AWS Analytics 고객
신생 스타트업부터 대기업까지, AWS에서는 다른 어디보다도 많은 분석 솔루션을 구축하고 있습니다.고객들은 AWS Analytics를 자사 데이터에서 답변을 얻어 사용자에게 전달할 가장 빠른 방법으로 활용합니다. AWS 기반 분석 서비스는 범위와 전문성이 뛰어나기 때문에 적절한 리소스를 구동하여 특정 요구 사항에 가장 적합한 분석이라면 어떤 것이든지 실행할 수 있습니다. AWS 분석 스택의 모든 계층은 긴밀하게 통합되어 있으므로 구축업체는 어떤 방식을 사용하든 데이터를 신속하게 분석할 수 있습니다.
동영상
Equinox에서는 AWS 데이터 레이크 아키텍처로 맞춤형 고객 경험을 도출합니다. (1:58)
Nielsen은 AWS에 혁신적인 클라우드 네이티브 데이터 보고 플랫폼을 구축했습니다. (2:07)
OLX에서는 Amazon Redshift의 성능과 혁신을 활용하여 동급 최고의 고객 경험을 제공합니다. (2:07)
WB Games: The Art of Data-Driven Storytelling (4:05)
100년 가까이 엔터테인먼트 분야를 이끌어 온 Warner Bros.는 뛰어난 이야기가 가진 힘을 믿습니다. DC, 왕좌의 게임, 모탈 컴뱃은 WB가 영화에서 비디오 게임에 이르기까지 모든 플랫폼에 걸쳐 적용한 전 세계적으로 인정 받는 프랜차이즈 중 일부에 불과합니다. WB Games는 데이터를 사용하여 게임 개발의 창작 프로세스를 지원합니다. WB Games는 Amazon Redshift와 같은 AWS 서비스를 사용하여 인사이트를 포착, 수집, 분석 및 적용함으로써 개발자가 스토리텔링에 보다 민첩하게 접근하고 기회를 잡을 수 있도록 합니다.
Nasdaq에서는 증가하는 데이터 웨어하우스를 더욱 현대적인 데이터 레이크 아키텍처로 이동했습니다. (2:25)
INVISTA Innovates Production Processes with AWS Data Lakes (2:18)
글로벌 화학 및 섬유 제조 회사인 INVISTA는 AWS를 기반으로 데이터 레이크 환경을 구축하여 글로벌 플랜트 사이트에서 하나의 중앙 위치로 모든 데이터를 가져옵니다. AWS Lake Formation을 사용하여 데이터 레이크 환경을 위한 데이터 레이크 생성 및 Amazon S3를 자동화함으로써 INVISTA는 신속하게 정보를 수집하고 컨텍스트를 추가하며 회사의 혁신에 필요한 인사이트를 얻을 수 있습니다. INSTA는 데이터 카탈로그 작성에 Amazon Redshift를 사용하고 데이터 웨어하우스 환경에 AWS Glue를 사용합니다.
"Amazon Kinesis Data Streams는 매일 테라바이트(TB) 규모의 로그 데이터를 처리하는데, 우리 분석에 이벤트가 표시되는 데는 몇 초밖에 걸리지 않습니다. 문제를 실시간으로 발견해 대응할 수 있어서 고가용성은 물론 우수한 고객 경험까지 보장됩니다."
-John Bennett, Netflix의 수석 소프트웨어 엔지니어
"Redshift가 제공하는 성능과 확장성 덕분에 우리는 제조 효율성을 높이고 규제 기관에 제출할 데이터를 수집하고 준비하는 데 필요한 시간을 5배 단축할 수 있었습니다."
- Jim Silva, Pfizer Inc.의 비즈니스 파트너 담당 이사
"AWS Lake Formation이 없었다면 Amazon S3의 모든 데이터에 대한 확장 가능하고 편리한 보안 계층이라는 목적을 달성할 수 없었을 겁니다. 사용자의 특성을 기반으로 세분화된 액세스 제어를 손쉽게 설정하고 적용할 수 있었습니다."
Joe Sueper, Nu Skin Enterprises의 Global Technology VP 엔터프라이즈 아키텍처
사례 연구
블로그
Woot에서는 관계형 데이터베이스 기반이던 레거시 데이터 웨어하우스를 대신할 클라우드 네이티브 데이터 웨어하우스를 고안했습니다. 그 결과 운영 비용을 90%나 절약할 수 있었습니다.
3M Health Information Systems에서는 Amazon Redshift로 자사 데이터 웨어하우스를 현대화하고 의료 서비스 보고 도구를 구축했습니다.
Innovid에서는 여러 가지 선택지를 검토해본 끝에 자사 데이터 웨어하우스를 확장하기 위해 Redshift를 선택했습니다. 덕분에 데이터 분석 비용을 예측하면서도 예산 범위를 넘기지 않는 수준으로 유지하고, Amazon S3에서 데이터 레이크에 간편하게 액세스하여 데이터 분석 업무의 유연성을 극대화할 수 있었습니다.
Innovaccer는 의료 서비스 기업들이 자사에서 보유한 의료 서비스 데이터를 활성화하도록 돕고 있습니다. 이들은 Amazon Redshift를 이용하여 데이터를 분석으로 변환하는 데 최고 등급을 받은 가치 창출 시간(Time-to-Value, TTV)을 달성하고, 동시에 ROI 목표도 달성할 수 있었습니다. Innovaccer의 플랫폼은 여러 출처에서 데이터를 통합하는 시간이 업계 표준에 비해 약 절반밖에 걸리지 않으며, 비용도 70%나 적게 듭니다.
Amazon에서는 데이터 레이크로 여러 가지 빅 데이터 관련 문제를 해결하고 있습니다. 데이터 레이크는 데이터를 개방형 표준 기반 데이터 형식으로, 하나로 통일된 리포지토리에 저장함으로써 사일로를 분해하고 다양한 분석 서비스를 이용하여 데이터로부터 최대한의 인사이트 정보를 얻어내며, 시간의 흐름에 따라 스토리지와 데이터 처리 요구사항이 늘어나더라도 비용 효율적인 방식의 성장을 도모하도록 돕습니다.
Siemens Cyber Defense Center(CDC)에서는 Siemens를 사이버 범죄로부터 보호하기 위해 끊임없이 Siemens 네트워크와 자산을 모니터링합니다. 그 결과 발생하는 엄청난 데이터 부담을 처리하기 위해 CDC에서는 일명 ARGOS라고 하는 차세대 위협 탐지 및 분석 플랫폼을 만들었습니다. ARGOS는 하이브리드 클라우드 솔루션의 일종으로, 완전 관리형 AWS 서비스에 크게 의존하여 스트리밍, 빅 데이터 처리 및 기계 학습 등의 기능을 수행합니다.
참조 아키텍처
AWS Analytics로 혁신을 이루는 고객 소개
