Amazon Redshift
분석 및 에이전틱 AI에 비할 데 없는 최고의 가격 대비 성능을 제공하는 클라우드 데이터 웨어하우스
Amazon Redshift를 사용해야 하는 이유는 무엇인가요?
Amazon Redshift는 사용량에 맞춰 규모가 조정되는 클라우드 경제에 기반하며, 데이터 웨어하우스에서 현대적인 분석과 자율적 에이전틱 AI 워크로드를 지원합니다. Redshift는 여타 클라우드 데이터 웨어하우스 대비 최대 2.2배 더 우수한 가격 대비 성능과 7배 더 나은 처리량을 제공합니다. Redshift Serverless를 이용하면 인프라를 관리할 필요 없이 몇 초 만에 데이터에서 인사이트가 도출됩니다. Redshift는 Amazon SageMaker에서 레이크하우스 전체의 통합형 데이터에 SQL 분석을 지원합니다. 제로 ETL 통합을 사용해 복잡한 데이터 파이프라인 없이도 스트리밍 서비스, 운영 데이터베이스와 타사 엔터프라이즈 애플리케이션을 연결하여 실시간에 가까운 분석을 제공합니다. Redshift를 Amazon Bedrock에서 구조화된 지식 베이스로 사용해 더 정확한 생성형 AI 출력을 얻으세요.
장점
Redshift에서 데이터 분석 워크로드 규모를 조정할 때 다른 클라우드 데이터 웨어하우스보다 최대 2.2배 높은 가격 대비 성능과 7배 더 많은 처리량을 제공합니다. 조직 전체에서 확장 가능한 다중 데이터 웨어하우스 아키텍처로 워크로드를 격리하여 비용을 절감하고 비즈니스 크리티컬 SLA를 충족합니다. 네트워크 격리와 같은 포괄적인 보안 기능과 행 수준 및 열 수준 권한과 같은 세분화된 액세스 제어를 통해 추가 비용 없이 데이터를 보호할 수 있습니다.
Amazon SageMaker와의 원활한 통합을 통해 모든 통합 데이터에서 Redshift의 강력한 SQL 분석 기능을 활용하세요. Amazon S3에 저장된 개방형 형식의 데이터를 고성능으로 쿼리하므로 데이터 레이크와 데이터 웨어하우스 간에 데이터를 이동하거나 복제할 필요가 없습니다. Redshift 데이터를 SageMaker의 레이크하우스에 손쉽게 통합하여, 다양한 AWS 및 Apache Iceberg 호환 분석 엔진과 기계 학습 도구에서 데이터를 활용하고 액세스할 수 있도록 지원합니다.
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복잡한 파이프라인을 구축 및 관리할 필요 없이 페타바이트 규모의 데이터를 분석에 사용할 수 있어 분석 사용 사례에 거의 실시간으로 액세스할 수 있으므로 혁신이 가속화됩니다. 제로 ETL 통합을 사용하여 Amazon Aurora, Amazon RDS 및 DynamoDB와 같은 데이터베이스에서 성능에 영향을 주지 않고 트랜잭션 데이터를 Redshift로 원활하게 이동할 수 있습니다. 네이티브 스트리밍 서비스 통합을 통해 Amazon Kinesis와 Amazon Managed Streaming for Apache Kafka(Amazon MSK)에서 대용량 실시간 데이터를 수집할 수 있습니다. 모든 데이터를 한 곳에 모아 실시간에 가까운 분석을 지원하고 Redshift에서 직접 예측 기계 학습 모델을 구축하여 강력한 비즈니스 인사이트를 확보하세요.
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Amazon Redshift Serverless를 사용하면 몇 초 만에 데이터 분석을 시작할 수 있습니다. Redshift Serverless는 워크로드에서 학습하고 자동으로 컴퓨팅 규모를 조정하여 진화하는 분석 요구 사항을 처리하므로 인프라를 관리할 필요 없이 인사이트를 발견하는 데 집중할 수 있습니다. 간단히 인프라 설정 또는 유지 관리 없이 데이터 소스에 연결하고 데이터 분석을 시작할 수 있습니다.
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Amazon Bedrock과 Amazon Redshift의 원활한 통합을 통해 페타바이트 규모의 조직 데이터로 개인화된 애플리케이션을 구축할 수 있습니다. Redshift Query Editor의 Amazon Q 생성형 SQL을 사용하여 데이터 사용자가 자연어로 SQL 쿼리를 더 빠르고 쉽게 작성할 수 있도록 하여 생산성을 높일 수 있습니다. Amazon Bedrock 및 SageMaker에서 텍스트 요약, 엔터티 추출, 감정 분석과 같은 고급 자연어 처리 태스크를 위한 대규모 언어 모델을 간접적으로 호출하고 SQL을 사용하여 데이터로 보다 심층적인 인사이트를 얻을 수 있습니다.
주요 특성
새 쿼리 성능 최대 7배 향상
Amazon Redshift는 첫 실행부터 지연 시간이 짧은 SQL 쿼리의 쿼리 응답 시간을 높여 줍니다. 예를 들어 실시간에 가까운 분석 애플리케이션, BI 대시보드, ETL 파이프라인 및 자율형, 목표 지향적 AI 에이전트에 사용되는 쿼리가 대표적입니다. 코드 생성이 강화되어 고도로 최적화되고 쿼리별로 컴파일된 코드가 도출되어 쿼리가 빨리 시작하고 빠른 속도를 유지하도록 보장합니다.
사용 사례
초당 수백 메가바이트의 데이터를 수집하므로 거의 실시간으로 데이터를 쿼리하고 사기 탐지, 실시간 순위표 및 IoT를 위한 지연 시간이 짧은 분석 애플리케이션을 구축할 수 있습니다.
Amazon QuickSight, Tableau, Microsoft PowerBI 등의 Amazon Redshift 및 BI 도구를 사용하여 인사이트 중심의 보고서와 대시보드를 구축할 수 있습니다.
SQL을 사용하여 예측 분석, 분류, 회귀 등을 비롯한 다양한 사용 사례에 대한 ML 모델을 구축, 훈련 및 배포해 대량의 데이터에 대한 고급 분석을 지원할 수 있습니다.
데이터베이스, 데이터 웨어하우스, 데이터 레이크 전반의 모든 데이터를 기반으로 애플리케이션을 구축할 수 있습니다. 원활하고 안전하게 데이터를 공유하고 협업하여 고객을 위한 더 많은 가치를 창출하고, 서비스 형태로 데이터를 수익화하며, 새로운 수익원을 개발할 수 있습니다.
AWS Data Exchange에서 시장 데이터, 소셜 미디어 분석, 날씨 데이터와 같은 서드 파티 데이터를 구독하고 Amazon Redshift의 데이터와 결합할 수 있습니다. 라이선스 및 온보딩 프로세스와 데이터를 웨어하우스로 이동하는 번거로운 과정을 거치지 않아도 됩니다.
Amazon Redshift Serverless
데이터 웨어하우스를 프로비저닝 및 관리하지 않고도 몇 초 만에 손쉽게 분석 실행 및 규모 조정
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