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수집수집 저장 분석/처리 시각화
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Amazon Kinesis Data Firehose
• 완전 관리형 서비스
• 서버리스
• 스트리밍 데이터를 손쉽게 캡처
• S3, Redshift, ES 등으로 데이터 로드
• Lambda를 이용한 데이터 전처리
• 데이터 처리량에 대응하여 자동 확장수집
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1. Kinesis Firehose 생성
2. Lambda 전처리
3. Agent Log + S3 수집
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수집 단계 요약
• 서버에서 발생하는 데이터를 실시간으로 수집 하는 단계
• Kinesis Data Firehose를 이용하여 클릭스트림 데이터를 S3에 수집
• Kinesis Agent로 데이터를 수집해 Kinesis Data Firehose로 전송
• Lambda를 이용하여 데이터 전처리
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저장수집 저장 분석/처리 시각화
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Demo 아키텍처 (저장)
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Amazon S3
• 확장성이 뛰어난 오브젝트 스토리지
• 객체 당 1Byte에서 5TB 크기 지원
• 저장할 수 있는 객체 수 제한 없음
• 99.999999999% 의 내구성 제공
• 서버 측 암호화(SSE) 제공
저장
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1. S3 에 파일 저장 확인
2. 파일을 열어서 확인
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저장 단계 요약
• Kinesis를 통해 수집한 데이터를 안전하게 저장하는 단계
• 발생한 스트림 데이터를 S3에 안전하게 저장
• 정형, 비정형, 스트림 데이터 상관없이 S3에 저장
• 이후 다양한 분석 서비스에서 S3의 데이터를 분석
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분석수집 저장 분석/처리 시각화
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작게 시작해서 반복하기
Start Small and Iterate
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Demo 아키텍처 (분석)
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AWS Glue
• 완전 관리형 ETL 서비스
• 서버리스
• AWS에 저장된 데이터를 자동
검색하고 분류하여 빠르게 분석 가능
• 메타데이터(테이블 정의, 스키마 등)
를 Glue 데이터 카탈로그에 저장
• ETL 코드를 추천 및 생성
분석 / 처리
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Compliance
Glue
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데이터 검색
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Glue 데이터 카탈로그
• Glue 크롤러를 통해 자동으로
데이터를 검색하고 스키마를
카탈로그에 저장
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Amazon Athena
• 대화식 쿼리 서비스
• 서버리스
• 표준 (ANSI) SQL 을 이용해 S3에
저장된 데이터를 분석
• 실행한 쿼리에 대한 비용만 지불
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1. Glue Crawler
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분석 단계 요약
• S3에 저장된 데이터를 실제로 분석하여 원하는 결과를 얻는 단계
• Glue 크롤러를 사용하여 S3 에 저장된 데이터의 스키마를 추출하여
데이터 카탈로그 생성
• Glue 데이터 카탈로그와 Athena를 이용해 S3 에 저장된 데이터를
간편하게 분석
• 표준 SQL을 이용한 대화식 쿼리
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시각화수집 저장 분석/처리 시각화
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Demo 아키텍처 (시각화)
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Amazon QuickSight
• 클라우드 기반 관리형 BI 서비스
• 서버리스
• 다양한 데이터에 쉽게 연결하고
빠르게 시각화 가능
• 스토리 보드를 통한 공유 및 협업
• 모든 브라우저 및 다양한 모바일
플랫폼 지원
시각화
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QuickSight Dashboard 구성
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시각화 단계 요약
• 수집하고 저장하고 분석한 데이터를 시각화하여 통찰력을 얻는 단계
• QuickSight에서 손쉽게 데이터에 연결하고 시각화
• QuickSight의 빠른 인 메모리 병렬 계산 엔진인 SPICE 를 이용하여
빠르게 업데이트
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결론
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서버리스 빅데이터 분석 애플리케이션 : 결론
ü 빠르게 구축
ü 실시간 데이터 분석
ü 서버 관리 불필요
ü 유연하게 확장
ü 무제한 데이터 저장
ü 유휴 용량 없음
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본 강연이 끝난 후…
1. 오늘 데모로 보신 데이터 분석 플랫폼을 구축해보세요
https://bit.ly/aws-analytics
2. 이어지는 세션에서 각각의 서비스에 대한 보다 더 자세한 내용을
들으실 수 있습니다
3. AWS의 다양한 분석 서비스를 확인해보세요
https://aws.amazon.com/ko/products/analytics
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AWS Summit 모바일 앱과 QR코드를
통해 강연 평가 및 설문 조사에 참여해
주시기 바랍니다.
내년 Summit을 만들 여러분의 소중한
의견 부탁 드립니다.
#AWSSummit 해시태그로 소셜 미디어에 여러분의 행사
소감을 올려주세요.
발표 자료 및 녹화 동영상은 AWS Korea 공식 소셜 채널로
공유될 예정입니다.
여러분의 피드백을 기다립니다!
감사합니다

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30분만에 만드는 AWS 기반 빅데이터 분석 애플리케이션::안효빈::AWS Summit Seoul 2018

  • 1. © 2018, Amazon Web Services, Inc. or Its Affiliates. All rights reserved. 안효빈 Solutions Architect / Amazon Web Services 30분만에 만드는 AWS기반 빅데이터 분석 애플리케이션
  • 2. © 2018, Amazon Web Services, Inc. or Its Affiliates. All rights reserved. 데이터는 계속하여 발생 미터링 기록 모바일 앱 애플리케이션 로그웹 클릭스트림 IoT 센서 스마트 빌딩
  • 3. © 2018, Amazon Web Services, Inc. or Its Affiliates. All rights reserved. 빠른 데이터 분석의 필요성
  • 4. © 2018, Amazon Web Services, Inc. or Its Affiliates. All rights reserved. 데이터 분석의 중요성 *Aberdeen: Angling for Insight in Today’s Data Lake, Michael Lock, SVP Analytics and Business Intelligence 다양한 데이터를 효율적으로 수집하고 분석하여 활용하고 있는 회사는 경쟁 업체 대비 9% 높은 매출 성장률을 보입니다. 24% 15% 매출 성장률 Leaders Followers
  • 5. © 2018, Amazon Web Services, Inc. or Its Affiliates. All rights reserved. 그래서 오늘은 실시간 데이터를 빠르게 분석하는 분석 애플리케이션을 만들어 봅니다.
  • 6. © 2018, Amazon Web Services, Inc. or Its Affiliates. All rights reserved. Demo J
  • 7. © 2018, Amazon Web Services, Inc. or Its Affiliates. All rights reserved. 분석할 데이터
  • 8. © 2018, Amazon Web Services, Inc. or Its Affiliates. All rights reserved. Amazon.com 에서는
  • 9. © 2018, Amazon Web Services, Inc. or Its Affiliates. All rights reserved. EC2 - 클릭스트림 로그 발생
  • 10. © 2018, Amazon Web Services, Inc. or Its Affiliates. All rights reserved. 데이터 분석 파이프라인 수집 저장 분석/처리 시각화 데이터 결과
  • 11. © 2018, Amazon Web Services, Inc. or Its Affiliates. All rights reserved. AWS 빅데이터 분석 서비스 = 서버리스 오케트스트레이션 / 변환 EMR EC2 S3 Amazon Redshift DynamoDB AWS DMS (CDC) Lambda Kinesis Analytics Athena QuickSight RDS AWS Glue AWS Step Functions Kinesis Streams 수집 저장 분석 / 처리 시각화 AWS Snowball Kinesis Firehose Amazon Elasticsearch 3rd Party Log Collector
  • 12. © 2018, Amazon Web Services, Inc. or Its Affiliates. All rights reserved. Demo 아키텍처
  • 13. © 2018, Amazon Web Services, Inc. or Its Affiliates. All rights reserved. 수집수집 저장 분석/처리 시각화
  • 14. © 2018, Amazon Web Services, Inc. or Its Affiliates. All rights reserved. Demo 아키텍처 (수집)
  • 15. © 2018, Amazon Web Services, Inc. or Its Affiliates. All rights reserved. Amazon Kinesis Data Firehose • 완전 관리형 서비스 • 서버리스 • 스트리밍 데이터를 손쉽게 캡처 • S3, Redshift, ES 등으로 데이터 로드 • Lambda를 이용한 데이터 전처리 • 데이터 처리량에 대응하여 자동 확장수집
  • 16. © 2018, Amazon Web Services, Inc. or Its Affiliates. All rights reserved. 1. Kinesis Firehose 생성 2. Lambda 전처리 3. Agent Log + S3 수집
  • 17. © 2018, Amazon Web Services, Inc. or Its Affiliates. All rights reserved. 수집 단계 요약 • 서버에서 발생하는 데이터를 실시간으로 수집 하는 단계 • Kinesis Data Firehose를 이용하여 클릭스트림 데이터를 S3에 수집 • Kinesis Agent로 데이터를 수집해 Kinesis Data Firehose로 전송 • Lambda를 이용하여 데이터 전처리
  • 18. © 2018, Amazon Web Services, Inc. or Its Affiliates. All rights reserved. 저장수집 저장 분석/처리 시각화
  • 19. © 2018, Amazon Web Services, Inc. or Its Affiliates. All rights reserved. Demo 아키텍처 (저장)
  • 20. © 2018, Amazon Web Services, Inc. or Its Affiliates. All rights reserved. Amazon S3 • 확장성이 뛰어난 오브젝트 스토리지 • 객체 당 1Byte에서 5TB 크기 지원 • 저장할 수 있는 객체 수 제한 없음 • 99.999999999% 의 내구성 제공 • 서버 측 암호화(SSE) 제공 저장
  • 21. © 2018, Amazon Web Services, Inc. or Its Affiliates. All rights reserved. 1. S3 에 파일 저장 확인 2. 파일을 열어서 확인
  • 22. © 2018, Amazon Web Services, Inc. or Its Affiliates. All rights reserved. 저장 단계 요약 • Kinesis를 통해 수집한 데이터를 안전하게 저장하는 단계 • 발생한 스트림 데이터를 S3에 안전하게 저장 • 정형, 비정형, 스트림 데이터 상관없이 S3에 저장 • 이후 다양한 분석 서비스에서 S3의 데이터를 분석
  • 23. © 2018, Amazon Web Services, Inc. or Its Affiliates. All rights reserved. 분석수집 저장 분석/처리 시각화
  • 24. © 2018, Amazon Web Services, Inc. or Its Affiliates. All rights reserved. 작게 시작해서 반복하기 Start Small and Iterate
  • 25. © 2018, Amazon Web Services, Inc. or Its Affiliates. All rights reserved. Demo 아키텍처 (분석)
  • 26. © 2018, Amazon Web Services, Inc. or Its Affiliates. All rights reserved. AWS Glue • 완전 관리형 ETL 서비스 • 서버리스 • AWS에 저장된 데이터를 자동 검색하고 분류하여 빠르게 분석 가능 • 메타데이터(테이블 정의, 스키마 등) 를 Glue 데이터 카탈로그에 저장 • ETL 코드를 추천 및 생성 분석 / 처리
  • 27. © 2018, Amazon Web Services, Inc. or Its Affiliates. All rights reserved. Compliance Glue 데이터 카탈로그 데이터 검색 스키마 추출 Glue 데이터 카탈로그 • Glue 크롤러를 통해 자동으로 데이터를 검색하고 스키마를 카탈로그에 저장 • 카탈로그를 통해 Athena, EMR, Redshift Spectrum 에서 즉시 쿼리 • 카탈로그는 ETL 에 사용 가능
  • 28. © 2018, Amazon Web Services, Inc. or Its Affiliates. All rights reserved. Amazon Athena • 대화식 쿼리 서비스 • 서버리스 • 표준 (ANSI) SQL 을 이용해 S3에 저장된 데이터를 분석 • 실행한 쿼리에 대한 비용만 지불 분석 / 처리
  • 29. © 2018, Amazon Web Services, Inc. or Its Affiliates. All rights reserved. 1. Glue Crawler 2. Athena Query
  • 30. © 2018, Amazon Web Services, Inc. or Its Affiliates. All rights reserved. 분석 단계 요약 • S3에 저장된 데이터를 실제로 분석하여 원하는 결과를 얻는 단계 • Glue 크롤러를 사용하여 S3 에 저장된 데이터의 스키마를 추출하여 데이터 카탈로그 생성 • Glue 데이터 카탈로그와 Athena를 이용해 S3 에 저장된 데이터를 간편하게 분석 • 표준 SQL을 이용한 대화식 쿼리
  • 31. © 2018, Amazon Web Services, Inc. or Its Affiliates. All rights reserved. 시각화수집 저장 분석/처리 시각화
  • 32. © 2018, Amazon Web Services, Inc. or Its Affiliates. All rights reserved. Demo 아키텍처 (시각화)
  • 33. © 2018, Amazon Web Services, Inc. or Its Affiliates. All rights reserved. Amazon QuickSight • 클라우드 기반 관리형 BI 서비스 • 서버리스 • 다양한 데이터에 쉽게 연결하고 빠르게 시각화 가능 • 스토리 보드를 통한 공유 및 협업 • 모든 브라우저 및 다양한 모바일 플랫폼 지원 시각화
  • 34. © 2018, Amazon Web Services, Inc. or Its Affiliates. All rights reserved. QuickSight Dashboard 구성
  • 35. © 2018, Amazon Web Services, Inc. or Its Affiliates. All rights reserved. 시각화 단계 요약 • 수집하고 저장하고 분석한 데이터를 시각화하여 통찰력을 얻는 단계 • QuickSight에서 손쉽게 데이터에 연결하고 시각화 • QuickSight의 빠른 인 메모리 병렬 계산 엔진인 SPICE 를 이용하여 빠르게 업데이트
  • 36. © 2018, Amazon Web Services, Inc. or Its Affiliates. All rights reserved. 결론
  • 37. © 2018, Amazon Web Services, Inc. or Its Affiliates. All rights reserved. 서버리스 빅데이터 분석 애플리케이션 : 결론 ü 빠르게 구축 ü 실시간 데이터 분석 ü 서버 관리 불필요 ü 유연하게 확장 ü 무제한 데이터 저장 ü 유휴 용량 없음
  • 38. © 2018, Amazon Web Services, Inc. or Its Affiliates. All rights reserved. 본 강연이 끝난 후… 1. 오늘 데모로 보신 데이터 분석 플랫폼을 구축해보세요 https://bit.ly/aws-analytics 2. 이어지는 세션에서 각각의 서비스에 대한 보다 더 자세한 내용을 들으실 수 있습니다 3. AWS의 다양한 분석 서비스를 확인해보세요 https://aws.amazon.com/ko/products/analytics
  • 39. © 2018, Amazon Web Services, Inc. or Its Affiliates. All rights reserved. AWS Summit 모바일 앱과 QR코드를 통해 강연 평가 및 설문 조사에 참여해 주시기 바랍니다. 내년 Summit을 만들 여러분의 소중한 의견 부탁 드립니다. #AWSSummit 해시태그로 소셜 미디어에 여러분의 행사 소감을 올려주세요. 발표 자료 및 녹화 동영상은 AWS Korea 공식 소셜 채널로 공유될 예정입니다. 여러분의 피드백을 기다립니다!