AWS모던 데이터 아키텍처

이 가이드에서는 데이터 전략 프레임워크를 구현하는 방법을 설명하지 않습니다.AWS. 이는 에서 다루는 광범위한 주제입니다.AWS문서, 블로그 게시물 및 기타 가이드 (리소스 섹션 참조) 그러나 다음 다이어그램은 높은 수준의 개요를 제공합니다. 의 주요 구성 요소를 보여줍니다.최신 데이터 아키텍처 켜기AWS로드맵에 포함될 수 있는 대부분의 서비스를 다룹니다.

이 아키텍처의 주요 구성 요소는 다음과 같은 최신 데이터 전략의 기술적 원칙을 뒷받침합니다.앞서 논의한:

1. 사용 및비용 효율적이고 확장 가능한 통합 스토리지 계층따라서 모든 데이터 생산자와 소비자는 데이터와 상호 작용할 수 있는 기술적 역량을 갖추고 있습니다.

   아마존 심플 스토리지 서비스 (아마존 S3)통합, 확장성, 데이터 가용성, 보안 및 성능을 저렴한 비용으로 제공하는 오브젝트 스토리지 서비스입니다.

2. 보안은 필수입니다.. 데이터 프라이버시 규칙을 적용하고, 암호화를 통한 데이터 보호를 제공하고, 감사를 활성화하고, 자동화된 규정 준수를 제공합니다.

   데이터 프라이버시, 보호 및 규정 준수를 자동화된 방식으로 적용하고 감사를 활성화하려면 다음을 사용할 수 있습니다.AWS Key Management Service(AWS KMS),AWS Identity and Access Management(아이암),AWS Secrets Manager,AWS Audit Manager, 및아마존 메이시.

3. 공유할 데이터 관리회사 전체에서 말이죠. 사용자가 필요한 데이터를 찾고 사용할 수 있도록 고유한 데이터 카탈로그와 비즈니스 용어집을 제공합니다.

   AWS Lake Formation데이터를 관리하고 회사 전체에서 데이터를 공유하는 데 도움이 됩니다. 또한 에서 고유한 데이터 카탈로그를 만들 수 있습니다.AWS Glue및 사용을 통한 비즈니스 용어집아마존DataZone(미리 보기) 직원이 필요한 데이터를 찾을 수 있도록 합니다.

4. 선택올바른 작업에 적합한 서비스. 구성 요소를 선택할 때는 기능, 확장성, 데이터 지연 시간, 서비스 실행에 필요한 노력, 복원력, 통합 및 자동화를 고려하십시오.

   고려해 볼 수 있습니다아마존 아테나,아마존 EMR,AWS Glue,아마존OpenSearch서비스,아마존 키네시스,아마존 레드시프트,아파치 카프카용 아마존 매니지드 스트리밍 (아마존 MSK), 및아마존QuickSight작업을 관리할 수 있습니다. 예를 들어 Kinesis 또는 Amazon MSK를 사용하여 실시간 스트리밍을 수행하거나 Amazon EMR을 사용하여 데이터 처리를 수행할 수 있습니다.AWS Glue, 다음으로 검색OpenSearchAthena를 통한 서비스, 임시 쿼리, Amazon Redshift를 통한 데이터 웨어하우징.

5. 용도인공 지능 (AI) 및 기계 학습 (ML).

   다음과 같은 방법으로 인공 지능을 사용할 수 있습니다.AWSAI 서비스및 기계 학습을 통한아마존SageMaker.

6. 제공하다데이터 리터러시및 다음과 같은 도구비즈니스맨을 위한 추상화.

   데이터 해독 능력, 도구 및 추상화를 제공하는 프로세스는 아키텍처의 일부가 아니지만 다음을 사용할 수 있습니다.아마존DataZone(미리 보기 중),AWS Lake Formation, 및아마존QuickSight데이터 추상화 도구로

7. 가설 테스트데이터 이니셔티브 및결과를 측정하십시오.

   사용할 수 있습니다아마존OpenSearch서비스대시보드 또는아마존QuickSight비즈니스 성과 지표 및 테스트 결과를 활용하고 가설을 검증할 수 있습니다.

다양한 사용 사례에 대한 샘플 아키텍처의 예는 의 참조 아키텍처 다이어그램을 참조하십시오.AWS아키텍처 센터. 기술 팀은 이러한 다이어그램을 참조용으로만 사용하고 자체 요구 사항, 환경 및 프로젝트에 따라 사용자 정의해야 합니다.