오늘날 데이터 중심 시대에 기업들은 로그, 비즈니스 시스템, 사용자 상호작용을 통해 매일 엄청난 양의 데이터를 생성합니다. 효율성과 비용 관리를 보장하면서 이러한 데이터를 신속하게 분석하고 통찰력을 확보하는 것은 IT 아키텍처에서 중요한 과제가 되었습니다.
아마존 아테나 Athena는 이러한 목적을 위해 개발되었습니다. 서버리스 대화형 쿼리 서비스인 Athena를 사용하면 복잡한 인프라를 관리할 필요 없이 표준 SQL을 사용하여 Amazon S3의 데이터를 직접 분석할 수 있습니다.
핵심 장점
- 서버리스 아키텍처
- 서버를 배포, 구성 및 관리할 필요가 없으며, 필요에 따라 자동 확장이 가능합니다. 사용자는 쿼리 자체에만 집중하면 되므로 운영 및 유지 관리 비용이 크게 절감됩니다.
- 사용량에 따라 지불, 비용 효율적
- 요금은 쿼리에서 스캔한 데이터 양에 따라 부과됩니다. Parquet 및 ORC와 같은 컬럼 기반 저장 형식을 파티셔닝 전략과 결합하면 스캔하는 데이터 양을 크게 줄이고 비용을 절감할 수 있습니다.
- AWS 에코시스템과의 원활한 통합
- 그리고 AWS Glue 데이터 카탈로그 메타데이터의 통합 및 통합 관리.
- 결합 가능 아마존 퀵사이트 시각적 분석과 보고서 표시를 실현합니다.
- IAM 권한 정책과 결합하여 데이터 액세스 보안과 규정 준수를 보장합니다.
- 표준 SQL 지원
- Presto 엔진을 기반으로 복잡한 SQL 기능(JOIN, 윈도우 함수, 배열/매핑 등)을 지원하므로 분석가가 쉽게 시작할 수 있습니다.
일반적인 응용 프로그램 시나리오
- 로그 분석: S3에서 직접 애플리케이션 및 시스템 로그를 쿼리하여 문제를 빠르게 찾고 추세를 파악합니다.
- 임시 데이터 탐색: 데이터베이스를 구축하지 않고도 빠르게 탐색하고 검증할 수 있습니다.
- 데이터 레이크 쿼리: 데이터 레이크 아키텍처의 중요한 부분으로서 Athena는 레이크의 데이터에 직접 액세스하여 분석할 수 있습니다.
- 비즈니스 인텔리전스 보고서: BI 도구와 결합하여 기업의 데이터 기반 의사 결정을 지원합니다.
Athena와 Amazon Redshift의 차이점
- 아마존 아테나 임시 쿼리, 탐색적 분석, 비용에 민감한 시나리오에 더 적합합니다.
- 아마존 레드시프트 클라우드 데이터웨어하우스이므로 대규모, 빈번하고 복잡한 분석 및 보고 작업에 적합합니다.
데이터 아키텍처를 설계할 때 기업은 비즈니스 요구 사항에 따라 유연하게 선택하거나 두 가지를 결합할 수도 있습니다.
결론
Amazon Athena를 사용하면 기업은 추가적인 운영 투자 없이도 즉시 데이터 탐색 및 분석을 시작할 수 있으며, 이를 통해 조직은 더 낮은 비용과 더 높은 효율성으로 방대한 양의 데이터에서 가치를 추출할 수 있습니다.
처럼 AWS 공식 리셀러, 클라우드에서 Athena 관련 컨설팅, 배포 및 최적화 서비스를 기업에 제공하여 고객이 효율적인 데이터 분석 아키텍처를 구축하고 디지털 전환을 가속화할 수 있도록 지원합니다.
