Amazon Redshift, 이제 Apache Iceberg 테이블에 쓰기 지원
오늘 Amazon Redshift에서 Apache Iceberg 테이블에 대한 쓰기 기능을 정식 출시한다고 발표함에 따라 사용자는 Amazon Redshift 내의 Apache Iceberg 테이블에서 추가 전용 워크로드에 대한 분석 읽기 및 쓰기 쿼리를 실행할 수 있게 되었습니다. Amazon Redshift는 수만 명의 고객이 사용하는 페타바이트 규모의 엔터프라이즈급 클라우드 데이터 웨어하우스 서비스입니다. Amazon Redshift를 사용하면 데이터가 운영 데이터 스토어, 데이터 레이크, 스트리밍 엔진 또는 데이터 웨어하우스 내에 저장되어 있든 관계없이 데이터를 빠르게 수집하고 안전하게 공유하며 최상의 가격 및 성능을 달성할 수 있습니다. Apache Iceberg 오픈 테이블 형식은 데이터 레이크에 저장된 빠르게 확장되고 진화하는 테이블의 데이터 처리를 단순화하기 위해 많은 고객들이 사용하고 있습니다.
고객은 다양한 파일 및 테이블 형식의 데이터 레이크 테이블에 대한 쿼리를 실행하기 위해 Amazon Redshift를 사용하여 데이터 웨어하우스와 데이터 레이크 워크로드 전반에서 광범위한 확장성을 달성해 왔습니다. 데이터 레이크 사용 사례가 계속해서 진화하고 점점 더 정교해짐에 따라 원활한 스키마 및 파티션 진화를 지원하면서도 레코드 수준 업데이트 및 삭제를 위한 트랜잭션 일관성과 같은 기능이 필요합니다. 이번 마일스톤을 통해 Amazon Redshift는 이제 Apache Iceberg 테이블을 CREATE하고, 테이블 정의 SQL을 SHOW하고, 테이블을 DROP하고, INSERT와 같은 DML(데이터 조작 언어) 작업을 수행하는 SQL DDL(데이터 정의 언어) 작업을 지원합니다. 다른 사용자 또는 애플리케이션이 테이블에서 DML 작업을 안전하게 실행하는 동안 계속해서 Amazon Redshift를 사용하여 AWS Glue Data Catalog의 Apache Iceberg 테이블에서 데이터를 읽고 해당 Apache Iceberg 테이블에서 쓰기 작업을 수행할 수 있습니다.
Amazon Redshift의 Apache Iceberg 지원은 Amazon Redshift를 사용할 수 있는 모든 AWS 리전에서 제공됩니다. 시작하려면 Amazon Redshift 관리 안내서의 설명서 페이지를 참조하세요.