Amazon Redshift 데이터를 Amazon S3로 이전하고 Amazon Athena를 사용하여 데이터를 쿼리해야 하는 경우를 데이터 레이크 아키텍처, 비용 절감, 서버리스 환경의 특징을 들어 설명
예시 상황: 금융 데이터 분석
배경
한 금융 회사는 고객 거래 데이터를 Amazon Redshift에 저장하고 있으며, 이를 통해 복잡한 분석 및 보고 작업을 수행하고 있다. 그러나 회사는 더 많은 데이터 소스와의 통합, 비용 절감, 유연한 분석 환경 구축을 원하고 있는 상황이다.
데이터 레이크 아키텍처
상황
- 회사는 다양한 데이터 소스 (예: 로그 파일, 소셜 미디어 데이터, 고객 서비스 기록 등)를 통합하여 하나의 중앙 데이터 저장소에 저장하고자 한다.
- 데이터 레이크를 구축하여 구조화된 데이터와 비구조화된 데이터를 모두 저장하고 분석할 수 있는 환경을 원한다.
해결책
- Redshift 데이터를 S3로 이전하여 데이터 레이크에 통합.
- 다양한 데이터 소스를 S3에 저장.
- Athena를 사용하여 필요할 때 데이터를 쿼리하고 분석.
특징
- 중앙화된 저장소: 모든 데이터가 S3에 저장되어 데이터 소스 간의 통합이 용이하다.
- 다양한 데이터 포맷 지원: CSV, JSON, Parquet, ORC 등 다양한 포맷의 데이터를 저장하고 쿼리할 수 있다.
- 확장성: S3의 확장성을 활용하여 대규모 데이터를 효율적으로 관리할 수 있다.
비용 절감
상황
- 회사는 Redshift 클러스터의 지속적인 사용으로 인해 높은 비용이 발생하고 있다.
- 비용을 절감하면서도 데이터 분석을 위한 효율적인 대안을 찾고자 한다.
해결책
- Redshift에서 자주 사용하지 않는 데이터를 S3로 이전.
- Athena를 사용하여 S3의 데이터를 필요할 때만 쿼리.
- Redshift는 실시간 분석이 필요한 데이터에만 사용하여 비용을 절감.
특징
- 비용 효율성: S3는 저장 비용이 저렴하고, Athena는 쿼리당 비용을 지불하므로 비용 절감 효과가 크다.
- 저장 비용 절감: 자주 액세스하지 않는 데이터는 S3에 저장하여 Redshift의 스토리지 비용을 줄인다.
- 유연한 비용 구조: Athena의 사용량 기반 요금 체계를 통해 필요한 시점에만 비용을 지불한다.
서버리스 환경
상황
- 회사는 데이터 분석을 위한 인프라 관리를 최소화하고, 개발 및 분석 작업에 집중하고자 한다.
- 서버 관리 및 확장성을 자동으로 처리하는 환경을 원한다.
해결책
- Athena를 사용하여 서버리스 방식으로 데이터를 쿼리한다.
- S3에 데이터를 저장하여 확장성과 내구성을 확보한다.
특징
- 무관리 인프라: Athena는 서버리스 서비스로, 인프라 관리가 필요 없다.
- 자동 확장성: 데이터 양에 관계없이 자동으로 확장되며, 사용량에 따라 비용을 지불한다.
- 유연성: 서버 리소스를 신경 쓰지 않고 데이터 분석 작업에 집중할 수 있다.
종합 예시: 금융 데이터 레이크 구축
1. 데이터 이전
- Redshift의 기존 데이터를 S3로 이전한다. (예: 고객 거래 내역, 과거 분석 데이터 등)
- 다양한 데이터 소스(로그 파일, 외부 API 데이터 등)를 S3에 저장.
2. 데이터 레이크 구축
- S3를 데이터 레이크로 설정하고, 모든 데이터를 중앙 저장소에 통합한다.
3. 분석 환경 구성
- Athena를 사용하여 S3의 데이터를 쿼리하고 분석한다.
- Redshift는 실시간 데이터 분석에 사용한다.
4. 비용 관리
- 자주 사용하지 않는 데이터를 S3에 저장하여 Redshift 스토리지 비용을 절감.
- Athena의 사용량 기반 요금 체계를 활용하여 필요할 때만 비용 지불.
5. 운영 효율성
- Athena를 통해 서버리스 방식으로 데이터를 쿼리하여 인프라 관리 부담을 줄인다.
- S3의 확장성과 내구성을 활용하여 데이터 관리의 복잡성을 줄인다.
Data Engineer