Amazon Redshift Serverless의 이점
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데이터 웨어하우스 인프라를 관리해야 하는 부담 없이 신속하게 시작하고 모든 데이터의 실시간 또는 예측 분석을 실행하여 인사이트 확보에 집중할 수 있습니다.
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쿼리 복잡성, 빈도, ETL 또는 대시보드 사용 패턴과 같은 차원에 따라, 동적 워크로드에 대한 지능적이고 사전 예방적인 오토 스케일링을 지원하여 맞춤형 성능 최적화를 제공합니다.
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초당 사용한 만큼만 비용을 지불하고 데이터 웨어하우스가 유휴 상태일 때는 비용을 지불하지 않아도 됩니다. 워크로드에 대해 원하는 가격 대비 성능 목표를 조정하여 일관된 성능을 유지하고 예산을 준수합니다.
Amazon Redshift Serverless를 사용해야 하는 이유는 무엇인가요?
데이터 웨어하우스 인프라를 관리하지 않고도 모든 규모의 분석 워크로드를 쉽게 실행할 수 있습니다. 개발자, 데이터 과학자, 데이터 분석가는 데이터 웨어하우스, 데이터 레이크에서 작업하여 보고서 및 대시보드 애플리케이션을 구축하고, 실시간 분석을 수행하고, 데이터를 기반으로 협업하며, 기계 학습(ML) 모델을 구축 및 훈련할 수 있습니다. 사용한 만큼만 비용을 지불하므로 비용을 절약할 수 있습니다. Amazon Redshift Serverless는 저렴한 가격대부터 시작하여 복잡성이 각기 다른 다양한 워크로드를 지원할 수 있는 유연성을 제공합니다. 새로운 AI 기반 확장 및 최적화 기술을 통해 Amazon Redshift Serverless는 데이터 웨어하우스 용량을 사전에 자동으로 프로비저닝하고 조정하여 가장 까다로운 워크로드에도 빠른 성능을 제공할 수 있습니다. 이 시스템은 AI 기술을 사용하여 동시 쿼리, 쿼리 복잡성, 데이터 볼륨 유입, ETL 패턴 등 주요 차원에서 고객 워크로드 패턴을 학습합니다. 그런 다음 하루 종일 리소스를 지속적으로 조정하고 맞춤형 성능 최적화를 적용합니다. 이러한 총체적이고 AI로 강화된 기술은 주어진 워크로드에 대한 최상의 최적화를 제공합니다. 원하는 가격 대비 성능 목표를 설정하면 데이터 웨어하우스가 목표에 맞게 자동으로 조정됩니다. 사용하기 쉽고 관리가 필요 없는 환경에서 데이터를 로드하고 바로 쿼리를 시작할 수 있습니다.
사용 사례
what-if 분석, 이상 징후 감지, ML 기반 예측을 수행하여 데이터로부터 신속하게 실행 가능한 인사이트를 확보하세요.
하루 종일 정기적으로 사용하는 워크로드와 복잡하고 예측하기 어려운 쿼리를 포함하는 활동 피크를 실행하면서 더 이상 컴퓨팅 파워를 결정하는 데 시간을 허비하지 않고 과다 지출이나 서비스 부족에 시달릴 필요가 없습니다.
새로운 데이터 기반 애플리케이션을 배포할 때 데이터 웨어하우스의 규모를 어떻게 조정해야 할지 잘 모르겠다고요? Amazon Redshift Serverless 엔드포인트를 시작하면 워크로드 요구 사항에 따라 데이터 웨어하우스의 크기가 조정됩니다.
사용 변동성이 큰 애플리케이션을 가지고 있나요? HR, 예산, 운영 보고 애플리케이션을 생각해 보세요. 더 이상 용량을 과다하거나 부족하게 프로비저닝할 필요가 없습니다. 과도한 결제, 성능 문제 및 사용자 경험 저하를 방지하세요.
각 테넌트가 특정 사용량 및 유휴 기간(시간, 연도, 판촉 행사 등에 따라 다름)이 있는 멀티 테넌트 애플리케이션의 경우, 용량 범위가 넓은 각 테넌트에 대해 워크그룹을 사용하도록 설계하세요. 모든 워크그룹은 활동이 많은 기간에도 빠르게 스케일 업할 수 있습니다.
Peloton은 커넥티드 피트니스 장비와 구독 기반 수업을 통해 전 세계 사람들이 피트니스 목표를 달성할 수 있도록 돕는 것을 목표로 합니다. Peloton에서는 하드웨어 판매부터 강사 동향 및 사용자 운동 데이터에 이르기까지 다양한 데이터를 수집하고 처리하여 더 나은 고객 경험을 위한 비즈니스 결정을 내리고 개선합니다. 그러나 분석 워크로드가 점점 더 복잡해짐에 따라 데이터베이스 관리자는 용량 임계값을 변경하고 수동 데이터베이스 최적화를 수행하는 데 더 많은 시간을 할애해야 합니다. Amazon Redshift Serverless의 새로운 최적화 기능을 활용하면 더 많은 데이터 웨어하우스 관리 작업을 제거하여 더 나은 성능을 제공하는 동시에 비용 효율성을 높일 수 있습니다.
Jerry Wang
Director of Data Engineering, Peloton
NextGen Population Health 솔루션은 다중 소스 데이터의 집계와 변환을 통해 의료 팀에 직접 실행 가능한 인사이트를 제공합니다. 데이터 웨어하우스 인프라 구성 및 관리와 같은 수동 개입을 줄이기 위해 시스템을 최적화하는 것은 저희의 성공에 매우 중요합니다. Amazon Redshift Serverless를 사용하므로 더이상 복잡한 웨어하우스 오케스트레이션 시스템을 관리하지 않아도 됩니다. Amazon Redshift Serverless를 통해 워크로드 성능과 자동 확장 기능을 개선하여 사용한 만큼만 비용을 지불하면서 가장 동적인 워크로드에도 Amazon Redshift의 속도를 활용할 수 있게 되었습니다. 추가 워크로드를 Amazon Redshift Serverless로 마이그레이션하게 되어 기쁩니다. 완전히 판도를 바꿀 기술입니다.
Owen Zacharias
Vice President, Application Delivery, NextGen Healthcare
기업은 클라우스 플랫폼을 분석 프로젝트에 활용하여 성능 저하 없이 비용을 절감하고 생산성을 증가시킬 수 있는 방법을 지속적으로 모색하고 있습니다. 데이터 팀은 Amazon Redshift Serverless를 사용하여 편리하고 사용하기 쉬운 온디맨드 데이터 웨어하우징으로 종량제 요금만 지불하며 클라우드 여정을 시작할 수 있습니다. Matillion과 기본적으로 통합되어 있어 팀이 규모에 관계없이 데이터를 변환 및 동기화하고 인사이트를 얻는 데 걸리는 시간을 단축할 수 있도록 지원하는 Amazon Redshift Serverless를 활용하게 되어 기쁩니다.
Rob Cornell
Head of Cloud and Technology Alliances, Matillion
사용하기 쉬운 셀프 서비스 데이터 액세스는 분석 이니셔티브의 핵심입니다. Amazon Redshift Serverless를 사용하면 데이터 웨어하우스 관리에 대해 신경쓰지 않아도 됩니다. Amazon S3의 데이터는 이전 솔루션보다 7배 빠르게 로드되므로 로드된 수백만 건의 고객 이벤트에서 실행 가능한 인사이트를 얻을 수 있습니다. Amazon Redshift Serverless를 사용하여 얻게 된 성능 개선과 비용 최적화에 감동했습니다.
Tomer Levi
Vice President of R&D, Sedric
Amazon Redshift Serverless는 클러스터를 관리하지 않고도 데이터를 완벽하게 관리할 수 있도록 지원하며 요구에 맞춰 적당한 용량만큼만 프로비저닝하여 비용을 최적화합니다. Amazon Redshift Serverless는 운영 부담을 줄이고, 비용을 줄이며, Roche Go-to-Market 도메인의 확장을 가능하게 합니다. 이러한 간소화는 혁신적이며, 신속하게 온보드할 수 있도록 도움을 주고 분석이 많은 다양한 사용 사례를 마찰 없이 지원합니다.
Werner Vogels Yannick Misteli
Lead Cloud Platform & ML Engineer, Roche
Amazon Redshift Serverless를 데이터 분석 워크플로에 추가하게 되어 기쁩니다. 이 제품은 이전 인프라의 여러 부분을 원활하게 대체하며 간편성으로 인해 사용하기 매우 쉽습니다. Amazon Redshift Serverless는 데이터 엔지니어링 지연을 대폭 줄이고 개발 가속화에 시너지 효과를 주는 강력한 역할을 합니다. Amazon Redshift Serverless를 구현하여 데이터 엔지니어링 백로그를 줄이는 도움이 되었고, 이제 데이터에서 인사이트를 얻는 데 시간을 더 많이 할애할 수 있습니다.
Harry Gollakota
Data Engineer, Huron