Amazon EMR Serverless, 이제 더 많은 컴퓨팅 및 메모리 집약적 워크로드를 실행할 수 있도록 대규모 워커 지원

게시된 날짜: 2026년 7월 7일

Amazon EMR Serverless에서 이제 최대 244GB 메모리와 32개 vCPU로 이루어진 규모가 더 큰 워커를 구성할 수 있으며, 이에 따라 컴퓨팅 및 메모리 집약적인 워크로드를 더 많이 실행할 수 있게 되었습니다. 이전에는 EMR Serverless에서 사용할 수 있는 최대 규모의 워커 구성은 최대 120GB 메모리를 갖춘 vCPU 16개였습니다. 워커 규모가 클수록 런타임 성능은 물론 워크로드의 비용 효율성도 개선할 수 있습니다.

셔플 작업 비중이 큰 워크로드의 경우 워커의 규모가 클수록 실행기 간 비효율적인 데이터 전송이 줄어듭니다. 데이터 왜곡이 있는 작업이라면 워커의 규모가 클수록 메모리 부족 오류가 발생할 가능성이 줄어듭니다. 데이터를 캐시해야 하는 작업의 경우 워커의 규모가 클수록 메모리에 더 많은 데이터를 보관할 수 있어 작업 성과가 향상됩니다. 이러한 이점을 활용하려면 컴퓨팅 및 메모리 집약적인 Spark 및 Hive 워크로드에 대규모 워커를 사용하는 것이 좋습니다.

다양한 워커 구성에 대해 자세히 알아보려면 EMR Serverless 설명서를 참조하세요. 대규모 워커는 EMR Serverless가 제공되는 모든 AWS 리전에서 사용할 수 있습니다.