속도와 규모에 따른 데이터 통합
데이터 소스와 사용자 데이터가 급증함에 따라 많은 조직이 다양한 사용 사례에 대한 데이터를 준비하고 제공하는 데 필요한 시간에 압도당하고 있습니다. 오늘날의 비즈니스 세계에서는 속도가 필수적이며 디지털에 정통한 기업은 협업을 늘리고 모든 사람이 소비하고 신속하게 조치할 수 있는 형식으로 데이터 기반 통찰력을 제공함으로써 성공을 거두고 있습니다.
Trianz에서는 조직이 AWS Glue를 사용하여 레거시 시스템을 변환하는 데 매우 확장 가능하고 비용 효율적인 솔루션을 찾도록 돕는 것을 목표로 합니다. AWS Advanced Partner로서, 당사의 AWS Glue 기능은 다음과 같습니다.
AWS Glue 모범 사례를 사용하여 보안 데이터 파이프라인 구축 및 배포
KMS(Key Management Services)를 사용한 Glue Data Catalog, Lake Formation, DataOps 및 데이터 보안 설정 및 구현
레거시 ETL 워크로드를 AWS Glue로 마이그레이션
관리된 방식으로 엔터프라이즈 PaaS 환경과 해당 데이터 포트폴리오를 운영화하고 관리합니다.
어떤 사용 사례든, 저희 전문가 팀은 오늘날 가장 어려운 데이터, 페르소나, 애플리케이션 장벽을 극복하는 데 필요한 협업 문화를 통해 귀하의 조직을 강화해드립니다.
AWS Glue란 무엇인가요?
2017년에 ETL 서비스로 시작하여 데이터 준비 도구로 진화한 것이 이제는 전 세계 수십만 개의 조직에서 사용하는 본격적인 데이터 통합 서비스입니다. AWS Glue는 서버리스 환경에서 실행되므로 서버를 프로비저닝, 구성 또는 스핀업할 필요가 없으며 사용자는 사용한 시간에 대해서만 비용을 지불합니다.
사용량에 따라 요금을 지불하는 모델과 페타바이트 규모의 데이터를 통합하는 기능을 갖춘 Glue는 안전하고 확장 가능한 데이터 레이크, 웨어하우스, 레이크하우스 및 데이터 메시 아키텍처를 구축하는 데 널리 사용되는 선택이 되고 있습니다.
AWS Glue의 이점
서버리스
유지 관리해야 할 인프라가 없으며 Glue가 자동으로 필요한 컴퓨팅 성능을 할당하고 작업을 실행합니다.
비용 효율적
Glue의 일체형 가격 모델은 다른 클라우드 데이터 통합 옵션보다 55% 저렴합니다.
잠금 없음
사용자는 SparkSQL, PySpark, Scala를 사용하여 오픈 소스로 데이터 통합 파이프라인을 개발할 수 있습니다.
다중 인터페이스
개발 환경은 다양한 기술 세트에 맞게 구성됩니다. 데이터 엔지니어를 위한 시각적 ETL 개발, 데이터 과학자를 위한 노트북 스타일 개발, 데이터 분석가를 위한 노코드 개발 등이 있습니다.
복잡한 작업 부하 처리
일괄 처리, 스트리밍, 이벤트 및 대화형 API 기반 실행 모드를 사용하여 200개 이상의 데이터 소스에 연결하고 페타바이트 규모의 데이터를 처리합니다.
AWS Glue 사례 연구
머신 러닝 활성화
선도적인 글로벌 리테일 체인은 고객 충성도를 개선하고 디지털 판매를 늘리기 위해 옴니채널 판매 및 마케팅 분석과 고객 360 분석을 인수하고자 했습니다. 그들은 레거시 데이터와 분석 플랫폼을 AWS의 최신 클라우드 아키텍처 로 마이그레이션해야 했습니다.
Trianz가 AWS Glue를 사용하여 머신 러닝 사용 사례를 활성화하고 고객 행동을 더 잘 이해하도록 도운 방법에 대해 알아보려면 글로벌 리테일 체인의 디지털 마케팅 운영 혁신에 대한 사례 연구를 읽어보세요.
클라우드 분석 솔루션
선도적인 글로벌 헬스케어 제공업체가 클라우드 인프라를 활용하여 안전하고 확장 가능하며 업계를 준수하는 클라우드 IT 플랫폼을 구축하고자 했습니다. 그들은 미국 및 EU 지역에 대한 헬스케어 통찰력을 생성하기 위해 현대적이고 규정을 잘 준수하는 분석 기능이 필요했습니다.
Trianz가 AWS Glue를 사용하여 엄격한 지침과 규정을 준수하는 유연하고 확장 가능하며 안전한 분석 플랫폼을 구축한 방법에 대해 알아보려면 AWS 클라우드에서 글로벌 데이터 플랫폼 구축 사례 연구를 읽어보세요.
AWS Glue 사용 사례
전자상거래
Glue는 추출, 변환, 로드(ETL) 서비스로, 간단한 UI 기반 환경에서 복잡한 ETL 워크플로를 개발하는 데 사용됩니다. 데이터 엔지니어, ETL 개발자, 분석가가 추가 코딩이 거의 또는 전혀 필요 없이 ETL 워크스트림을 만들 수 있는 세 가지 시각적 인터페이스를 제공합니다.
사용자는 AWS Glue Data Catalog에서 테이블 정의를 사용하여 간단히 작업을 만들고, 작업을 시작하기 위한 트리거를 설정하고, 크롤러를 소스 방향으로 지정하여 데이터를 검색하면 Glue가 자동으로 데이터를 소스에서 대상으로 변환하는 데 필요한 코드를 생성합니다. Glue의 3단계 프로세스를 통해 사용자는 몇 달이 아닌 몇 분 만에 ETL 작업을 완료할 수 있습니다.
데이터 준비
AWS Glue는 데이터 과학자가 데이터를 정리하고 정규화하기 쉽게 해주는 시각적 데이터 준비 도구 인 DataBrew로 데이터 준비를 간소화합니다. 사용자는 분석 및 머신 러닝에 적합한 형식으로 데이터를 자동으로 변환할 수 있는 350개 이상의 사전 구축된 변환 중에서 선택할 수 있습니다. 사전 약속은 없으며 사용자는 DataBrew를 사용하는 데 소요된 시간에 대해서만 비용을 지불합니다.
데이터 통합
AWS Glue와 AWS Lake Formation은 데이터 레이크와 레이크하우스를 구축하는 데 필수적인 구성 요소입니다. Glue는 AWS 서비스 간의 원활한 데이터 이동을 위한 데이터 카탈로그와 크롤러를 제공합니다. AWS Lake Formation은 데이터를 데이터 레이크 또는 레이크하우스로 중앙 집중화, 큐레이션 및 보호할 수 있도록 합니다. 간단히 말해, AWS Lake Formation은 보안 및 거버넌스를 위한 세분화된 액세스 제어를 제공하고 AWS Glue는 데이터 레이크 분석을 위한 메타데이터와 데이터 검색을 간소화합니다. 사용자는 비용 효율적이고 잘 거버넌스되고 확장성이 뛰어난 데이터 저장소 솔루션을 얻게 됩니다.
