러스터 유지관리 및 확장에 필요한 인력 투자를 줄여줍니다.
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높은 개발 효율성: ETL 스크립트를 자동으로 생성하여 데이터 엔지니어의 개발 부담을 크게 줄여줍니다.
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성능과 유연성: Glue는 Apache Spark를 기반으로 하며, 대규모 병렬 처리를 지원하고, TB/PB 수준의 데이터를 손쉽게 처리할 수 있습니다.
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AWS 생태계와 긴밀하게 결합됨: Glue는 고립된 서비스가 아니라 AWS 데이터 분석 및 AI/ML 생태계의 중요한 부분입니다.
기업 착륙에 대한 생각
AWS Glue는 강력한 기능을 제공하지만 기업은 구현 중에 다음과 같은 문제를 고려해야 합니다.
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데이터 소스의 다양성: 기업의 모든 기존 및 미래 데이터 유형을 포괄합니까?
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비용 관리: ETL 작업의 스케줄링 빈도와 데이터 크기는 Glue 사용 비용에 직접적인 영향을 미칩니다.
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팀 스킬 매칭: Glue가 프로그래밍 임계값을 낮추긴 했지만 복잡한 시나리오에서는 여전히 Spark 또는 Python 기능을 갖춘 데이터 엔지니어가 필요합니다.
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데이터 거버넌스 전략: 기존 데이터 거버넌스 프레임워크와 연결하여 데이터 보안과 규정 준수를 보장하는 방법.
결론: AWS 리셀러의 가치
데이터 센터 구축, 데이터 레이크 관리, AI 애플리케이션을 모색하는 기업의 경우, AWS Glue는 데이터 처리의 자동화와 인텔리전스를 크게 향상시킬 수 있습니다. 하지만 Glue는 즉시 사용 가능한 범용 도구가 아닙니다. 적절한 아키텍처 설계, 데이터 거버넌스 규칙, 그리고 비즈니스 시나리오를 통합해야만 데이터의 진정한 가치를 실현할 수 있습니다.
처럼 AWS 공식 리셀러우리는 고객에게 Glue 조달 및 활성화 서비스를 제공할 뿐만 아니라, 회사의 실제 비즈니스 시나리오를 결합하여 데이터 클라우드 마이그레이션, 아키텍처 설계부터 운영 및 유지 관리 지원까지 전체 프로세스 솔루션을 제공하여 회사의 투자가 최대 가치 수익을 창출하도록 보장합니다.
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