AWS Clean Rooms, SQL 성능 최적화를 위한 고급 구성 출시
오늘 AWS Clean Rooms는 Spark SQL 쿼리의 성능을 향상시키기 위한 고급 구성을 지원한다고 발표했습니다. 이번 출시로 사용자는 런타임에 SQL 쿼리에 대한 Spark 속성 및 컴퓨팅 크기를 사용자 지정할 수 있게 되어, 성능, 규모, 비용 요구 사항을 충족할 수 있는 유연성이 증가합니다.
AWS Clean Rooms를 사용하면 병렬 처리를 위한 셔플 파티션 설정과 조인 작업 최적화를 위한 autoBroadcastJoinThreshold와 같은 Spark 속성을 구성할 수 있습니다. 이를 통해 Clean Rooms 협업에서 SQL 쿼리의 동작 및 튜닝을 더 효과적으로 제어할 수 있습니다. 아울러 SQL 쿼리 결과를 포함하는 기존 테이블의 데이터를 캐시하도록 선택하거나 새 테이블을 생성하여 캐시하도록 선택할 수 있습니다. 이는 대규모 데이터세트를 사용하는 복잡한 쿼리의 성능을 개선하고 비용을 절감하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어, 광고 캠페인에서 리프트 분석을 실행하는 광고주는 인스턴스 유형에 대해 사용자 지정 워커 수를 지정하고, SQL 쿼리를 편집하지 않고도 Spark 속성을 구성하여 비용을 최적화할 수 있습니다.
AWS Clean Rooms를 사용하면 몇 분 만에 안전한 데이터 클린 룸을 만들고 AWS 또는 Snowflake에서 원하는 회사와 협업하여 광고 캠페인, 투자 결정, 연구 개발에 대한 고유한 인사이트를 생성할 수 있습니다. AWS Clean Rooms가 제공되는 AWS 리전에 대한 추가 정보는 AWS 리전 표에서 확인하세요. AWS Clean Rooms를 통한 협업에 대해 자세히 알아보려면 AWS Clean Rooms로 이동하세요.