빅 데이터

다양한 업계에 종사하는 과학자, 개발자 및 많은 기술자가 Amazon Web Services를 활용하여 빅 데이터 분석을 수행하고 디지털 정보의 볼륨, 다양성, 속도 증가에 따른 어려움을 해결하고 있습니다. Amazon Web Services는 비용을 절감하고, 수요에 맞게 조정하고, 혁신을 가속화하여 빅 데이터를 편리하게 관리할 수 있도록 클라우드 컴퓨팅 서비스에 대한 포괄적인 엔드 투 엔드 포트폴리오를 제공합니다.

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빅 데이터 수명 주기의 각 단계에 대한 AWS 빅 데이터 솔루션을 참조하십시오.

수집 > 스트리밍 > 저장 > RDBMS | 데이터 웨어하우스 | NoSQL > 분석 > 보관

이제 그 어느 때보다도 빠른 속도로 클라우드에서 빅 데이터를 사용할 수 있습니다. 시작하기 섹션에서 첫 번째 프로젝트를 시작하는 데 도움이 될 만한 자습서와 리소스를 찾아보십시오.

빅 데이터용 AWS 사용 방법 보기

이 짧은 동영상에서는 빅 데이터 기술을 사용하여 비즈니스 인사이트를 넓힐 수 있도록 Amazon Web Services를 활용하는 방법에 대해 설명합니다. Pig, Hive, Spark, Hadoop 등과 같이 매우 익숙한 빅 데이터 기술을 사용하여 빅 데이터 프로젝트를 더욱 빠르게 완료할 수 있는 방법에 대해 살펴보실 수 있습니다.

Big Data Video Still — Amazon Web Services 기반 Big Data

"자동화된 인프라 배포가 반드시 필요합니다." »

Illumina는 DNA 시퀀서 데이터 업로드 및 데이터 스토리지용으로 AWS를 사용합니다. »

선결제 비용 55,000 USD를 절감했으며 단 며칠 만에 설치를 마치고 실행할 수 있었습니다. »

"AWS 덕분에 인프라에 투입하는 시간이 매월 이틀 밖에 되지 않습니다." »

Nokia는 AWS를 사용하여 수십 TB의 데이터에 대한 소셜 미디어 감성 분석을 수행합니다. »

90분 만에 3,700만 개의 레코드를 로드했습니다. »

CAL AMP 랩은 AWS에서 확장 가능한 기계 학습 및 데이터 분석 기술을 구축하고 있습니다. »

Sumo Logic은 30초 내에 데이터를 처리하고 AWS를 사용하여 매일 수 TB의 데이터를 저장할 수 있습니다. »

새로운 소식

Big Data Analytics Options on AWS 백서

pp_img_3_col_img_whitepaper_1_378x171 — 새로 발행된 Big Data Analytics Options on AWS 백서 사본 다운로드하기

새로 발행된 이 백서는 아키텍트, 데이터 과학자 및 개발자가 AWS 클라우드에서 사용할 수 있는 다양한 빅 데이터 옵션에 대한 개요를 제공합니다. 이 백서는 각각의 빅 데이터 분석 옵션에 대해 이상적인 사용 패턴, 성능, 내구성 및 가용성, 비용 모델, 확장성, 탄력성, 인터페이스, 안티 패턴을 설명합니다. 이 백서는 현재 사용되고 있는 분석 옵션을 보여주는 2개의 시나리오에 대해 설명하고, AWS에서 빅 데이터 분석을 시작하는 데 필요한 추가 리소스를 제공합니다.

백서 다운로드하기 »

AWS 빅 데이터 블로그 보기

AWS 빅 데이터 블로그는 솔루션스 아키텍트, 데이터 과학자 및 개발자가 빅 데이터 모범 사례를 알아보고, 어떤 관리형 AWS 빅 데이터 서비스가 자신의 사용 사례에 가장 잘 맞는지 찾아보고, AWS 빅 데이터 서비스를 시작하고 더 심층적으로 활용할 수 있도록 지원하기 위해 제작되었습니다. 누구든지 모든 규모의 데이터 수집, 저장, 처리, 분석 및 시각화를 위한 새로운 방법을 찾아볼 수 있는 허브 역할을 하는 것이 이 블로그의 목표입니다. 독자는 코드 샘플이 있는 짧은 자습서, AWS에서 빅 데이터로 작업함에 따른 고유의 장점을 설명한 사례 연구, 새로운 기능 발표, 파트너 및 고객이 생성한 데모 및 자습서는 물론 AWS 빅 데이터 서비스와 관련한 정보 및 모범 사례를 찾아볼 수 있습니다.

AWS 빅 데이터 블로그 보기 »

기능

빅 데이터를 클라우드로 간편하게 수집하십시오

오늘날에는 소셜 네트워크 고객부터 웹 애플리케이션을 실행하는 인스턴스에 이르기까지 모든 곳에서 데이터가 생성되고 있는 것 같습니다. AWS를 사용하면 데이터를 비즈니스를 위한 정보로 변환하기 위해 필요한 스토리지, 계산, 데이터베이스 서비스를 쉽게 프로비저닝할 수 있습니다. AWS는 AWS Direct Connect 및 Import/Export 서비스와 같이 빅 데이터를 클라우드에서 신속하게 송수신할 수 있는 데이터 전송 서비스도 제공합니다. AWS로 수신되는 데이터 트래픽은 무료입니다.

AWS Import/Export를 통해 하드 드라이브를 클라우드로 전송하는 방법 알아보기 »

AWS Direct Connect를 통해 클라우드로 연결되는 사설 광케이블 전용선을 구축하는 방법 알아보기 »

integ-cloud-backup — MySQL, PostgreSQL, Oracle, SQL Server용 RDS를 사용할 수 있습니다.

실시간 빅 데이터 스트리밍 및 분석

kinesis-thumb2 — Amazon Kinesis 소개 동영상 보기

Amazon Kinesis는 빅 데이터 스트리밍을 실시간으로 처리하기 위한 관리형 서비스입니다. Amazon Kinesis는 초당 메가바이트의 데이터에서 기가바이트의 데이터에 이르는 데이터 처리량을 지원하며 수십만에 이르는 다양한 소스 스트림을 처리하기 위해 완벽하게 확장할 수 있습니다. 비용 효율적으로 고가용성과 뛰어난 내구성을 제공하도록 설계되었으므로, 이제 적은 비용으로 빠른 의사 결정을 내릴 수 있도록 지원하는 데이터의 이해에 집중할 수 있습니다.

Amazon Kinesis에 대해 자세히 알아보기 »

빅 데이터 클라우드 스토리지 솔루션

분석용 제약 데이터, 계산 및 요금 산정에 사용할 재무 데이터, 사진 및 동영상 같은 멀티미디어 파일 등 저장할 데이터 종류에 관계없이 Amazon Simple Storage Service(S3)는 원본 콘텐츠를 안전하게 저장하기에 이상적인 빅 데이터 클라우드 스토리지 솔루션입니다. 99.999999999%의 내구성에 완벽하게 설계된 Amazon S3는 빅 데이터 객체를 위한 필수 스토어입니다.

Amazon S3에 대해 자세히 알아보기 »

Amazon Elastic Block Store(EBS)는 가상 머신의 영구 스토리지로 사용할 하드 드라이브를 제공합니다. Amazon EBS 볼륨은 관계형 또는 NoSQL 데이터베이스, 엔터프라이즈 애플리케이션, 고성능 분산 네트워크 파일 시스템 같은 빅 데이터 워크로드를 실행하는 데 필요한 지연 시간이 짧고 일관된 성능을 제공합니다.

Amazon EBS에 대해 자세히 알아보기 »

활용 가능한 솔리드 스테이트 하드 드라이브

NoSQL 데이터 스토어는 솔리드 스테이트 드라이브(SSD)의 큰 장점인 빠른 속도를 활용합니다. Amazon DynamoDB는 기본적으로 솔리드 스테이트 드라이브를 사용하지만 AWS Marketplace에서 제공되는 Cassandra나 MongoDB 같은 대체 제품을 사용하고 있는 경우 고성능 I/O 인스턴스 클래스를 사용하면 테라바이트급의 솔리드 스테이트 스토리지에 대한 온디맨드 액세스 속도를 높일 수 있습니다.

EC2 인스턴스 유형 옵션에 대해 자세히 알아보기 »

NoSQL 데이터베이스를 제한 없이, 부담 없이 조정하십시오.

실행에 대한 운영 부담 없는 NoSQL 데이터베이스가 필요하다면 Amazon DynamoDB가 제격입니다. Amazon DynamoDB는 신속한 완전관리형 NoSQL 데이터베이스 서비스로, 효율적인 비용으로 간단하게 원하는 양의 데이터를 저장 및 검색하고 원하는 수준의 요청 트래픽을 처리합니다.

Amazon DynamoDB는 처리량과 한 자릿수 밀리초 수준의 지연 시간을 보장하도록 프로비저닝되어 게임, 광고 기술, 모바일 및 기타 다양한 빅 데이터 애플리케이션에 이상적입니다.

Amazon DynamoDB에 대해 자세히 알아보기 »

빅 데이터는 NoSQL이 다가 아닙니다. 관계형 DB 또한 크기 때문입니다.

test-database — Amazon RDS에 대한 세부 정보 알아보기

빅 데이터의 혁신은 NoSQL에서 나아가 비즈니스 요구에 따라 데이터를 활용할 수 있게 해주는 적합한 기술을 구현하는 것과 더 관계가 깊습니다. 관계형 데이터베이스는 빠르고 예측 가능하며 일관된 성능을 제공하기 때문에 POS(Point of Sales) 또는 금융 내역 같은 거래형 워크로드에 최적화되어 있습니다. 관계형 데이터베이스는 대부분의 포괄적인 빅 데이터 아키텍처에서 NoSQL 데이터베이스를 보완하는 역할을 합니다.

Amazon RDS를 사용하면 클라우드에서 관계형 데이터베이스를 손쉽게 설정하고 운영하며 조정할 수 있습니다. 본 서비스는 시간 소모적인 데이터베이스 관리 작업을 관리하는 한편, 비용 효율적이고 크기를 조정할 수 있는 용량을 제공하므로 고객은 애플리케이션과 비즈니스에 좀 더 집중할 수 있습니다.

Amazon RDS에 대해 자세히 알아보기 »

몇 분 내에 완성하는 페타바이트 규모의 데이터 웨어하우징

Amazon Redshift는 빠르고 완벽하게 관리되는 페타바이트 규모의 데이터 웨어하우스 서비스를 연간 1,000 USD/TB보다 적은 비용으로 제공합니다. Amazon Redshift는 열 형식 스토리지 기술을 사용하고 다중 노드로 쿼리를 병렬 처리하고 분산하여 거의 모든 크기의 데이터 세트에 대해 빠른 쿼리 및 I/O 성능을 제공합니다. 자동 백업 및 내장된 암호화 기능을 통해 완벽하게 관리되는 데이터 웨어하우스를 불과 몇 분 만에 손쉽게 프로비저닝할 수 있습니다. 기존 비즈니스 인텔리전스 도구와 쉽게 통합됩니다.

Amazon Redshift에 대해 자세히 알아보기 »

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