AWS Kinesis Data Analytics는 실시간 데이터 스트림 분석 및 처리를 가능하게 하는 강력한 도구입니다. 이 서비스를 통해 실시간 분석 대시보드를 만들고, 로그 파일에서 문제를 찾아내며, 비정상적인 활동을 감지할 수 있습니다.
이러한 기능을 통해 데이터에서 통찰력을 얻고, 문제를 신속하게 파악하며, 거의 즉각적으로 대응할 수 있습니다. 이 글에서는 AWS Kinesis Data Analytics를 효과적으로 사용하기 위한 전반적인 지침을 제공합니다.
AWS Kinesis 데이터 분석이란 무엇인가?
출처: aws.amazon.com
AWS Kinesis Data Analytics는 AWS Kinesis 서비스 제품군에 속하는 완전 관리형 서비스입니다. 실시간으로 유입되는 스트리밍 데이터를 처리하는 데 특화되어 있으며, IoT 장치, 클릭스트림, 광고 애플리케이션 로그 등 다양한 데이터 소스에서 지속적으로 생성되는 데이터를 다룰 수 있습니다. AWS Kinesis Data Analytics는 AWS 클라우드 환경에서 관리되는 Apache Flink 인스턴스를 제공하며, 내부적으로 EC2 인스턴스를 활용합니다.
이 서비스 제품군에는 Kinesis Data Streams, Kinesis Data Firehose 등이 포함되어 있습니다. 이러한 서비스들은 스트리밍 데이터를 효율적으로 수집하고 처리하는 데 필요한 솔루션을 제공하는 것을 목표로 합니다.
스트리밍 데이터란 무엇인가?
스트리밍 데이터는 시스템으로 지속적으로 유입되며, 새로운 정보가 추가됨에 따라 실시간으로 변화하는 데이터를 의미합니다. 이는 시간의 흐름에 따라 변하지 않는 정적인 데이터 세트와 대비됩니다.
AWS Kinesis는 제한된 데이터 세트와 제한되지 않은 데이터 세트 모두를 처리하는 데 도움을 줍니다. 제한된 데이터 세트는 시작과 끝이 명확한 반면, 제한되지 않은 데이터 세트는 시작은 있지만 명확한 끝이 없는 데이터입니다.
AWS Kinesis Data Analytics의 주요 기능
AWS Kinesis Data Analytics는 다양한 주요 기능을 제공하며, 그중 몇 가지를 소개합니다.
- 실시간으로 스트리밍 데이터를 분석하는 기능
- SQL 기반 편집기를 통해 분석 스크립트를 작성하는 기능
- 고가용성과 안정성을 위한 자동 확장 기능
- 다른 AWS 서비스와의 원활한 통합
비즈니스에서 Kinesis Data Analytics의 중요성
- Kinesis Data Analytics를 사용하면 필요한 정보를 즉시 확보하여 의사 결정을 신속하게 내릴 수 있습니다. 데이터 수집과 의미 있는 정보로의 요약에는 시간이 소요되지만, 데이터 분석을 통해 의사 결정 속도를 향상시킬 수 있습니다.
- 이상 징후를 신속하게 감지하여 문제 해결 시간을 단축할 수 있습니다. 예를 들어, 비즈니스 거래 처리 과정에서 사기를 암시하는 의심스러운 활동을 발견하고 즉시 대응할 수 있습니다.
- 실시간으로 비즈니스 운영 상황을 모니터링하고 제어할 수 있습니다. 웹사이트 이벤트, IoT 장치 측정, 센서 데이터 등 다양한 소스에서 데이터를 수집할 수 있습니다.
AWS Kinesis Data Analytics의 구조
AWS Kinesis Data Analytics는 데이터를 받아 처리하고, 변환된 결과를 출력하는 여러 구성 요소로 이루어져 있습니다. 데이터 소스, 처리 애플리케이션, 출력 대상, 그리고 시스템 내부에서 데이터 이동을 담당하는 인애플리케이션 스트림으로 구성됩니다.
데이터 소스는 스트리밍 데이터의 원천으로, AWS 서비스(Firehose, S3 버킷, Kinesis Data Streams) 또는 AWS 외부의 데이터(예: 시계열 데이터) 등이 될 수 있습니다.
처리 애플리케이션은 사용자가 직접 생성하는 AWS Kinesis 애플리케이션으로, 입력 데이터를 유의미한 출력 데이터로 변환합니다. SQL을 사용하여 작성되며, 데이터 소스에서 가져온 데이터에 반복적인 쿼리를 적용합니다.
처리된 데이터의 출력 대상은 데이터 스트림, Firehose, S3 버킷, Amazon MSK 및 분석 대시보드와 같은 다양한 목적지가 될 수 있습니다.
Kinesis Data Analytics는 인애플리케이션 스트림을 사용하여 처리 단계 간의 데이터 흐름을 관리합니다. 이러한 스트림은 SQL 쿼리나 Flink 작업 간에 데이터를 전달하는 통로 역할을 합니다.
AWS Kinesis Data Analytics의 핵심 요소
AWS Kinesis Data Analytics는 세 가지 주요 구성 요소로 이루어져 있습니다. 각 구성 요소와 관련된 기능에 대해 자세히 알아보겠습니다.
Apache Flink
AWS Kinesis Data Analytics 플랫폼은 Apache Flink의 관리형 인스턴스를 기반으로 합니다. Amazon 클라우드 인프라, 특히 사용량에 따라 자동으로 확장되는 EC2 인스턴스에서 실행됩니다. Apache Flink는 높은 가용성과 정확성을 보장하는 스트리밍 애플리케이션을 구축하기 위한 프레임워크입니다.
제한된 데이터와 제한되지 않은 데이터 모두에 대해 효과적으로 작동하며, 클러스터 컴퓨팅 시스템에서 분산 시스템으로 실행됩니다. Apache Flink는 애플리케이션을 병렬화하여 클러스터에서 계산 작업을 분산 처리합니다.
Kinesis Data Analytics Studio
출처: aws.amazon.com
Kinesis Data Analytics Studio를 통해 노트북 환경에서 시각화된 광고 쿼리를 생성할 수 있습니다. 이 노트북은 SQL, Python, Scala를 지원하며, 구문 강조 및 유효성 검사 기능도 제공합니다. 또한, API를 사용하여 스트리밍 데이터에서 실행되는 쿼리를 만들 수도 있습니다.
Data Analytics Studio 노트북은 자동 확장되는 EC2 인스턴스에서 호스팅되므로 서버리스 솔루션을 제공하며, 사용자는 기본 인프라에 대해 걱정할 필요가 없습니다.
Kinesis Data Analytics SQL 애플리케이션
출처: docs.aws.amazon.com
데이터 분석 SQL 애플리케이션은 데이터 스트림 및 Firehose와 통합되어 데이터를 수집하고, SQL을 사용하여 데이터를 처리하며, 결과를 AWS 서비스로 다시 내보낼 수 있습니다.
이 구성 요소는 SQL 쿼리를 작성하고 관리하기 위한 콘솔 기반 편집기를 제공합니다. 일반적인 작업에 사용할 수 있는 미리 구축된 템플릿을 제공하여 작업 속도를 높이고 처음부터 모든 것을 만들 필요가 없도록 해줍니다.
Kinesis Data Analytics를 선택해야 하는 이유
#1. 확장성
이 서비스는 관리형 Apache Flink 인스턴스를 사용합니다. Apache Flink는 병렬 클러스터 컴퓨팅을 활용하여 작업 부하를 분산시키고, AWS는 필요에 따라 기본 컴퓨팅 클러스터의 크기를 자동으로 조정합니다. 따라서 Kinesis Data Analytics는 대규모 데이터 스트림을 처리하기에 적합한 확장성을 제공합니다.
#2. 성능
Apache Flink는 대규모 확장 가능한 병렬 컴퓨팅 네트워크에서 실행되므로 대량의 데이터를 처리할 때 뛰어난 성능을 발휘합니다. 대부분의 작업이 메모리 또는 효율적인 디스크 데이터 구조에서 수행되어, 1초 미만의 짧은 대기 시간을 제공합니다.
#3. 최적화
플랫폼은 성능을 극대화하도록 맞춤 설정할 수 있습니다. 예를 들어, 창 시간, 창 크기, 텀블링 또는 슬라이딩 창을 조정하여 성능을 최적화할 수 있습니다. 데이터 필터링을 통해 관심 있는 특정 특성에 집중할 수도 있으며, SQL 쿼리 최적화를 통해 성능을 향상시킬 수도 있습니다.
#4. 보안
AWS Kinesis Data Analytics는 AWS 클라우드의 견고한 보안 기능을 제공합니다. 전송 중인 데이터를 암호화하고, 데이터 및 분석 액세스를 관리하는 기능을 포함하며, 클라우드 관리형 서비스에서 기대할 수 있는 정기적인 업데이트 및 패치를 제공합니다.
#5. 규정 준수
이 서비스는 데이터 및 개인 정보 보호 규정을 준수하는 데 도움을 줍니다. 데이터 보존 및 삭제 정책을 쉽게 정의할 수 있으며, 실시간으로 위협과 사고를 식별하는 데 유용한 AWS 서비스도 제공합니다. 이를 통해 데이터를 적절하게 처리하고 관리할 수 있습니다.
Kinesis Data Analytics의 활용 사례 및 응용 분야
AWS Kinesis Data Analytics를 활용하면 데이터 스트림에서 실시간으로 수신되는 데이터를 지속적으로 읽고, 처리하고, 저장하는 코드를 작성할 수 있습니다. 이는 다음과 같은 다양한 작업에 유용하게 활용됩니다.
- 빠르게 유입되는 데이터를 처리하기 위한 분석 대시보드 구축. 사용자의 상호작용 방식을 더 잘 이해하기 위해 웹사이트/플랫폼 이벤트 데이터를 처리하는 데 유용합니다.
- Amazon S3 버킷, Amazon Kinesis Data Streams 또는 Amazon MSK와 같은 다른 AWS 서비스로 데이터를 스트리밍하기 전에 데이터를 처리하여 데이터의 의미를 강화합니다.
- IoT 장치에서 수집되는 데이터를 실시간으로 처리하고 저장합니다.
사례 연구 및 성공 사례
Arity
Arity는 운송 관련 기술 회사로, 운송을 더 안전하고 빠르고 스마트하게 만드는 것을 목표로 합니다. 이를 위해 스트리밍되는 방대한 양의 운전 데이터에서 통찰력을 얻어야 합니다. AWS Kinesis Data Analytics는 이를 가능하게 했으며, 문제 해결 시간을 분기 단위에서 주 단위로 단축했습니다.
Nextdoor
Nextdoor는 지역 소셜 네트워크 앱입니다. 지역 소식, 팁, 지역 비즈니스 정보를 제공합니다. AWS Kinesis Data Analytics는 다양한 참여 채널에서 고객의 효과와 같은 통찰력을 얻는 데 매우 유용하다는 것이 입증되었습니다.
Autodesk
Autodesk는 설계 및 엔지니어링에 사용되는 소프트웨어 개발사입니다. AutoCAD 및 Revit과 같은 인기 제품을 포함합니다. AWS Kinesis Data Analytics를 사용하여 로그를 분석함으로써 고객이 제품을 사용하는 방식을 더 잘 이해하고 소프트웨어 개선에 활용합니다.
학습 자료
#1. AWS Kinesis 데이터 분석 리소스
AWS의 AWS Kinesis Data Analytics 리소스는 AWS Kinesis 학습을 시작하기 위한 유용한 자료 모음입니다. 가장 최신의 포괄적인 가이드를 제공하며, 플랫폼의 다양한 측면을 다루는 자세한 설명서를 제공합니다.
#2. 초보자를 위한 AWS Kinesis 튜토리얼 – YouTube
YouTube에는 다양한 학습 자료가 있으며, 다음은 그 예입니다.
마지막 말
이 글에서는 AWS Kinesis Data Analytics에 대한 기본적인 소개를 제공했습니다. 이 서비스의 목적, 사용 이유, 그리고 가장 유용하게 활용될 수 있는 분야에 대한 전반적인 이해를 돕고자 했습니다.
다음으로 Apache Cassandra에 대한 기사를 읽어보실 수 있습니다.