AWS 기반 분석
200,000+
3배
빠른 속도를 Amazon EMR에서 지원(표준 Apache Spark 대비)
3배
70%
3PB
AWS 분석 서비스
Amazon Athena
SQL을 사용하여 Simple Storage Service(Amazon S3)의 데이터를 쿼리합니다.
Amazon EMR
오픈 소스 빅 데이터 프레임워크를 실행합니다.
Amazon Redshift
빠르고 간단하며 비용 효율적인 데이터 웨어하우징입니다.
Amazon Kinesis
실시간 비디오 및 데이터 스트림 분석입니다.
Amazon OpenSearch Service
최대 페타바이트 규모의 텍스트 및 비정형 데이터를 검색, 시각화 및 분석합니다.
Amazon QuickSight
빠른 비즈니스 분석 서비스입니다.
AWS Glue DataBrew
최대 80% 더 빠르게 데이터를 정리하고 정규화합니다.
AWS Glue
데이터를 준비 및 로드합니다.
Amazon Managed Streaming for Apache Kafka(MSK)
안전한 완전관리형 고가용성 Apache Kafka 서비스입니다.
Amazon Kinesis Video Streams
분석 및 기계 학습을 위해 비디오 스트림을 캡처, 처리 및 저장합니다.
Amazon Kinesis Data Firehose
실시간 데이터 스트림을 준비하여 데이터 스토어 및 분석 도구로 로드합니다.
Amazon Kinesis Data Streams
실시간 분석을 위해 대규모로 스트리밍 데이터를 수집합니다.
AWS Database Migration Service
SQL 및 NoSQL 시스템에서 데이터 스토어 및 분석 시스템으로 데이터를 복제합니다.
Amazon S3
어디서나 원하는 양의 데이터를 저장하고 검색할 수 있도록 구축된 객체 스토리지입니다.
AWS Lake Formation
안전한 데이터 레이크를 며칠 만에 구축할 수 있습니다.
Amazon S3 Glacier
클라우드상의 저렴한 아카이브 스토리지입니다.
AWS Backup
AWS 서비스 전체에 걸친 중앙 집중식 백업입니다.
AWS Glue
데이터를 준비 및 로드합니다.
AWS Lake Formation
안전한 데이터 레이크를 며칠 만에 구축할 수 있습니다.
AWS Data Exchange
클라우드에서 타사 데이터를 검색하여 구독합니다.
AWS Deep Learning AMI
Amazon Elastic Compute Cloud(EC2) 기반 딥 러닝입니다.
Amazon SageMaker
기계 학습 모델을 대규모로 구축, 교육 및 배포합니다.
AWS 분석 서비스
카테고리 | 사용 사례 | AWS 서비스 |
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분석 | 대화식 분석 | Amazon Athena |
빅 데이터 처리 | Amazon EMR | |
데이터 웨어하우징 | Amazon Redshift | |
실시간 분석 | Amazon Kinesis Data Analytics | |
운영 분석 | Amazon OpenSearch Service | |
대시보드 및 시각화 | Amazon QuickSight | |
시각적 데이터 준비 | Amazon Glue DataBrew |
|
데이터 이동 | 실시간 데이터 이동 | Amazon Managed Streaming for Apache Kafka(Amazon MSK) | Amazon Kinesis Data Streams | Amazon Kinesis Data Firehose | Amazon Kinesis Video Streams | AWS Glue |
데이터 레이크 | 객체 스토리지 | Amazon S3 | AWS Lake Formation |
백업 및 아카이브 | Amazon S3 Glacier | AWS Backup | |
데이터 카탈로그 |
AWS Glue | AWS Lake Formation |
|
타사 데이터 | AWS Data Exchange | |
예측 분석 및 기계 학습 | 프레임워크 및 인터페이스 | AWS Deep Learning AMI |
플랫폼 서비스 | Amazon SageMaker |
사용 사례
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분석 및 데이터 웨어하우징
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데이터 이동
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데이터 레이크
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예측 분석 및 기계 학습
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분석 및 데이터 웨어하우징
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분석 및 데이터 웨어하우징
AWS는 모든 데이터에서 보다 빠르게 인사이트를 얻을 수 있도록 가장 포괄적이면서 비용 효율적인 분석 서비스 모음을 제공합니다.
가장 포괄적인 분석 서비스 제공
각 분석 서비스는 대화식 분석, 빅 데이터 처리, 데이터 웨어하우징, 실시간 분석, 운영 분석, 대시보드 및 시각화와 같은 광범위한 분석 사용 사례에 대한 목적별 기능을 제공합니다.
서비스
AWS는 고객이 기대하는 모든 자격증 및 모범 사례 외에도 고객의 모범 사례 및 업계 규정을 손쉽게 준수할 수 있도록 하는 보안 기능까지 갖추고 있습니다.
요금 대비 성능
AWS는 모든 분석 서비스에서 최저 비용으로 최고 성능을 제공하기 위해 최선을 다하고 있으며, 서비스의 가격 대비 성능을 개선하기 위해 계속해서 혁신하고 있습니다.
관련 AWS 서비스
리소스
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데이터 이동
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데이터 이동
AWS를 사용하면 여러 데이터 스토어와 데이터 레이크에서 데이터를 손쉽게 결합, 이동 및 복제할 수 있습니다.
사용 편의성
AWS에서는 데이터 레이크와 목적별 데이터 서비스 사이에서 데이터를 쉽게 이동할 수 있습니다. 예를 들어, AWS Glue는 분석, 기계 학습 및 애플리케이션 개발을 위해 데이터를 쉽게 준비할 수 있도록 지원하는 서버리스 데이터 통합 서비스입니다.
보다 빠른 데이터 통합
AWS는 데이터베이스, 데이터 레이크 및 데이터 웨어하우스와 같은 다양한 데이터 원본에서 데이터를 쿼리하는 기능을 제공합니다. 예를 들어, Amazon Athena를 통해 SQL을 사용하여 데이터 레이크를 쿼리할 수 있고 연동된 쿼리를 통해 관계형 데이터베이스에서 실시간 데이터를 쿼리할 수 있습니다.
손쉬운 이동
데이터가 여러 시스템에 저장된 상황에서 AWS는 모든 서비스 및 데이터 스토어 간에(내부에서 외부로, 외부에서 내부로, 경계 주변에서) 데이터를 쉽게 이동할 수 있도록 지원합니다.
관련 AWS 서비스
리소스
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데이터 레이크
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데이터 레이크
수만의 고객이 AWS에서 데이터 레이크를 실행합니다.
확장성
여러 소스에서 데이터를 수집, 저장, 구성 및 분석하고 형식화화며 어떤 크기로든 조정합니다. AWS Lake Formation을 사용하여 데이터 구조, 스키마 및 변환을 정의하는 데 드는 시간을 줄이는 동시에, 데이터 레이크를 설정하는 데 필요한 태스크를 자동화합니다.
유연성
Amazon Kinesis, AWS Import/Export Snowball, AWS Direct Connect 등의 활용을 포함하여 다양한 방식으로 데이터를 손쉽게 수집합니다. Amazon Simple Storage Service(Amazon S3)를 사용하여 볼륨이나 형식에 상관없이 모든 데이터를 저장합니다.
민첩성
필요한 인프라를 거의 즉시 배포합니다. 즉, 팀의 생산성이 높아지고 팀에서 새로운 것을 쉽게 시도하고 프로젝트를 더 빨리 착수할 수 있습니다.
관련 AWS 서비스
리소스
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예측 분석 및 기계 학습
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예측 분석 및 기계 학습
예측 분석 사용 사례의 경우, AWS는 AWS의 데이터 레이크에서 실행되는 광범위한 기계 학습 서비스 및 도구를 제공합니다.
보다 빠르고 심층적인 인사이트
AWS 분석 서비스는 입증된 기계 학습(ML) 및 자연어 기능을 활용하여 데이터에서 보다 빠르게 심층적인 인사이트를 얻을 수 있도록 지원합니다.
플랫폼 통합
AWS는 목적별 데이터 스토어 및 분석 서비스의 일부로 기계 학습의 기본 통합을 제공하면서 SQL과 같은 친숙한 언어를 사용하여 기계 학습 모델을 생성, 훈련 및 배포할 수 있습니다.
경험
AWS는 모든 분석 서비스에서 최저 비용으로 최고 성능을 제공하기 위해 최선을 다하고 있으며, 서비스의 가격 대비 성능을 개선하기 위해 계속해서 혁신하고 있습니다.
관련 AWS 서비스
리소스
고객
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Moderna
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Moderna는 제조, 회계 및 인벤토리 관리를 포함하여 모든 SAP S/4HANA 워크로드를 aws에서 실행합니다. 이를 통해 회사는 운영에서 효율성과 가시성을 높일 수 있습니다. Moderna는 S3에서 캡처하고 백업을 저장하는 모든 데이터에 대한 중앙 리포지토리로 Amazon Redshift를 사용합니다.
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Invista
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INVISTA는 사일로화된 데이터를 AWS의 데이터 레이크로 마이그레이션하면서 디지털 공장의 잠재적 역량을 개발하고 데이터를 사용해 수동 프로세스를 없애고 제조 워크스트림을 변환하도록 AWS 분석 서비스에서 현대적 데이터 아키텍처를 구축했습니다. 회사는 연간 2백만 USD 넘게 절감했고 회사 전체 데이터 측면에서 3억 USD 가치의 데이터를 생성했습니다.
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Intuit
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Intuit은 Amazon Redshift에 기반한 솔루션으로 마이그레이션했습니다. 별도의 노력 없이 데이터 볼륨을 7배 넘게 확장하고 20배 뛰어난 성능을 전달하면서, 인사이트를 얻는 시간을 90% 단축했고 비용을 66% 절감했습니다.
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Pinterest
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Pinterest는 일일 로그 검색 및 분석을 1.7TB로 확장하고, Amazon Elasticsearch Service를 사용하여 관리형 분석으로 이전하면서 비용을 30% 절감했습니다. 이를 통해 회사는 로그 분석 기능을 확장하고 운영 부담을 줄이며 보안을 개선하고 비용을 절감할 수 있었습니다.

"1,500개의 서로 다른 체계를 활용하여 Amazon S3에 120TB의 데이터 레이크를 구축했으며, Glue, Redshift, Athena 같은 AWS 분석 서비스를 광범위하게 사용하고 있습니다. 사일로에 묶여 있는 다수의 데이터베이스 및 웨어하우스에서는 이러한 통찰력을 얻지 못했을 것입니다. 우리에게 필요한 것은 S3 규모의 데이터 레이크였습니다.."
- Bernardo Rodriguez
최고 디지털 책임자, J.D. Power
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AWS Data-Driven Everything
AWS Data-Driven EVERYTHING(D2E) 프로그램에서 AWS는 고객과 파트너 관계를 맺고 데이터 플라이휠을 직접 활용할 수 있도록 보다 높은 정확도로 보다 야심찬 포부를 갖고 보다 빠르게 발전합니다.
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AWS Data Lab
AWS Data Lab은 고객과 AWS 기술 리소스 사이에서 빠른 협업 엔지니어링 참여를 제공하여 데이터 및 분석 현대화 이니셔티브를 가속화하는 유형의 결과물을 얻습니다.

AWS 분석 및 빅 데이터 참조 아키텍처
AWS에서의 클라우드 데이터 분석, 데이터 웨어하우징 및 데이터 관리에 관한 아키텍처 모범 사례에 대해 알아보세요.