Amazon Athena
페타바이트 규모 데이터를 상주 위치에서 쉽고 유연하게 분석
Amazon Athena를 사용해야 하는 이유
Amazon Athena는 표준 SQL을 사용하여 Amazon S3의 데이터 분석을 간소화하는 대화형 쿼리 서비스입니다. Athena는 서버리스이므로 인프라를 설정하거나 관리할 필요가 없으며 쿼리 실행에 필요한 리소스에 대해서만 비용을 지불하면 됩니다. Athena를 사용하여 로그를 처리하고 데이터 분석을 수행하며 대화형 쿼리를 실행할 수 있습니다. Athena는 자동으로 규모가 조정되어 쿼리를 병렬로 완료하므로 데이터세트가 크고 쿼리가 복잡해도 결과를 빠르게 얻을 수 있습니다.
차세대 Amazon SageMaker에서 Amazon Athena 사용 가능
Amazon Athena는 차세대 Amazon SageMaker에서 사용할 수 있으므로 원활한 SQL 처리 및 Apache Spark 워크로드가 가능합니다. Amazon SageMaker Unified Studio에서 Athena를 사용하면 인프라를 관리하지 않고도 Amazon S3 데이터 레이크 등의 모든 연결 소스에서 데이터를 직접 쿼리, 변환, 분석할 수 있습니다. 자세히 알아보기
장점
서버리스 환경에서 SQL 또는 Apache Spark 분석 워크로드를 손쉽게 시작하고 즉시 사용할 수 있습니다.
온프레미스, 데이터 레이크, 클라우드 저장소의 데이터를 사용하여 대화형 고급 분석 애플리케이션을 구축할 수 있습니다.
언어, 오픈 데이터 형식, 오픈 소스 프레임워크, BI 및 기계 학습(ML) 도구 통합을 지원하여 유연성을 높입니다.
간단하고 예측 가능한 요금 책정 — 실행한 쿼리나 사용한 컴퓨팅을 기준으로 요금을 지불합니다.
차세대 Amazon SageMaker에서 Amazon Athena를 사용하면 직관적인 쿼리 편집기를 사용하여 SQL 기반 분석을 간소화하므로 쿼리를 작성, 실행, 시각화할 수 있는 통합 환경을 제공할 수 있습니다. 조직 전반에서 결과와 워크플로를 안전하게 공유하고 인사이트 확보 시간을 단축하여 실시간으로 협업할 수 있습니다.
사용 사례
단일 SQL 쿼리를 제출하여 S3, 온프레미스, 멀티 클라우드 환경에서 실행되는 관계형, 비관계형, 객체, 사용자 지정 데이터 소스의 데이터를 분석합니다.
SQL 쿼리 또는 Python에서 ML 모델을 사용하여 판매 예측 및 이상 탐지, 고객 코호트와 같은 복잡한 작업을 간소화합니다.
Amazon QuickSight를 사용하여 Azure 시냅스 애널리틱스 데이터를 쿼리하고 결과를 시각화할 수 있습니다.