Amazon Redshift와의 Amazon Aurora 제로 ETL 통합

페타바이트 규모의 트랜잭션 데이터를 거의 실시간으로 분석 가능
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고객 지원

Aurora와 Amazon Redshift의 제로 ETL 통합을 선택해야 하는 이유

Amazon Aurora와 Amazon Redshift의 제로 ETL 통합을 사용하면 페타바이트 규모의 트랜잭션 데이터에 Amazon Redshift를 사용하여 실시간에 가까운 분석 및 기계 학습(ML)을 지원할 수 있습니다. 트랜잭션 데이터가 Amazon Aurora에 기록된 후 몇 초 내에 제로 ETL을 통해 Amazon Redshift에서 데이터를 원활하게 사용할 수 있으므로 고객이 추출, 전환, 적재(ETL) 작업을 수행하는 복잡한 데이터 파이프라인을 구축하고 관리할 필요가 없습니다.

이점

Aurora의 트랜잭션 데이터를 Amazon Redshift에 몇 초 만에 액세스하여 페타바이트 규모의 데이터에 대해 실시간에 가까운 분석과 ML을 실행할 수 있습니다.

트랜잭션 데이터를 분석 시스템으로 이동하기 위해 ETL 파이프라인을 구축하고 유지 관리할 필요 없이 거의 실시간으로 트랜잭션 데이터를 빠르게 분석할 수 있습니다.

다양한 Aurora 데이터베이스 클러스터의 여러 테이블을 통합하고 하나의 Amazon Redshift 데이터 웨어하우스에 데이터를 복제하여 여러 애플리케이션과 데이터 소스에서 통합 분석을 실행할 수 있습니다.

Amazon Aurora Serverless v2와 Amazon Redshift Serverless를 모두 사용하는 경우 인프라를 관리할 필요 없이 트랜잭션 데이터에 대해 거의 실시간 분석을 실시할 수 있습니다.

사용 사례

Amazon Redshift 분석과 ML 기능을 사용하여 트랜잭션 데이터 등에서 거의 실시간으로 인사이트를 도출하여 시급한 중요 이벤트에 효과적으로 대응할 수 있습니다. 실시간에 가까운 분석을 통해 콘텐츠 타겟팅, 최적화된 게임 경험, 데이터 품질 모니터링, 사기 탐지, 고객 행동 분석과 같은 사용 사례에 대해 보다 정확하고 시기적절한 인사이트를 얻을 수 있습니다.

Auro와 Amazon Redshift의 제로 ETL 통합을 통해 Amazon Redshift 기능을 사용하면 여러 Aurora 데이터베이스 클러스터에서 통합된 페타바이트 규모의 트랜잭션 데이터를 분석할 수 있습니다. 기본 제공 ML, 구체화된 뷰, 데이터 공유, 여러 데이터 스토어 및 데이터 레이크에 대한 통합 액세스 등 Amazon Redshift의 포괄적인 분석 기능을 활용할 수 있습니다. Amazon Redshift ML을 사용하면 Amazon SageMaker에 기본적으로 통합되어 있는 간단한 SQL 명령으로 수십억 개의 예측을 실행할 수 있습니다.

트랜잭션 데이터베이스에서 중앙 데이터 웨어하우스로 데이터를 이동하려면 복잡한 데이터 파이프라인 ETL 솔루션을 구축, 관리 및 운영해야 하는 경우가 많습니다. 제로 ETL 통합을 사용하면 Aurora 데이터베이스의 스키마, 기존 데이터 및 데이터 변경 사항을 신규 또는 기존 Amazon Redshift 클러스터로 원활하게 복제할 수 있습니다. 제로 ETL 통합에서는 복잡한 데이터 파이프라인을 관리하지 않아도 됩니다.

시작 방법

Aurora와 Amazon Redshift 간의 제로 ETL 통합을 생성하려면 Aurora DB 클러스터를 데이터 소스로 지정하고 Amazon Redshift 데이터 웨어하우스를 대상으로 지정합니다. 통합을 하면 소스 데이터베이스의 데이터가 대상 데이터 웨어하우스로 복제됩니다. 몇 초 만에 Amazon Redshift에서 데이터를 사용할 수 있게 되므로 데이터 분석가는 데이터에 Amazon Redshift 분석과 ML 기능을 사용하기 시작할 수 있습니다. 자세히 알아보려면 Aurora 및 Amazon Redshift 시작 안내서를 참조하세요.

리소스