오늘날 컴퓨팅 기술은 그 정점에 도달했으며, 그 중요성은 계속해서 증대되고 있습니다. 지난 30년 동안 하드웨어는 특히 처리 능력과 멀티태스킹 기능 면에서 전반적으로 놀라운 발전과 개선을 이루어냈습니다.
만약 여러 대의 컴퓨터가 협력하여 작업을 분담하고 병렬적으로 실행한다면, 그 성능 향상이 얼마나 클지 상상해 보십시오. 이것이 바로 분산 컴퓨팅의 핵심 개념입니다. 마치 컴퓨터들이 팀을 이루어 함께 일하는 것과 같습니다.
하지만 왜 이 분산 컴퓨팅에 대해 이야기하는지 궁금할 수 있습니다. 분산 컴퓨팅과 아마존 EMR (Elastic MapReduce)은 매우 밀접하게 관련되어 있습니다. AWS의 EMR은 분산 컴퓨팅의 원리를 활용하여 클라우드 환경에서 대량의 데이터를 처리하고 분석합니다.
Amazon EMR을 사용하면 이제 S3 인스턴스에서 선택한 분산 처리 프레임워크를 통해 대규모 데이터를 효율적으로 분석하고 처리할 수 있습니다.
Amazon EMR의 작동 방식
출처: aws.amazon.com
가장 먼저 데이터를 Amazon S3, DynamoDB 또는 기타 AWS 스토리지 플랫폼과 같은 다양한 데이터 저장소에 입력합니다. 이들은 모두 EMR과 완벽하게 호환됩니다.
다음으로, 이러한 데이터를 효과적으로 처리하고 분석하기 위해서는 강력한 빅 데이터 프레임워크가 필요합니다. Apache Spark, Hadoop, Hive, Presto 등 다양한 빅 데이터 프레임워크 중에서 필요에 가장 적합한 것을 선택하고, 선택한 데이터 저장소에 업로드할 수 있습니다.
데이터를 병렬로 처리 및 분석하기 위해 EC2 인스턴스로 구성된 EMR 클러스터가 생성됩니다. 사용자는 노드 수와 기타 세부 설정을 조정하여 클러스터를 사용자 정의할 수 있습니다.
이러한 노드에 데이터와 프레임워크가 배포되어, 데이터 조각들이 개별적으로 처리되고 그 결과가 통합됩니다. 이것이 바로 EMR의 기본 작동 원리입니다.
데이터 처리가 완료되면 클러스터를 종료하여 할당된 모든 리소스를 회수할 수 있습니다.
Amazon EMR의 주요 이점
규모에 상관없이 모든 기업은 항상 비용 효율적인 솔루션을 최우선으로 고려합니다. 그렇다면 왜 저렴한 Amazon EMR을 선택하지 않아야 할까요? AWS에서 다양한 빅 데이터 프레임워크 실행을 단순화하여 비용을 절감하면서 데이터를 효율적으로 처리하고 분석할 수 있는 편리한 방법을 제공합니다.
✅ 유연성: ‘Elastic MapReduce’라는 이름에서 알 수 있듯이 Amazon EMR은 요구 사항에 따라 클러스터 크기를 수동 또는 자동으로 손쉽게 조정할 수 있습니다. 예를 들어, 특정 시점에 200개의 인스턴스가 필요할 수 있지만, 한두 시간 후에는 600개의 인스턴스가 필요할 수도 있습니다. 이러한 유연성은 급변하는 수요에 대응해야 할 때 Amazon EMR이 최적의 선택이 되도록 합니다.
✅ 폭넓은 데이터 저장소 지원: Amazon EMR은 Amazon S3, Hadoop 분산 파일 시스템, Amazon DynamoDB 또는 기타 AWS 데이터 저장소와 완벽하게 통합되어 있습니다.
✅ 다양한 데이터 처리 도구: Amazon EMR은 Apache Spark, Hive, Hadoop 및 Presto를 비롯한 다양한 빅 데이터 프레임워크를 지원합니다. 또한 이러한 프레임워크에서 딥 러닝 및 머신 러닝 알고리즘과 도구를 실행할 수 있습니다.
✅ 비용 효율성: 다른 상용 솔루션과는 달리 Amazon EMR을 사용하면 실제로 사용한 리소스에 대해서만 시간당 비용을 지불합니다. 뿐만 아니라 예산에 맞는 다양한 요금 모델 중에서 선택할 수도 있습니다.
✅ 클러스터 맞춤화: 프레임워크를 통해 클러스터 내 각 인스턴스를 사용자 지정할 수 있습니다. 또한 사용자의 요구에 맞는 빅 데이터 프레임워크와 완벽한 클러스터 유형을 조합할 수 있습니다. 예를 들어 Apache Spark와 Graviton2 기반 인스턴스의 조합은 EMR에서 최적화된 성능을 제공합니다.
✅ 접근 제어: AWS Identity and Access Management(IAM) 도구를 사용하여 EMR에 대한 접근 권한을 세밀하게 제어할 수 있습니다. 예를 들어, 특정 사용자에게는 클러스터 편집 권한을 부여하고, 다른 사용자에게는 보기 권한만 부여할 수 있습니다.
✅ 통합: EMR은 다른 모든 AWS 서비스와 매끄럽게 통합됩니다. 이를 통해 EMR에서 가상 서버의 성능, 강력한 보안, 확장 가능한 용량 및 분석 기능을 활용할 수 있습니다.
Amazon EMR 활용 사례
#1. 머신러닝
Amazon EMR에서 머신 러닝 및 딥 러닝 기술을 사용하여 데이터를 심층적으로 분석할 수 있습니다. 예를 들어, 건강 관련 데이터에 다양한 알고리즘을 적용하여 체질량 지수, 심박수, 혈압, 체지방률과 같은 다양한 건강 지표를 추적하는 것은 피트니스 트래커 개발의 핵심 요소입니다. 이러한 모든 작업을 EMR 인스턴스에서 더욱 빠르고 효율적으로 수행할 수 있습니다.
#2. 대규모 데이터 변환
소매 업체는 일반적으로 고객 행동을 분석하고 비즈니스 전략을 개선하기 위해 엄청난 양의 디지털 데이터를 수집합니다. 이러한 맥락에서 Amazon EMR은 Spark를 사용하여 대량의 데이터를 효율적으로 가져오고 대규모 변환을 수행하는 데 이상적입니다.
#3. 데이터 마이닝
처리 시간이 오래 걸리는 대용량 데이터 세트를 다루고 싶으십니까? Amazon EMR은 복잡한 데이터 세트의 데이터 마이닝 및 예측 분석에 특화되어 있으며, 특히 구조화되지 않은 데이터의 경우에 더욱 강력한 성능을 발휘합니다. 또한, EMR의 클러스터 아키텍처는 병렬 처리에 최적화되어 있습니다.
#4. 연구 활동
Amazon EMR은 비용 효율적이고 효율적인 프레임워크로서, 연구 활동을 위한 훌륭한 선택입니다. 뛰어난 확장성을 바탕으로 EMR에서 대규모 데이터 세트를 실행할 때 성능 문제가 거의 발생하지 않습니다. 따라서 이 프레임워크는 빅 데이터 연구 및 분석 연구실에서 매우 유용합니다.
#5. 실시간 스트리밍
Amazon EMR의 또 다른 주요 장점은 실시간 스트리밍 지원입니다. Amazon EMR에서 Apache Kafka 및 Apache Flink를 사용하여 온라인 게임, 비디오 스트리밍, 트래픽 모니터링 및 주식 거래를 위한 확장 가능한 실시간 스트리밍 데이터 파이프라인을 구축할 수 있습니다.
EMR, Amazon Glue, Redshift의 차이점
AWS EMR 대 Glue
Amazon EMR과 Amazon Glue는 데이터를 처리하는 데 있어 뛰어난 기능을 제공하는 두 가지 강력한 AWS 서비스입니다.
Amazon Glue는 다양한 소스에서 데이터를 추출하고 변환하여 데이터 웨어하우스로 로드하는 작업을 빠르고 효율적으로 수행하는 반면, Amazon EMR은 Hadoop, Spark, Hive 등을 사용하여 빅 데이터 애플리케이션을 처리하는 데 유용합니다.
기본적으로 AWS Glue는 분석할 데이터를 수집하고 준비하는 데 사용되며, Amazon EMR은 데이터를 실제로 처리하는 데 사용됩니다.
EMR 대 Redshift
만약 데이터를 지속적으로 탐색하고 쉽게 쿼리할 수 있다면 얼마나 좋을까요? SQL은 바로 이러한 목적을 위해 자주 사용되는 도구입니다. Redshift는 SQL을 사용하여 대량의 데이터를 간편하게 쿼리할 수 있도록 최적화된 온라인 분석 처리 서비스를 제공합니다.
Amazon EMR은 데이터 저장 시 S3 및 DynamoDB와 같은 타사 스토리지 제공 업체를 활용하여 뛰어난 확장성, 보안 및 가용성을 제공합니다. 반면에 Redshift는 자체 데이터 계층을 가지고 있으며, 데이터를 열 형식으로 저장할 수 있습니다.
Amazon EMR 비용 최적화 방법
#1. 형식화된 데이터 사용
데이터의 크기가 커질수록 처리하는 데 더 많은 시간이 소요됩니다. 또한, 원시 데이터를 클러스터에 직접 공급하면 처리 과정이 더욱 복잡해져 분석하려는 부분을 찾는 데 더 많은 시간이 걸립니다.
따라서, 형식화된 데이터는 열, 데이터 유형, 크기 등과 관련된 메타데이터를 함께 제공하므로 검색 및 집계 시간을 절약할 수 있습니다.
데이터 압축 기술을 활용하여 데이터 크기를 줄이십시오. 작은 데이터 세트를 처리하는 것이 상대적으로 더 쉽기 때문입니다.
#2. 비용 효율적인 스토리지 서비스 활용
비용 효율적인 기본 스토리지 서비스를 활용하면 EMR 관련 주요 비용을 절감할 수 있습니다. Amazon S3는 입력 및 출력 데이터를 저장하기 위한 간단하고 저렴한 스토리지 서비스를 제공합니다. 종량제 모델은 사용한 실제 스토리지에 대해서만 비용을 청구합니다.
#3. 적절한 인스턴스 크기 조정
적절한 크기의 인스턴스를 사용하는 것은 EMR 예산을 최적화하는 데 매우 중요합니다. EC2 인스턴스는 일반적으로 초당 과금되며 크기에 따라 가격이 조정됩니다. 따라서 큰 기기를 효율적으로 사용하는 것이 여러 개의 작은 기기를 사용하는 것보다 더 비용 효율적일 수 있습니다.
#4. 스팟 인스턴스 활용
스팟 인스턴스는 사용하지 않는 EC2 리소스를 할인된 가격으로 구매할 수 있는 훌륭한 옵션입니다. 온디맨드 인스턴스에 비해 비용은 저렴하지만, 수요가 증가하면 다시 회수될 수 있으므로 영구적이지 않습니다. 따라서 내결함성에는 유연하지만 장기 실행 작업에는 적합하지 않을 수 있습니다.
#5. 자동 스케일링
자동 스케일링 기능은 클러스터의 크기가 너무 크거나 작아지는 것을 방지합니다. 워크로드에 따라 클러스터에서 올바른 수의 인스턴스 및 유형을 선택하여 비용을 최적화할 수 있습니다.
결론
클라우드 및 빅 데이터 기술은 끊임없이 발전하고 있으며, 배울 수 있는 도구와 프레임워크는 무궁무진합니다. 빅 데이터와 클라우드 기술을 모두 활용하는 핵심 플랫폼 중 하나는 바로 Amazon EMR입니다. Amazon EMR은 대용량 데이터를 처리하고 분석하기 위해 빅 데이터 프레임워크 실행을 간소화합니다.
EMR을 시작하는 데 도움이 되도록 이 글에서는 EMR의 정의, 이점, 작동 방식, 활용 사례 및 비용 효율적인 접근 방식에 대해 설명했습니다.
다음으로, AWS Athena에 대해 자세히 알아보시기 바랍니다.