오늘날의 데이터 중심 세계에서 기업은 통찰력을 얻고 정보에 입각한 의사 결정을 내리기 위해 방대한 양의 데이터를 처리하고 분석해야 합니다. 기존의 데이터웨어하우스 솔루션은 종종 복잡한 인프라, 높은 비용, 확장성 문제를 안고 있습니다. 여기서 AWS Redshift가 등장합니다.
AWS Redshift란 무엇인가요?
Amazon Redshift는 Amazon Web Services(AWS)가 제공하는 완전 관리형 클라우드 기반 데이터웨어하우스 서비스입니다. 최소한의 관리 오버헤드로 원활하게 확장하면서 대량의 데이터를 실시간으로 저장하고 분석할 수 있습니다. PostgreSQL 기반으로 구축되었지만 복잡한 분석 쿼리에 최적화되어 있어 데이터 웨어하우징 작업에 이상적입니다.
Redshift를 사용하면 다음 작업을 수행할 수 있습니다.
- 대용량 데이터 세트의 효율적인 저장
- 복잡한 쿼리 실행통찰력을 얻으려면
- 수요에 따른 변화확장 또는 축소
- 쉬운다른 AWS 서비스와의 통합
AWS Redshift의 주요 기능
- 확장성AWS Redshift는 확장성이 매우 뛰어나서 적은 양의 데이터로 시작해서 성능 저하를 걱정하지 않고도 페타바이트 규모의 데이터까지 확장할 수 있습니다. Redshift는 속도 저하 없이 매우 큰 데이터 세트에 대한 복잡한 쿼리를 처리할 수 있습니다.
- 성능Redshift는 대규모 데이터웨어하우스 워크로드를 처리하도록 설계되었습니다. 이 기술은 컬럼 기반 저장소를 사용하므로 대용량 데이터 세트를 더 빠르게 읽을 수 있습니다. 데이터가 압축되어 더 효율적으로 저장됩니다. 또한, 대량 병렬 처리(MPP)를 활용하여 쿼리 부하를 여러 노드에 분산시켜 성능을 향상시킵니다.
- 완전 관리됨광범위한 설정과 유지 관리가 필요한 기존 온프레미스 데이터웨어하우스와 달리 AWS Redshift는 완벽하게 관리됩니다. 즉, AWS에서 하드웨어 프로비저닝, 패치, 백업 및 확장을 처리하므로 인프라가 아닌 데이터에 집중할 수 있습니다.
- 보안Redshift는 보안을 최우선으로 생각합니다. 데이터는 저장 중과 전송 중 모두 업계 표준 암호화 방법을 사용하여 암호화됩니다. AWS Identity and Access Management(IAM) 및 Virtual Private Cloud(VPC)를 사용하여 안전한 네트워크 액세스를 통해 데이터 액세스를 제어할 수도 있습니다.
- 비용 효율적Redshift는 사용량 기반 지불 및 예약 인스턴스 등 유연한 가격 옵션을 제공합니다. 즉, 사용 패턴에 따라 비용을 최적화할 수 있습니다. 게다가 완벽하게 관리되므로 자체 인프라를 관리하는 데 드는 운영 비용을 절감할 수 있습니다.
- AWS 에코시스템과의 통합Redshift는 Amazon S3(데이터 저장용), AWS Glue(ETL 프로세스용), AWS SageMaker(머신 러닝용) 등 다른 AWS 서비스와 원활하게 통합됩니다. 이를 통해 종단 간 데이터 파이프라인을 더 쉽게 구축할 수 있습니다.
- 데이터 공유Redshift는 Redshift 클러스터 간의 데이터 공유를 지원하므로 조직에서 시스템 간에 데이터를 복사하거나 이동하지 않고도 손쉽게 데이터 세트를 공유할 수 있습니다. 이를 통해 데이터 보안을 유지하면서 협업을 개선하는 데 도움이 됩니다.
Redshift는 어떻게 작동하나요?
Redshift의 핵심은 다음을 사용하는 것입니다.컬럼 저장그리고병렬 처리쿼리 성능을 향상시킵니다. 자세히 살펴보겠습니다.
- 컬럼 저장기존의 관계형 데이터베이스에서는 데이터가 행별로 저장됩니다. 하지만 Redshift에서는 데이터가 열 단위로 저장됩니다. 이렇게 하면 전체 데이터 행을 읽는 대신 필요한 열만 읽으므로 쿼리 실행 속도가 빨라질 수 있습니다. 예를 들어, 고객 데이터 테이블을 쿼리하고 나이 열만 필요한 경우 Redshift는 이름이나 주소와 같은 다른 열을 로드하지 않고도 해당 데이터를 빠르게 스캔하여 반환할 수 있습니다.
- 대규모 병렬 처리(MPP) Redshift는 MPP라는 분산 아키텍처를 사용합니다. 쿼리를 실행하면 Redshift는 쿼리를 더 작은 부분으로 나누어 여러 노드(컴퓨터)에서 동시에 처리합니다. 이를 통해 대용량 데이터 세트에 대해서도 더 빠른 쿼리 실행이 보장됩니다.
- 데이터 분포효율적인 쿼리 실행을 보장하기 위해 Redshift는 여러 노드에 데이터를 분산합니다. 쿼리 패턴에 따라 데이터가 분포되는 방식을 제어할 수 있으므로 데이터를 검색하는 데 필요한 시간을 줄이는 데 도움이 됩니다.
- 데이터 압축Redshift는 다양한 인코딩 방법을 사용하여 데이터를 압축합니다. 이렇게 하면 데이터에 필요한 저장 공간이 줄어들어 비용이 절감되고, 검사해야 할 데이터가 줄어들어 쿼리 처리 속도가 빨라집니다.
- 쿼리 최적화Redshift에는 쿼리가 가능한 한 효율적으로 실행되도록 보장하는 쿼리 최적화 프로그램이 내장되어 있습니다. 데이터 분포와 인덱싱 전략에 따라 자동으로 최적의 실행 계획을 선택합니다.
AWS Redshift 설정
Redshift 설정은 비교적 간단합니다. 각 단계에 대한 간략한 개요는 다음과 같습니다.
- Redshift 클러스터 생성먼저 Redshift 클러스터를 생성합니다. 귀하의 데이터는 이 클러스터에 저장됩니다. 설정 과정에서 저장소 및 성능 요구 사항에 따라 클러스터 크기와 노드 수를 선택합니다.
- 보안 구성다음으로 보안을 설정하세요. 여기에는 가상 사설 클라우드(VPC)를 생성하고 IAM 역할을 사용하여 액세스 제어 정책을 설정하는 것이 포함됩니다. 또한, 저장 중과 전송 중에 데이터를 암호화하여 보호할 수 있습니다.
- 데이터 로딩 중클러스터를 설정한 후 Redshift에 데이터를 로드할 수 있습니다. AWS는 다음을 포함하여 데이터 로드를 위한 여러 가지 방법을 제공합니다.아마존 S3,AWS 글루또는Redshift COPY 명령.
- 쿼리 실행데이터를 로드한 후 사용을 시작할 수 있습니다.SQL이에 대한 쿼리를 실행해 보세요. Redshift는 표준 SQL 구문을 지원하므로 BI 플랫폼 및 데이터 시각화 도구와 같은 다른 도구와 쉽게 통합할 수 있습니다.
- 성능 모니터링AWS는 다음과 같은 다양한 모니터링 도구를 제공합니다.클라우드워치Redshift 클러스터의 성능을 추적합니다. 이는 병목 현상을 파악하고 더 나은 성능을 위해 쿼리를 최적화하는 데 도움이 됩니다.
AWS Redshift 사용 사례
AWS Redshift는 다양한 사용 사례에 적합합니다.
- 비즈니스 인텔리전스(BI) 회사에서는 Redshift를 사용하여 보고서와 대시보드를 실행하고 고객 행동, 매출 및 기타 지표에 대한 심층 분석을 수행할 수 있습니다.
- 데이터 레이크 통합Redshift는 Amazon S3와 쉽게 통합되므로 데이터 레이크에 저장된 데이터를 분석하는 데 이상적입니다. Redshift의 구조화된 데이터와 S3의 비구조화된 데이터를 결합하면 더욱 포괄적인 분석을 수행할 수 있습니다.
- ETL 워크플로Redshift를 사용하면 ETL(추출, 변환, 로드) 워크플로를 구축할 수 있습니다. AWS Glue나 다른 ETL 도구와 통합하면 다양한 소스의 데이터를 Redshift로 옮겨서 처리할 수 있습니다.
- 실시간 분석Redshift Spectrum을 사용하면 Redshift와 Amazon S3에 저장된 데이터에 대해 쿼리를 실행할 수 있습니다. 이를 통해 대규모 데이터 세트의 실시간 분석이 가능해져 더 나은 의사 결정이 가능해집니다.
- 머신 러닝Redshift를 Amazon SageMaker와 통합하면 머신 러닝 모델을 사용하여 데이터에 대한 예측 분석을 수행할 수 있습니다.
가격
Redshift 가격은 노드 유형 및 수, 사용하는 저장 용량, 데이터 전송 비용을 포함한 다양한 요인에 따라 달라집니다. AWS에서 제공주문형 가격 책정(사용하면서 지불) 및예약 가격(장기 약정에 대한 선불은 할인된 가격으로 제공됩니다). 클러스터 크기를 조정하거나 사용하지 않을 때 중지하거나 사용할 수 있습니다.아마존 레드시프트 스펙트럼함수는 S3에서 직접 데이터를 쿼리하여 비용을 최적화합니다.
결론적으로
AWS Redshift는 강력하고 확장 가능한 클라우드 데이터웨어하우스 솔루션입니다. 고성능, 사용 편의성, 광범위한 AWS 생태계와의 통합 등의 특징이 결합되어 대규모 데이터 세트를 효율적으로 분석하려는 모든 규모의 기업에 매우 적합한 선택입니다. 데이터 레이크를 구축하든, 복잡한 분석을 실행하든, 머신 러닝을 활용하든, Redshift는 데이터를 빠르고 안전하게 이해하는 데 도움이 됩니다.
