AWS 기반 분석

모든 사용자에 대한 모든 데이터로부터 답을 구할 수 있는 가장 빠른 방법
AWS에서는 모든 데이터 분석 요구 사항에 부합하는 가장 포괄적인 분석 서비스를 제공하며, 모든 규모와 산업의 조직이 데이터로 비즈니스를 재창조하도록 지원합니다. 데이터 이동, 데이터 스토리지, 데이터 레이크, 빅 데이터 분석, 로그 분석, 스트리밍 분석, 비즈니스 인텔리전스 및 기계 학습(ML)과 그 사이에 있는 모든 것을 바탕으로 AWS는 가장 뛰어난 요금 대비 성능, 확장성 및 가장 저렴한 비용을 제공하는 목적별 서비스를 전달합니다.
확장 가능한 데이터 레이크
Amazon S3의 비교 불가능한 가용성으로 지원되는 AWS 기반 데이터 레이크는 서로 다른 데이터 및 분석 접근 방식을 결합하는 데 필요한 확장성, 민첩성 및 유연성을 제공할 수 있습니다. AWS에서 데이터 레이크를 구축하고 저장하면 기존 데이터 사일로 및 데이터 웨어하우스보다 심층적인 인사이트를 확보할 수 있습니다.
성능 및 비용을 고려한 목적별 제공
AWS 분석 서비스는 작업에 가장 적합한 도구를 통해 데이터 인사이트를 빠르게 추출할 수 있는 목적별 도구로, 요구 사항에 가장 적합한 성능, 확장성 및 비용을 제공하도록 최적화됩니다.
AWS 분석 - 현대적인 데이터 전략(2:15)
사용이 쉬운 서버리스
AWS에는 데이터 웨어하우징, 빅 데이터 분석, 실시간 데이터, 데이터 통합 등을 포함하여 클라우드의 데이터 분석을 위한 가장 많은 서버리스 옵션을 제공합니다. 기반 인프라를 AWS에서 관리하므로 고객은 애플리케이션에만 집중할 수 있습니다.
통합 데이터 액세스, 보안 및 거버넌스
AWS에서는 보안, 거버넌스 및 감사 정책을 중앙에서 정의하고 관리하여 산업 및 지역별 규제를 충족할 수 있습니다. AWS를 활용하면 데이터가 어디에 있든 액세스할 수 있으며, 데이터를 어디에 저장하든 안전하게 보호할 수 있습니다.
기계 학습(ML) 통합
AWS는 목적별 분석 서비스의 일부로 기계 학습 통합을 기본적으로 제공합니다. 기계 학습에 대한 사전 경험이 없어도 익숙한 SQL 명령을 사용하여 기계 학습(ML) 모델을 구축, 훈련 및 배포할 수 있습니다.

200,000+

AWS에서 실행되는 데이터 레이크의 수

3배

빠른 속도를 Amazon EMR에서 지원(표준 Apache Spark 대비)

3배

다른 클라우드 데이터 웨어하우스보다 더 뛰어난 가격 대비 성능

70%

스토리지 비용 절감, 데이터 레이크의 데이터에서 절감 효과

수백 조

Amazon OpenSearch Service로 매월 처리하는 요청 수

AWS 분석 서비스

카테고리
사용 사례
AWS 서비스
대화식 분석
닫기

Amazon Athena

SQL을 사용하여 Simple Storage Service(Amazon S3)의 데이터를 쿼리합니다.

빅 데이터 처리
닫기

Amazon EMR

오픈 소스 빅 데이터 프레임워크를 실행합니다.

데이터 웨어하우징
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Amazon Redshift

빠르고 간단하며 비용 효율적인 데이터 웨어하우징입니다.

대화식 분석
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Amazon Kinesis

실시간 비디오 및 데이터 스트림 분석입니다.

운영 분석
닫기

Amazon OpenSearch Service

최대 페타바이트 규모의 텍스트 및 비정형 데이터를 검색, 시각화 및 분석합니다.

대시보드 및 시각화
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Amazon QuickSight

빠른 비즈니스 분석 서비스입니다.

시각적 데이터 준비
닫기

AWS Glue DataBrew

최대 80% 더 빠르게 데이터를 정리하고 정규화합니다.

실시간 데이터 이동
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AWS Glue

데이터를 준비 및 로드합니다.

닫기

Amazon Managed Streaming for Apache Kafka(MSK)

안전한 완전관리형 고가용성 Apache Kafka 서비스입니다.

닫기

Amazon Kinesis Video Streams

분석 및 기계 학습을 위해 비디오 스트림을 캡처, 처리 및 저장합니다.

닫기

Amazon Kinesis Data Firehose

실시간 데이터 스트림을 준비하여 데이터 스토어 및 분석 도구로 로드합니다.

닫기

Amazon Kinesis Data Streams

실시간 분석을 위해 대규모로 스트리밍 데이터를 수집합니다.

닫기

AWS Database Migration Service

SQL 및 NoSQL 시스템에서 데이터 스토어 및 분석 시스템으로 데이터를 복제합니다.

객체 스토리지
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Amazon S3

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

닫기

AWS Lake Formation

안전한 데이터 레이크를 며칠 만에 구축할 수 있습니다.

백업 및 아카이브
닫기

Amazon S3 Glacier

클라우드상의 저렴한 아카이브 스토리지입니다.

닫기

AWS Backup

AWS 서비스 전체에 걸친 중앙 집중식 백업입니다.

데이터 카탈로그
닫기

AWS Glue

데이터를 준비 및 로드합니다.

닫기

AWS Lake Formation

안전한 데이터 레이크를 며칠 만에 구축할 수 있습니다.

타사 데이터
닫기

AWS Data Exchange

클라우드에서 타사 데이터를 검색하여 구독합니다.

프레임워크 및 인터페이스
닫기

AWS Deep Learning AMI

Amazon Elastic Compute Cloud(EC2) 기반 딥 러닝입니다.

플랫폼 서비스
닫기

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 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

고객

  • Moderna
  • Moderna 사례 연구
    BMW Group

    Moderna는 제조, 회계 및 인벤토리 관리를 포함하여 모든 SAP S/4HANA 워크로드를 aws에서 실행합니다. 이를 통해 회사는 운영에서 효율성과 가시성을 높일 수 있습니다. Moderna는 Amazon S3에서 캡처하고 백업을 저장하는 모든 데이터에 대한 중앙 리포지토리로 Amazon Redshift를 사용합니다.

    사례 연구 읽기 
  • Salesforce
  • Aerial shot of Salesforce Transit Center in San Francisco, USA.
    Nielsen

    Salesforce는 Amazon EMR을 포함한 AWS 서비스를 사용하여 자사의 Customer Data Platform에 대한 고객 데이터의 단일 소스를 생성하여 보다 자세한 고객 정보를 마케터에게 제공합니다. 회사는 워크로드에 기반하여 온디맨드로 클러스터를 생성하고, 전보다 최대 2배 더 빠르게 데이터를 처리하는 동시에 비용을 42% 절감합니다.

    동영상 보기 
  • Intuit
  • Intuit 고객 동영상

    Intuit는 Amazon Redshift 기반 솔루션으로 마이그레이션했습니다. 이 솔루션은 운영에 미치는 영향 없이 이전 솔루션보다 7배 더 많은 데이터 볼륨을 처리할 수 있는 규모로 확장되며 20배 더 높은 성능을 제공합니다. 결과적으로 회사는 인사이트를 얻는 데 소요되는 시간을 90% 단축하고 비용을 66% 절감할 수 있었습니다.

    동영상 보기 
  • Pinterest
  • Pinterest 사례 연구

    Pinterest는 일일 로그 검색 및 분석을 1.7TB로 확장하고, Amazon OpenSearch Service(Amazon Elasticsearch Service 후속)를 사용하여 관리형 분석으로 이전하면서 비용을 30% 절감했습니다. 이를 통해 회사는 로그 분석 기능을 확장하고 운영 부담을 줄이며 보안을 개선하고 비용을 절감할 수 있었습니다.

    사례 연구 읽기 

"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 Lab은 고객과 AWS 기술 리소스 사이에서 빠른 협업 엔지니어링 참여를 제공하여 데이터 및 분석 현대화 이니셔티브를 가속화하는 유형의 결과물을 얻습니다.

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AWS 분석 및 빅 데이터 참조 아키텍처

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

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