Category: AWS Glue

이 글은 AWS Big Data Blog에 게시된 ‘Scaling RISE with SAP data and AWS Glue’를 번역했습니다. 고객은 종종 원본 SAP 데이터를 다른 소스 데이터로 확장하거나 보강하기를 원합니다. 이러한 분석 사용 사례는 데이터 웨어하우스 또는 데이터 레이크를 구축하여 구현할 수 있습니다. 이제 고객은 AWS Glue SAP OData 커넥터를 사용해 SAP에서 데이터를 추출할 수 있습니다. SAP OData […]

개요 기존의 문제 상황 소규모 인디게임 개발사는 작은 규모와 한정된 자원에도 불구하고 창의성과 혁신성을 발휘하며 새로운 게임 경험을 선사합니다. 하지만 이러한 장점에도 불구하고, 게임 개발 과정에서 적지 않은 과제에 직면하곤 합니다. 특히 게임 출시 전 완성도를 높이기 위한 테스팅과 난이도 조정 작업은 매우 중요하지만, 인력이 부족한 인디 게임 스튜디오에서는 이러한 작업을 충분히 수행하기 어려운 상황입니다. […]

안내 이 글은 총 5개의 이어지는 글로 구성된 Amazon Redshift와 Keycloak을 활용한 사설망 내 중앙 집중화된 사용자 인증 및 권한 관리 시리즈의 첫번째 글에 해당됩니다. 사설망에서 ID Federation을 통하여 Amazon Redshift를 연결, 사용하고 상세 수준 권한관리를 하시려는 독자분들께서는 시리즈의 첫번째 글 부터 순서대로 읽으시며 실습을 겸하시면 필요한 구성을 성공적으로 진행하실 수 있습니다.  글 1 : […]

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인공지능과 기계학습 기술의 상용화로, 기업들은 대량의 데이터를 효과적으로 수집, 저장, 관리할 필요성을 점차 인식하고 있습니다. 데이터 레이크(Data Lake)는 이러한 필요성에 부응하여, 다양한 소스로부터 대규모의 데이터를 실시간으로 수집하고 저장함으로써 기업의 의사결정과 혁신을 지원합니다. 이제 데이터 레이크는 기업이 데이터 자산을 최대한 활용하고 비즈니스 가치를 창출하는 핵심 요소로 자리 잡고 있습니다. 정형, 반정형, 비정형 데이터 등 다양한 유형의 […]

이 글은 SQL Server to Aurora MySQL in Game Development 시리즈 블로그의 일부로 작성이 되었습니다. 시리즈의 모든 글들은 아래 링크들을 따라가시면 읽어보실 수 있습니다. 저장 프로시저 중심 아키텍처에서 벗어나 클라우드 데이터베이스 적응하기 Aurora MySQL 성능 검증 직접 해보기 Game 개발시 Aurora MySQL을 사용하는 과정에서 SQL Server와 달라 주의할 점들에 대한 가이드 Amazon Aurora MySQL을 활용한 […]

배경 기존의 빅데이터 프레임워크, 특히 HIVE 기반의 데이터레이크를 클라우드 환경에서 구성 할 경우 큰 규모의 데이터를 저장하고 분석하는 데 있어 효율적입니다. 그러나 트랜잭션을 지원하지 않는 관계로 데이터의 복잡성이 증가 할 경우 성능 저하 및 운영 복잡성을 초래할 수 있습니다. 이러한 기존의 데이터레이크의 한계를 극복하기 위해 오픈 테이블 포맷인 Apache Iceberg가 등장했습니다. Apache Iceberg는 스냅샷 기반의 […]