Athena는 언제 사용해야 하나요? - Amazon Athena
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Athena는 언제 사용해야 하나요?

Amazon Athena와 같은 쿼리 서비스, Amazon Redshift와 같은 데이터 웨어하우스, Amazon EMR과 같은 정교한 데이터 처리 프레임워크는 모두 다양한 요구와 사용 사례를 다룹니다. 다음 지침은 요구 사항에 따라 하나 이상의 서비스를 선택하는 데 도움이 될 수 있습니다.

Amazon Athena

Athena는 Amazon S3에 저장된 비정형, 반정형 및 정형 데이터를 분석하는 데 도움을 줍니다. 예를 들면 CSV, JSON 또는 컬럼 방식 데이터 형식(예: Apache Parquet 및 Apache ORC)이 해당됩니다. Athena를 사용하면 데이터를 집계하거나 Athena로 로드할 필요 없이 ANSI SQL을 사용한 임의 쿼리를 실행할 수 있습니다.

Athena는 간편한 데이터 시각화를 위해 Amazon QuickSight와 통합되었습니다. Athena를 사용하여 보고서를 생성하거나 JDBC 또는 ODBC 드라이버를 통해 연결된 비즈니스 인텔리전스 도구 또는 SQL 클라이언트로 데이터를 탐색할 수 있습니다. 자세한 내용은 Amazon QuickSight 사용 설명서의 Amazon QuickSight란 무엇입니까? 및 ODBC 및 JDBC 드라이버로 Amazon Athena에 연결를 참조하세요.

Athena는 Amazon S3에서 데이터에 대한 지속적 메타데이터 스토어를 제공하는 AWS Glue Data Catalog와 통합됩니다. 이렇게 하면 Amazon Web Services 계정 전체에서 사용할 수 있는 중앙 메타데이터 스토어를 기반으로 Athena에서 테이블과 쿼리 데이터를 생성하고 AWS Glue의 ETL 및 데이터 검색 기능을 통합할 수 있습니다. 자세한 내용은 AWS Glue 개발자 안내서의 AWS Glue와 통합 및 AWS Glue란 무엇입니까?를 참조하세요.

Amazon Athena를 사용하면 데이터를 포맷하거나 인프라를 관리할 필요 없이 Amazon S3 직접 데이터에 대해 대화형 쿼리를 쉽게 실행할 수 있습니다. 예를 들어, Athena는 웹 로그에서 빠른 쿼리를 실행하여 사이트의 성능 문제를 해결하려는 경우에 유용합니다. Athena를 사용하면 빠르게 시작할 수 있습니다. 데이터에 대한 테이블을 정의하고 표준 SQL을 사용하여 쿼리를 시작하기만 하면 됩니다.

인프라 또는 클러스터를 관리할 필요 없이 Amazon S3의 데이터에 대해 대화형 임시 SQL 쿼리를 실행하려면 Amazon Athena를 사용해야 합니다. Amazon Athena는 서버를 설정하거나 관리할 필요 없이 Amazon S3 데이터에 대한 임시 쿼리를 실행할 수 있는 가장 쉬운 방법을 제공합니다.

Athena가 활용하거나 통합하는 AWS 서비스의 목록은 Athena와 AWS 서비스 통합 섹션을 참조하세요.

Amazon EMR

Amazon EMR을 사용하면 온프레미스 배포와 비교할 때 Hadoop, Spark 및 Presto와 같이 고도로 분산된 처리 프레임워크를 간단하고 비용 효율적으로 실행할 수 있습니다. Amazon EMR은 유연합니다. 사용자 지정 애플리케이션과 코드를 실행하고 특정 컴퓨팅, 메모리, 스토리지 및 애플리케이션 파라미터를 정의하여 분석 요구 사항을 최적화할 수 있습니다.

Amazon EMR은 SQL 쿼리를 실행하는 것 외에도 기계 학습, 그래프 분석, 데이터 변환, 데이터 스트리밍 및 사실상 코딩 가능한 거의 모든 업무의 애플리케이션을 위한 다양한 확장 데이터 처리 작업을 실행할 수 있습니다. 사용자 지정 코드를 사용하여 Spark, Hadoop, Presto 또는 Hbase 등의 최신 빅 데이터 처리 프레임워크를 사용하여 매우 큰 데이터 세트를 처리하고 분석하는 경우 Amazon EMR을 사용해야 합니다. Amazon EMR을 사용하면 클러스터와 클러스터에 설치된 소프트웨어의 구성을 완벽하게 제어할 수 있습니다.

Amazon Athena를 사용하면 Amazon EMR을 사용하여 처리하는 데이터를 쿼리할 수 있습니다. Amazon Athena는 Amazon EMR과 동일한 여러 데이터 형식을 지원합니다. Athena의 데이터 카탈로그는 Hive 메타스토어와 호환됩니다. EMR을 사용하고 이미 Hive 메타스토어가 있는 경우, Amazon Athena에서 DDL 문을 실행하고 Amazon EMR 작업에 영향을 주지 않고 즉시 데이터를 쿼리할 수 있습니다.

Amazon Redshift

Amazon Redshift와 같은 데이터 웨어하우스는 인벤토리 시스템, 금융 시스템, 소매 판매 시스템 등 다양한 소스의 데이터를 공통 형식으로 가져와서 장기간 저장해야 할 때 가장 좋은 선택입니다. 과거 데이터에서 정교한 비즈니스 보고서를 작성하려는 경우 Amazon Redshift와 같은 데이터 웨어하우스가 최상의 선택입니다. Amazon Redshift의 쿼리 엔진은 다수의 매우 큰 데이터베이스 테이블을 조인하는 복잡한 쿼리를 실행할 때 특히 효과적으로 수행되도록 최적화되었습니다. 다수의 매우 큰 테이블의 조인이 필요한 고도로 구조화된 데이터에 대해 쿼리를 실행해야 하는 경우 Amazon Redshift Redshift를 선택하는 것이 좋습니다.

Athena를 사용하는 상황에 대한 자세한 내용은 다음 리소스를 참조하세요.