데이터 분석가가 Redshift에서 대용량 데이터 분석을 선호하는 이유
1. 최적화된 스토리지와 쿼리 실행 엔진
대규모 병렬 처리(MPP): Redshift는 대규모 병렬 처리를 지원하는 아키텍처로 설계되었습니다. 이는 여러 노드에서 동시에 데이터를 처리하고 분석할 수 있게 해주어 대용량 데이터셋에 대한 쿼리 실행 시간을 대폭 줄여줍니다.
컬럼 기반 스토리지: Redshift는 컬럼 기반 스토리지를 사용합니다. 이는 쿼리 성능을 최적화하기 위해 특정 컬럼의 데이터만 읽어올 수 있게 해주어, 데이터 분석 쿼리에 특히 유리합니다.
2. 비용 효율성
스토리지 비용: 대용량 데이터를 저장하고 관리하기 위한 비용이 RDBMS보다 Redshift에서 더 경제적일 수 있습니다. 특히, Amazon Redshift는 데이터 압축 기능을 제공하여 저장 공간을 절약하고 비용을 최소화합니다.
3. 분석과 트랜잭션의 분리
성능 저하 방지: RDBMS는 주로 온라인 트랜잭션 처리(OLTP)에 최적화되어 있으며, 동시에 많은 트랜잭션을 빠르게 처리하는 데 초점을 맞춥니다. 반면, 데이터 분석은 대량의 데이터를 읽고 복잡한 계산을 수행하는 작업이 많아, 분석 쿼리 실행 시 RDBMS의 성능 저하가 발생할 수 있습니다. Redshift와 같은 데이터 웨어하우스에서 분석 작업을 수행함으로써, OLTP 시스템의 성능을 유지할 수 있습니다.
4. 확장성
수평적 확장성: Redshift는 클라우드 기반의 서비스이므로 데이터의 양이 증가함에 따라 필요에 따라 리소스(컴퓨팅 파워와 스토리지)를 쉽게 추가할 수 있습니다. 반면, 전통적인 RDBMS 시스템은 확장성에 제한이 있을 수 있습니다.
5. 데이터 통합
다양한 데이터 소스 통합: Redshift를 사용하면 여러 데이터 소스에서 데이터를 쉽게 통합하고 표준화된 형식으로 분석할 수 있습니다. 이는 조직 내 다양한 시스템에서 생성되는 데이터를 효율적으로 분석하는 데 도움이 됩니다.
RDBMS에서도 데이터 분석이 가능하지만, 대규모 데이터셋에 대한 분석, 복잡한 쿼리, 데이터 통합 및 처리 속도 면에서 Redshift와 같은 데이터 웨어하우스가 제공하는 이점 때문에 데이터 분석가들은 Redshift를 선호합니다.
