AWS Glue 데이터 카탈로그 모범 사례 - AWS Glue

기계 번역으로 제공되는 번역입니다. 제공된 번역과 원본 영어의 내용이 상충하는 경우에는 영어 버전이 우선합니다.

AWS Glue 데이터 카탈로그 모범 사례

이 섹션에서는 AWS Glue Data Catalog를 효과적으로 관리하고 활용하기 위한 모범 사례에 대해 다룹니다. 특히 효율적인 크롤러 사용법, 메타데이터 구성, 보안, 성능 최적화, 자동화, 데이터 거버넌스, 다른 AWS 서비스와의 통합 등의 사례를 강조합니다.

  • 효과적인 크롤러 사용 - 정기적으로 크롤러를 실행하여 데이터 소스의 변경 사항을 반영하고 데이터 카탈로그를 최신 상태로 유지합니다. 자주 변경되는 데이터 소스에는 증분 크롤링을 사용하여 성능을 개선할 수 있습니다. 변경 사항이 감지되면 자동으로 새 파티션을 추가하거나 스키마를 업데이트하도록 크롤러를 구성하세요.

  • 메타데이터 테이블 구성 및 이름 지정 - 데이터 카탈로그에서 데이터베이스 및 테이블에 대해 일관된 이름 지정 규칙을 설정합니다. 더 나은 구성을 위해 관련 데이터 소스를 논리적 데이터베이스 또는 폴더로 그룹화합니다. 각 테이블의 목적과 내용을 알 수 있는 설명이 포함된 이름을 사용합니다.

  • 효과적인 스키마 관리 - AWS Glue 크롤러의 스키마 추론 기능을 활용합니다. 스키마 변경 사항을 적용하기 전에 검토하고 업데이트하여 다운스트림 애플리케이션이 중단되지 않도록 하세요. 스키마 진화 기능을 사용하면 스키마 변경 사항을 원활하게 처리할 수 있습니다.

  • 데이터 카탈로그 보호 - 데이터 카탈로그에서 저장 및 전송 중인 데이터를 암호화할 수 있습니다. 세분화된 액세스 제어 정책을 구현하여 민감한 데이터에 대한 액세스를 제한하세요. 데이터 카탈로그 사용 권한 및 활동 로그를 정기적으로 감사하고 검토하세요.

  • 다른 AWS 서비스와의 통합 - 데이터 카탈로그를 Amazon Athena, Redshift Spectrum, AWS Lake Formation 등과 같은 서비스를 위한 중앙 집중식 메타데이터 계층으로 사용하세요. AWS Glue ETL 작업을 활용하면 데이터를 변환하고 다양한 데이터 스토어로 로드하는 동시에 데이터 카탈로그에 메타데이터를 유지 관리할 수 있습니다.

  • 성능 모니터링 및 최적화 - Amazon CloudWatch 메트릭을 사용하여 크롤러 및 ETL 작업의 성능을 모니터링하세요. 데이터 카탈로그에서 대규모 데이터세트를 분할하여 쿼리 성능을 개선하세요. 자주 액세스하는 메타데이터에 대한 성능 최적화를 구현하세요.

  • AWS Glue 설명서 및 모범 사례에 대한 최신 정보 확인 - AWS Glue 설명서 및 AWS Glue 리소스에 대한 최신 업데이트, 모범 사례 및 권장 사항을 정기적으로 확인하세요. AWS Glue 웨비나, 워크숍 및 기타 이벤트에 참석하여 전문가로부터 배우고 새로운 특징과 기능에 대한 최신 정보를 받아보세요.