Category: Amazon Redshift

오늘 애플리케이션의 제로 ETL 통합을 위해 Amazon SageMaker Lakehouse와 Amazon Redshift 지원의 정식 출시를 발표했습니다. Amazon SageMaker Lakehouse는 Amazon Simple Storage Service(Amazon S3) 데이터 레이크와 Amazon Redshift 데이터 웨어하우스 전반의 모든 데이터를 통합하여 단일 데이터 사본에 강력한 분석 및 AI/ML 애플리케이션을 구축할 수 있도록 지원합니다. SageMaker Lakehouse는 모든 Apache Iceberg 호환 도구 및 엔진을 사용하여 데이터를 […]

Amazon Aurora PostgreSQL 호환 에디션, Amazon Redshift와의 Amazon DynamoDB 제로 ETL 통합이 정식 출시되었습니다. 제로 ETL 통합으로 Amazon Redshift에서 트랜잭션 또는 운영 데이터를 원활하게 사용할 수 있게 되어 추출, 전환, 적재(ETL) 작업을 수행하는 복잡한 데이터 파이프라인을 구축하고 관리할 필요가 없습니다. Amazon Redshift에 소스 데이터를 자동으로 복제하는 동시에 분석과 기계 학습(ML) 기능을 위해 Amazon Redshift에서 사용할 […]

제로 ETL 통합(Zero ETL Integration)은 다양한 애플리케이션과 데이터 소스의 데이터를 통합하여 전체적인 인사이트를 얻고 데이터 사일로를 해소하는 데 도움이 됩니다. 또한 Amazon Relational Database Service(Amazon RDS) for MySQL에 데이터가 기록된 후 몇 초 내에 Amazon Redshift에서 페타바이트 규모의 트랜잭션 데이터를 사용할 수 있도록 완전관리형, 노코드, 실시간에 가까운 솔루션을 제공합니다. 자체 ETL 작업을 생성할 필요가 없으므로 […]

Amazon Redshift는 서비스에 인공 지능(AI)을 적용하여 효율성을 최적화하고 생산성을 높일 수 있도록 오늘 평가판으로 두 가지 새로운 기능을 출시합니다. 우선 Amazon Redshift Serverless가 더 스마트해집니다. 쿼리의 복잡성, 빈도, 데이터 세트 크기 등의 차원에 따라 능동적으로 용량을 자동 확장하여 맞춤형 성능 최적화를 제공합니다. 이를 통해 데이터 웨어하우스 인스턴스를 튜닝하는 시간을 줄이고 데이터에서 가치를 창출하는 데 더 […]

“데이터는 모든 애플리케이션, 프로세스 및 비즈니스 의사 결정의 중심에 있습니다.” 라고 AWS의 데이터베이스, 분석 및 기계 학습 담당 부사장인 Swami Sivasubramanian은 썼고, 저는 여기에 매우 동의합니다. 오늘날 고객이 사용하는 일반적인 패턴은 Amazon Aurora에서 Amazon Redshift로 데이터를 옮기는 데이터 파이프라인을 구축하는 것입니다. 이러한 솔루션을 통해 통찰력을 확보하여 매출을 증대하고, 비용을 절감하며, 비즈니스를 최적화할 수 있습니다. 분석을 […]

데이터는 전략적 자산입니다. 데이터에서 적시에 가치를 얻으려면 비용을 낮게 유지하면서 대규모로 성능을 제공할 수 있는 고성능 시스템이 필요합니다. Amazon Redshift는 수만 명의 고객이 매일 엑사바이트 규모의 데이터를 분석하는 데 사용하는 가장 인기 있는 클라우드 데이터 웨어하우스입니다. Amazon Redshift 환경에 더 많은 데이터를 가져올 때 고객을 위해 가격 대비 성능을 개선하기 위해 새로운 기능을 계속 추가하고 […]

고객과 이야기를 나누다 보면 고객이 데이터에서 얻은 인사이트를 활용하여 시기 적절하고 영향력 있고 실행 가능한 비즈니스 결정을 내릴 수 있기를 원한다는 것을 알 수 있습니다. 데이터 기반 조직의 일반적인 패턴은 분석 시스템에 수집해야 하는 데이터 소스가 다양하다는 것입니다. 이를 위해서는 운영 데이터베이스, 데이터 레이크, 스트리밍 데이터 및 웨어하우스 내 데이터를 아우르는 수동 데이터 파이프라인을 구축해야 […]

Apache Spark는 빅 데이터 워크로드에 일반적으로 사용되는 오픈 소스 분산 처리 시스템입니다. Amazon EMR, Amazon SageMaker 및 AWS Glue에서 작업하는 Spark 애플리케이션 개발자는 Amazon Redshift로 데이터를 읽고 쓸 수 있는 타사 Apache Spark 커넥터를 사용하는 경우가 많습니다. 이러한 타사 커넥터는 다양한 버전의 Spark에서 정기적으로 유지 관리, 지원 또는 테스트되지 않습니다. 오늘 Apache Spark용 Amazon Redshift […]

10년 전, 제가 AWS에 입사한 지 불과 몇 달 만에 Amazon Redshift가 출시되었습니다. 수년에 걸쳐 성능을 개선하고 더 쉽게 사용할 수 있게 많은 기능을 추가했습니다. Amazon Redshift를 사용하면 이제 데이터 웨어하우스, 운영 데이터베이스 및 데이터 레이크에 걸쳐 구조화된 데이터와 반정형 데이터를 분석할 수 있습니다. 최근에는 데이터 웨어하우스 인프라를 관리하지 않고도 분석을 쉽게 실행하고 확장할 수 […]

Amazon Redshift를 사용하게 되면 스케일과 관계없이 클라우드에서 데이터를 분석할 수 있습니다. Amazon Redshift에서는 자동 스냅샷과 수동 스냅샷을 사용하여 데이터를 보호하는 데이터 보호 기능이 기본적으로 제공됩니다. 이 기능은 자체적으로 훌륭하게 작동하지만, 다른 AWS 서비스를 사용할 때는 데이터 보호 정책을 관리하는 도구를 두 가지 이상 구성해야 합니다. 이 작업이 더 쉬워지도록 AWS Backup에 Amazon Redshift 지원을 추가했습니다. […]