AWS 기반 데이터 레이크 및 분석

모든 사용자에 대한 모든 데이터로부터 답변을 얻을 수 있는 가장 빠른 방법
워크로드 요구 충족
Amazon S3는 탁월한 내구성과 업계 최고 수준의 보안을 갖추고 있어 데이터 레이크 스토리지에 매우 적합합니다. Amazon EC2는 제공되는 인스턴스 유형이 200가지가 넘으므로 고객은 특정 워크로드에 적합한 컴퓨팅을 간단히 선택할 수 있습니다.
답변 확인 시간 감소
AWS 분석 스택의 모든 계층은 긴밀하게 통합되어 있으므로 구축업체는 어떤 방식을 사용하든 데이터를 신속하게 분석할 수 있습니다.
다양한 포트폴리오 활용
AWS 기반 분석 서비스는 범위와 전문성이 뛰어나기 때문에 적절한 리소스를 구동하여 특정 요구 사항에 가장 적합한 분석이라면 어떤 것이든지 실행할 수 있습니다.
기계 학습 구동
AWS에서는 그 어떤 곳보다 많은 기계 학습이 실행되며, 현재 1만 개 이상의 고객이 Amazon의 기계 학습 서비스를 사용하고 있습니다. 좀 더 수준 높은 기계 학습 접근 방식으로 옮겨가면 기계 학습 스택을 최대한 활용할 수 있도록 데이터가 적절한 위치에 적절한 형식으로 유지됩니다.

AWS 분석 서비스

카테고리
사용 사례
AWS 서비스
분석
대화식 분석

Amazon Athena

SQL을 사용해 S3의 데이터를 쿼리합니다.

빅 데이터 처리

Amazon EMR

호스팅된 하둡 프레임워크입니다.

데이터 웨어하우징

Amazon Redshift

빠르고 간단하며 비용 효율적인 데이터 웨어하우징입니다.

실시간 분석

Amazon Kinesis

실시간 비디오 및 데이터 스트림 분석입니다.

운영 분석

Amazon Elasticsearch Service

Elasticsearch 클러스터를 실행 및 확장합니다.

대시보드 및 시각화

Amazon QuickSight

빠른 비즈니스 분석 서비스입니다.

데이터 이동
실시간 데이터 이동

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.

Amazon Kinesis Data Analytics

실시간으로 스트리밍 데이터에서 실행 가능한 통찰력을 확보합니다.

데이터 레이크
객체 스토리지

Amazon S3

어디서나 원하는 양의 데이터를 저장하고 검색할 수 있도록 구축된 객체 스토리지입니다.

AWS Lake Formation

안전한 데이터 레이크를 며칠 만에 구축할 수 있습니다.

백업 및 아카이브

AWS Lake Formation

안전한 데이터 레이크를 며칠 만에 구축할 수 있습니다.

데이터 카탈로그

AWS Glue

데이터를 준비 및 로드합니다.

AWS Lake Formation

안전한 데이터 레이크를 며칠 만에 구축할 수 있습니다.

예측 분석 및 기계 학습
프레임워크 및 인터페이스

AWS Deep Learning AMI

Amazon EC2 기반의 딥 러닝입니다.

플랫폼 서비스

Amazon SageMaker

기계 학습 모델을 대규모로 구축, 교육 및 배포합니다.

AWS 분석 서비스

카테고리 사용 사례 AWS 서비스
분석 대화식 분석 Amazon Athena
빅 데이터 처리 Amazon EMR
데이터 웨어하우징 Amazon Redshift
실시간 분석 Amazon Kinesis
운영 분석 Amazon Elasticsearch Service
대시보드 및 시각화 Amazon QuickSight
데이터 이동 실시간 데이터 이동 Amazon Kinesis Data Firehose | Amazon Kinesis Video Streams | Amazon Kinesis Data Streams | Amazon Kinesis Data Analytics
데이터 레이크 객체 스토리지 Amazon S3 | AWS Lake Formation
백업 및 아카이브 AWS Lake Formation
데이터 카탈로그
AWS Glue | AWS Lake Formation
예측 분석 및 기계 학습 프레임워크 및 인터페이스 AWS Deep Learning AMI
플랫폼 서비스 Amazon SageMaker

사용 사례

Page-Illo_Data-warehousing
데이터 웨어하우징

데이터를 불필요하게 이동할 필요 없이 정형 및 비정형 데이터를 대상으로 SQL 및 복잡한 분석 쿼리를 실행합니다.

Amazon Redshift 사용해 보기 »
Page-Illo_Big-data-processing
빅 데이터 처리

데이터 엔지니어링, 데이터 과학 개발 및 협업을 위해 방대한 양의 데이터를 쉽고 빠르게 처리합니다.
 

Amazon EMR 사용해 보기 »
Page-Illo_Real-time-analytics
실시간 분석

데이터 레이크에 들어오는 스트리밍 데이터를 수집, 처리 및 분석하고 실시간으로 대응합니다.
 

Amazon Kinesis 사용해 보기 »
Page-Illo_Data-visualization
운영 분석

애플리케이션 모니터링, 로그 분석 및 클릭스트림 분석을 위해 거의 실시간으로 데이터를 검색, 탐색, 필터링, 집계 및 시각화합니다.

Amazon Elasticsearch Service 사용해 보기 »

고객

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"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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추가 리소스

AWS Data Lab

AWS Data Lab은 고객 구축업체 팀과 AWS 기술 리소스가 4일간 집중적으로 교류하는 과정으로, 이를 통해 데이터 및 분석 현대화 이니셔티브를 가속화하는 유형의 결과물을 얻게 됩니다.

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