데이터가 세상을 주도하는 가운데, 기업이 직면한 가장 큰 과제 중 하나는 빠르게 증가하는 구조화된 데이터와 구조화되지 않은 데이터에서 가치 있는 정보를 추출하는 방법입니다.서버리스, 즉시 사용 가능, 투명한 청구이는 많은 회사가 초기 단계에서 데이터 분석을 탐색하는 데 선호하는 도구가 되었습니다.
그러나 사업 규모가 커지고 분석의 복잡성이 증가함에 따라 많은 기업들이 Athena가 특정 상황에서 한계를 지닌다는 사실을 점차 인식하고 자사의 요구에 더 적합한 대안을 모색하기 시작했습니다. 이 글에서는 기업들이 흔히 겪는 어려움에 초점을 맞추고 심층 분석을 제공합니다. AWS Athena 대안그리고 클라우드에서 에이전트의 실질적인 전달 능력과 결합하면 기업의 의사결정에 참고자료를 제공합니다.
프로젝트 배경: 사용자들이 Athena 대안을 찾기 시작한 이유는 무엇일까요?
Athena의 사용 편의성은 중소 규모 팀과 스타트업에게 데이터 분석의 첫 문을 열어줍니다. 사용자는 Amazon S3에 데이터를 저장하고 표준 SQL을 사용하여 쿼리 분석을 수행하기만 하면 되므로 데이터웨어하우스를 구축하거나 인프라를 관리할 필요가 없습니다. 이를 통해 기술적 한계와 초기 비용이 크게 줄어듭니다.
하지만 실제 사용에서 비즈니스 데이터 양이 늘어나고 사용 시나리오가 다양해짐에 따라 기업들은 점차 Athena의 몇 가지 핵심적인 측면에서 단점을 발견하게 됩니다.
- 비용을 통제하기 어렵습니다
- Athena는 스캔된 데이터 양에 따라 요금을 부과합니다. 데이터가 제대로 분할되거나 압축되지 않으면 쿼리 비용이 급등하기 쉽습니다. 특히 데이터 양이 GB에서 TB 또는 PB로 증가할 때 이러한 비용 변동이 두드러집니다.
- 성능 병목 현상이 점차 나타납니다.
- Athena는 기본적으로 Presto 기반의 상태 비저장 쿼리 서비스입니다. 복잡한 다중 테이블 조인, 윈도우 함수 또는 대규모 집계 작업을 수행할 때 실행 속도는 Redshift나 Druid와 같은 전용 분석 엔진보다 훨씬 느립니다.
- 상태 및 캐싱 메커니즘 부족
- Athena는 구체화된 뷰 및 임시 테이블과 같은 중간 상태 지속성 메서드를 지원하지 않습니다. 각 쿼리는 데이터를 다시 스캔해야 하므로 쿼리 시간과 리소스 소비가 증가합니다.
- 데이터 거버넌스와 ETL 작업이 많습니다.
- Athena는 쿼리 계층에 더 치우쳐 있으며, 데이터 품질 관리, 변환(ETL), 통합 모델링과 같은 업스트림 링크에 대한 지원이 부족합니다. 기업은 처리를 완료하기 위해 Glue, EMR, Lambda와 같은 추가 서비스를 사용해야 하며, 아키텍처가 비교적 느슨합니다.
따라서 기업들은 장기적인 비용, 쿼리 효율성, 운영상의 복잡성을 따져본 후, 더 강력한 기능과 안정적인 성능을 갖춘 대안을 모색하여 자사의 비즈니스 로직에 더 잘 맞는 분석 플랫폼을 구축하기 시작했습니다.
Amazon Athena 소개: 서버리스 SQL 쿼리에 대한 답변
대안을 살펴보기 전에 Amazon Athena의 핵심 기능을 간략히 살펴보겠습니다.
Athena는 AWS에서 제공하는 서버리스 SQL 쿼리 서비스입니다. 사용자는 인프라를 구성하거나 관리할 필요 없이 SQL을 사용하여 Amazon S3에 저장된 정형 또는 반정형 데이터(예: Parquet, ORC, CSV, JSON 등)를 직접 쿼리할 수 있습니다.
핵심적인 장점은 다음과 같습니다.
- 선불과 유휴 리소스의 낭비를 방지하기 위해 쿼리 데이터의 양을 기준으로 요금을 청구합니다.
- 서버 관리가 필요 없어 쉽게 시작할 수 있습니다.
- 표준 SQL 및 Glue 데이터 카탈로그 통합을 지원합니다.
- 데이터 레이크 탐색, 운영 데이터 분석, 로그 분석과 같은 가벼운 시나리오에 적합합니다.
하지만 아테나는 만병통치약이 아니다.응답 속도, 데이터 보안, 동시성, 실시간 성능 또는 비용 예측더 높은 요구 사항이 발생하면 적합한 대안을 통해 더욱 통제 가능한 성과와 가치 수익을 제공할 수 있습니다.
권장 대안: 시나리오에 따른 유연한 선택
다양한 비즈니스 요구 사항, 예산 및 팀 역량에 따라 권장되는 AWS Athena 대안은 다음과 같습니다.
1. Amazon Redshift 서버리스
Redshift는 AWS에서 제공하는 완전 관리형 엔터프라이즈급 데이터웨어하우스 솔루션입니다. 서버리스 모드는 리소스 관리를 더욱 간소화합니다.
적용 가능한 시나리오: 엔터프라이즈 수준 보고서, BI 연결, 복잡한 다중 테이블 분석.
핵심 장점:
- Athena보다 성능이 훨씬 뛰어나고 복잡한 집계 및 창 함수를 지원합니다.
- 구체화된 뷰, 자동 분할 및 동시 쿼리 제어를 지원합니다.
- QuickSight, Glue, S3 등의 서비스와 원활하게 통합됩니다.
- 서버리스 모드는 "사용량에 따른 청구 + 자동 크기 조정"을 지원합니다.
추천 사용자: 점점 더 복잡한 데이터 분석을 수행하고 안정적인 성과와 비용 관리에 중점을 두는 중견 및 대기업.
2. 아마존 EMR + 프레스토/트리노
Amazon EMR은 Spark, Presto, Hive 등 여러 분석 엔진을 실행할 수 있는 AWS 기반의 탄력적인 빅데이터 처리 플랫폼입니다.
적용 가능한 시나리오: 대규모 데이터 정리, ETL, 로그 처리 및 데이터 레이크 분석.
핵심 장점:
- 컴퓨팅 리소스와 엔진의 유연한 사용자 정의
- 비용 절감을 위해 Spot 인스턴스에서 실행을 지원합니다.
- 일괄 처리 및 프로세스 데이터 작업에 더 적합합니다.
추천 사용자: 다양한 소스의 이기종 데이터를 처리해야 하는 데이터 엔지니어링 팀을 보유한 기업.
3. 자체 구축 OLAP 엔진: StarRocks / ClickHouse / Apache Druid
이러한 고성능 OLAP 엔진은 몇 초 안에 거의 실시간 분석과 대응을 지원하며, 대형 화면 지표와 실시간 모니터링 시나리오에 적합합니다.
적용 가능한 시나리오: 실시간 대시보드, 다차원 쿼리, 운영 모니터링.
핵심 장점:
- 높은 동시성과 높은 처리량
- 구체화된 뷰와 역인덱스를 지원합니다.
- EC2 또는 컨테이너 플랫폼을 통해 배포할 수 있으며, 호스팅 버전으로도 제공됩니다.
추천 사용자: 데이터 분석을 위해 고주파 응답이 필요하고 기술 팀에 특정 운영 및 유지 관리 역량이 있는 회사입니다.
4. BigQuery(클라우드 간 비교)
Google Cloud의 서버리스 쿼리 서비스는 멀티 클라우드 전략이나 크로스 클라우드 분석을 고려할 때 고려할 가치가 있습니다.
적용 가능한 시나리오: 클라우드 간 데이터 통합 및 복잡한 쿼리 분석.
장점 및 하이라이트:
- 더욱 강력한 쿼리 최적화 프로그램
- 우수한 분석 경험과 시각화 지원;
- GCP AI/ML 툴체인과의 더욱 긴밀한 통합.
알아채다: 데이터 마이그레이션 비용과 규정 준수 위험을 평가해야 합니다.
대안 선택 제안 목록
| 요구 사항 유형 | 권장 솔루션 |
|---|---|
| 엔터프라이즈 수준 보고 및 BI 쿼리 | Amazon Redshift 서버리스 |
| 일괄 처리 및 복잡한 ETL 작업 | 아마존 EMR + 프레스토/트리노 |
| 실시간 대시보드 분석 | 스타록스/클릭하우스/드루이드 |
| 멀티 클라우드 또는 크로스 플랫폼 데이터 분석 | 빅쿼리 |
클라우드에서의 전달 기능
Amazon Web Services의 공식 공인 대리점인 "On the Cloud"는 기업 수준의 클라우드 컨설팅 및 아키텍처 구현에 중점을 두고 있으며, 특히 데이터 분석, 데이터웨어하우스, 데이터 레이크 등의 분야에서 성숙한 서비스 경험을 보유하고 있습니다.
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- 요구사항 평가 및 솔루션 선택: 고객의 현재 데이터 아키텍처와 비즈니스 목표를 분석하고 가장 적합한 대안 솔루션을 찾습니다.
- 아키텍처 설계 및 리소스 계획: 성능 및 비용 모델을 기반으로 컴퓨팅 리소스와 데이터 거버넌스 프로세스를 사용자 정의합니다.
- 배포 및 마이그레이션 서비스: 원활한 전환을 보장하기 위해 기존 쿼리 논리와 데이터 소스를 새로운 플랫폼으로 마이그레이션하는 것을 지원합니다.
- 성능 최적화 및 운영 및 유지 관리 호스팅: Redshift Advisor, Athena Query Tuning 및 기타 수단을 통해 지속적으로 비용과 쿼리 효율성을 최적화합니다.
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