Amazon SageMaker Lakehouse로 데이터 처리 가속화하기
점점 더 많은 조직이 분석과 AI를 통합하여 데이터를 효율적으로 관리하고자 합니다. 이러한 변화는 데이터 분석가, 데이터 과학자, ML 엔지니어 및 애플리케이션 개발자 간의 긴밀한 협업을 요구하게 됩니다. 그러나 다양한 시스템에 흩어진 데이터는 접근성과 사용의 효율성을 저해할 수 있습니다. 이를 해결하기 위해 Amazon SageMaker Lakehouse와 Zero-ETL을 활용해 데이터 관리와 개발을 통합하는 방법을 소개합니다.
왜 통합된 데이터 관리가 필요한가?
기존의 ETL(Extract, Transform, Load) 프로세스는 복잡하고 많은 자원을 필요로 합니다. 데이터가 증가함에 따라 ETL의 비용도 증가하며, 이는 통찰을 지연시키고 운영 비용을 증가시킵니다. 이러한 문제를 극복하기 위한 해결책으로 제안된 것이 바로 Zero-ETL 기술과 SageMaker Lakehouse의 통합입니다.
Zero-ETL과 SageMaker Lakehouse의 통합
Amazon SageMaker Lakehouse는 AWS Glue Data Catalog와 AWS Lake Formation으로 구동되며, 다양한 소스로부터 데이터를 가져와 통합된 액세스 및 관리 기능을 제공합니다. Zero-ETL은 데이터를 실시간에 가깝게 레이크하우스로 가져오며, ETL 파이프라인 구축의 필요성을 없앱니다.
예를 들어, Amazon Aurora의 트랜잭션 데이터를 Zero-ETL 아이템을 통해 Amazon Redshift로 복제하고, SageMaker Lakehouse 연합 카탈로그로 데이터를 가져옵니다. 이를 통해 데이터 분석 애플리케이션에서 Apache Iceberg API를 사용해 데이터를 소비할 수 있습니다.
통합 데이터 관리 환경 구축하기
통합 데이터 관리를 위해 SageMaker Unified Studio를 통해 손쉽게 데이터를 발견하고 분석할 수 있습니다. Unified Studio에서는 데이터 처리 및 SQL 분석을 포함한 전반적인 개발 워크플로우를 지원합니다.
예시: Zero-ETL로 데이터 처리 가속화
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Data Management: Aurora MySQL에서 Amazon Redshift로 데이터를 복제하고, SageMaker Lakehouse에서 메타데이터로 관리합니다.
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Data Processing: Zero-ETL을 활용해 데이터 레이크와 데이터 웨어하우스 간의 데이터 복제를 단순화합니다.
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Data Analysis: SageMaker Unified Studio를 통해 분석 애플리케이션에서 데이터를 활용할 수 있도록 합니다.
결론
이번 포스팅을 통해 트랜잭션 데이터를 빠르게 분석 처리할 수 있는 방법에 대해 살펴보았습니다. Zero-ETL과 SageMaker Lakehouse의 통합 솔루션을 통해 데이터의 복제를 최소화하고, 데이터를 효과적으로 관리할 수 있게 되었습니다.
더 자세한 내용은 AWS 블로그를 참조하세요: AWS Big Data Blog [1]