소개

모든 규모의 기업이 있는 고객은 AWS 제품과 서비스를 사용하여 데이터를 안정적이고 비용 효율적이며 안전하게 저장합니다. 이는 부분적으로 사용 가능한 성숙한 데이터 스토리지 및 분석 상품의 광범위한 에코시스템 때문입니다. 이러한 서비스 중 일부는 다음과 같습니다.

• Amazon Simple Storage Service(Amazon S3)는 간단하고 확장 가능하며 안전하고 비용 효율적인 데이터 리포지토리를 제공합니다. 애플리케이션 데이터를 저장하기 위한 업계 표준이자 고객 데이터 레이크를 위한 첫 번째 선택이 되었습니다.

• Amazon Athena는 표준 SQL을 사용하여 Amazon S3의 데이터를 쉽게 분석할 수 있는 대화형 쿼리 서비스입니다.

• Amazon Relational Database Service(RDS)를 사용하면 클라우드에서 관계형 데이터베이스를 쉽게 설정, 운영 및 확장할 수 있습니다. 하드웨어 프로비저닝, 데이터베이스 설정, 패치 적용 및 백업과 같은 시간이 많이 걸리는 관리 작업을 자동화하는 동시에 비용 효율적이고 크기 조정 가능한 용량을 제공합니다. SQL Server, Oracle Database, MySQL, MariaDB 및 PostgreSQL 엔진을 사용할 수 있습니다.

• Amazon Redshift는 완전 관리형의 대규모 확장 가능 데이터 웨어하우스로, 정형 데이터 세트와 비정형 데이터 세트를 모두 쉽게 분석할 수 있습니다.

• Amazon QuickSight는 조직의 모든 사람에게 인사이트를 쉽게 제공할 수 있는 클라우드 기반 빠른 비즈니스 인텔리전스 서비스입니다.

• Amazon OpenSearch Service를 사용하면 대화형 로그 분석, 실시간에 가까운 애플리케이션 모니터링, 웹 사이트 검색 등을 쉽게 수행할 수 있습니다.

• AWS Lake Formation는 며칠 내에 안전한 데이터 레이크를 쉽게 설정할 수 있는 서비스입니다.

서비스가 서로 어떤 관련이 있는지 더 잘 이해하기 위해 데이터 서비스에 데이터 소스 또는 데이터 소비자로 레이블을 지정하는 경우가 많습니다. 데이터 소스를 사용하면 고객과 애플리케이션이 서비스에서 데이터를 저장하고 검색할 수 있습니다. 데이터 소스에도 컴퓨팅이 내장되어 있고 컴퓨팅 분석 및 필터링을 제공할 수 있는 경우가 많습니다. 그러나 궁극적으로 데이터는 이러한 데이터 소스에 로드되고 데이터 소비자가 데이터 소스에서 데이터를 검색합니다. Amazon S3, Amazon Athena 및 Amazon Redshift는 데이터 소스의 좋은 예입니다.

반면 데이터 소비자는 데이터 소스의 데이터에 액세스하고 일반적으로 이를 처리합니다. 선택적으로 표시할 수도 있습니다. Amazon QuickSight와 Microsoft Power BI 제품군은 데이터 소비자의 좋은 예입니다. 데이터 소스에서 읽은 다음 정보의 분석, 시각화 및 게시를 지원합니다.

AWS 는 고객이 데이터 요구 사항에 맞게 선호하는 기술을 혼합할 수 있는 완전한 유연성을 제공합니다. 많은 고객이 비즈니스 인텔리전스(BI) 요구 사항에 맞게 Amazon QuickSight를 선택하지만 다른 고객은 Microsoft Power BI, Tableau 및 Qlik와 같은 공급업체를 선택합니다.

이 문서에서는 Microsoft Power BI 제품 및 서비스 제품군과 AWS 서비스와 함께 사용하는 방법에 중점을 둡니다.