오늘날 컴퓨팅은 최고조에 달하며 계속해서 증가하고 있습니다. 지난 30년 동안 기계는 특히 처리 능력과 멀티태스킹 측면에서 전체적으로 발전하고 개선되었습니다.
작업이 여러 컴퓨터에서 공유되고 병렬로 실행되는 경우 성능 향상이 얼마나 미친 것인지 상상할 수 있습니까? 이를 분산 컴퓨팅이라고 합니다. 컴퓨터의 팀워크와 같습니다.
그러나 이 분산 컴퓨팅에 대해 논의하는 이유가 궁금할 수 있습니다. 분산 컴퓨팅 및 아마존 EMR (Elastic MapReduce)는 관련성이 높습니다. 즉, AWS의 EMR은 분산 컴퓨팅 원리를 사용하여 클라우드에서 대량의 데이터를 처리하고 분석합니다.
Amazon EMR을 사용하면 이제 S3 인스턴스에서 선택한 분산 처리 프레임워크를 사용하여 빅 데이터를 분석하고 처리할 수 있습니다.
목차
Amazon EMR은 어떻게 작동합니까?
원천: aws.amazon.com
먼저 Amazon S3, DynamoDB 또는 기타 AWS 스토리지 플랫폼과 같은 모든 데이터 저장소에 데이터를 입력하십시오. 모두 EMR과 잘 통합됩니다.
이제 이 데이터를 처리하고 분석하려면 빅 데이터 프레임워크가 필요합니다. Apache Spark, Hadoop, Hive 및 Presto와 같은 다양한 빅 데이터 프레임워크 중에서 요구 사항에 맞는 것을 선택하고 선택한 데이터 저장소에 업로드할 수 있습니다.
데이터를 병렬로 처리하고 분석하기 위해 EC2 인스턴스의 EMR 클러스터가 생성됩니다. 노드 수 및 기타 세부 정보를 구성하여 클러스터를 생성할 수 있습니다.
기본 스토리지는 데이터 청크가 개별적으로 처리되고 결과가 결합되는 이러한 노드에 데이터 및 프레임워크를 배포합니다.
결과가 나오면 클러스터를 종료하여 할당된 리소스를 모두 해제할 수 있습니다.
Amazon EMR의 이점
규모가 크든 작든 기업은 항상 비용 효율적인 솔루션 채택을 고려합니다. 그렇다면 저렴한 Amazon EMR이 아닌 이유는 무엇입니까? AWS에서 다양한 빅 데이터 프레임워크 실행을 단순화할 수 있을 때 비용을 절약하면서 데이터를 처리하고 분석하는 편리한 방법을 제공합니다.
✅ 탄력성: ‘Elastic MapReduce’라는 용어를 통해 그 성질을 짐작할 수 있습니다. 요구 사항에 따라 Amazon EMR을 사용하면 클러스터 크기를 수동 또는 자동으로 쉽게 조정할 수 있습니다. 예를 들어 지금 요청을 처리하려면 200개의 인스턴스가 필요할 수 있으며 한두 시간 후에 600개의 인스턴스가 될 수 있습니다. 따라서 Amazon EMR은 수요의 빠른 변화에 적응할 수 있는 확장성만 필요한 경우에 가장 적합합니다.
✅ 데이터 저장소: Amazon S3, Hadoop 분산 파일 시스템, Amazon DynamoDB 또는 기타 AWS 데이터 저장소와 관계없이 Amazon EMR은 완벽하게 통합됩니다.
✅ 데이터 처리 도구: Amazon EMR은 Apache Spark, Hive, Hadoop 및 Presto를 비롯한 다양한 빅 데이터 프레임워크를 지원합니다. 또한 이 프레임워크에서 딥 러닝 및 머신 러닝 알고리즘과 도구를 실행할 수 있습니다.
✅ 비용 효율적: 다른 상용 제품과 달리 Amazon EMR을 사용하면 사용한 리소스에 대해서만 시간당 비용을 지불할 수 있습니다. 또한 예산에 맞는 다양한 가격 책정 모델 중에서 선택할 수 있습니다.
✅ 클러스터 사용자 지정: 프레임워크를 사용하면 클러스터의 각 인스턴스를 사용자 지정할 수 있습니다. 또한 빅 데이터 프레임워크를 완벽한 클러스터 유형과 페어링할 수 있습니다. 예를 들어 Apache Spark 및 Graviton2 기반 인스턴스는 EMR에서 최적화된 성능을 위한 치명적인 콤보입니다.
✅ 액세스 제어: AWS Identity and Access Management(IAM) 도구를 활용하여 EMR에서 권한을 제어할 수 있습니다. 예를 들어 특정 사용자는 클러스터를 편집할 수 있고 다른 사용자는 클러스터를 볼 수만 있습니다.
✅ 통합: EMR을 다른 모든 AWS 서비스와 원활하게 통합합니다. 이를 통해 EMR에서 가상 서버의 성능, 강력한 보안, 확장 가능한 용량 및 분석 기능을 얻을 수 있습니다.
Amazon EMR 사용 사례
#1. 기계 학습
Amazon EMR에서 기계 학습 및 딥 러닝을 사용하여 데이터를 분석합니다. 예를 들어 건강 관련 데이터에 다양한 알고리즘을 실행하여 체질량 지수, 심박수, 혈압, 체지방률 등과 같은 여러 건강 메트릭을 추적하는 것은 피트니스 트래커를 개발하는 데 중요합니다. 이 모든 것을 EMR 인스턴스에서 더 빠르고 효율적으로 수행할 수 있습니다.
#2. 대규모 변환 수행
소매업체는 일반적으로 고객 행동을 분석하고 비즈니스를 개선하기 위해 많은 양의 디지털 데이터를 가져옵니다. 같은 맥락에서 Amazon EMR은 Spark를 사용하여 빅 데이터를 가져오고 대규모 변환을 수행하는 데 효율적입니다.
#삼. 데이터 수집
처리하는 데 시간이 오래 걸리는 데이터 세트를 처리하고 싶습니까? Amazon EMR은 특히 구조화되지 않은 데이터 사례에서 복잡한 데이터 세트의 데이터 마이닝 및 예측 분석 전용입니다. 또한 클러스터 아키텍처는 병렬 처리에 적합합니다.
#4. 연구 목적
Amazon EMR이라는 비용 효과적이고 효율적인 프레임워크로 연구를 완료하십시오. 확장성으로 인해 EMR에서 대규모 데이터 세트를 실행하는 동안 성능 문제가 거의 발생하지 않습니다. 따라서 이 프레임워크는 빅 데이터 연구 및 분석 연구실에서 매우 적합합니다.
#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 구축합니다.
EMR은 Amazon Glue 및 Redshift와 어떻게 다른가요?
AWS EMR 대 접착제
두 가지 강력한 AWS 서비스인 Amazon EMR과 Amazon Glue는 데이터를 다루는 데 있어 충성도 높은 평가를 받았습니다.
Amazon Glue를 사용하면 다양한 소스에서 데이터를 추출하고 변환하여 데이터 웨어하우스로 로드하는 작업이 빠르고 효율적이며, Amazon EMR은 Hadoop, Spark, Hive 등을 사용하여 빅 데이터 애플리케이션을 처리하는 데 도움이 됩니다.
기본적으로 AWS Glue를 사용하면 분석할 데이터를 수집하고 준비할 수 있으며 Amazon EMR을 사용하면 데이터를 처리할 수 있습니다.
EMR 대 레드시프트
지속적으로 데이터를 탐색하고 쉽게 쿼리하는 모습을 상상해 보십시오. SQL은 이를 위해 자주 사용하는 것입니다. 같은 맥락에서 Redshift는 SQL을 사용하여 대량의 데이터를 쉽게 쿼리할 수 있도록 최적화된 온라인 분석 처리 서비스를 제공합니다.
데이터를 저장할 때 S3 및 DynamoDB와 같은 타사 스토리지 제공업체를 사용하는 Amazon EMR은 확장성, 보안 및 가용성이 매우 뛰어납니다. 반대로 Redshift에는 자체 데이터 계층이 있어 데이터를 열 형식으로 저장할 수 있습니다.
Amazon EMR 비용 최적화 접근 방식
#1. 형식화된 데이터와 함께 제공
데이터가 클수록 처리하는 데 시간이 오래 걸립니다. 또한 원시 데이터를 클러스터에 직접 공급하면 훨씬 더 복잡해져 처리하려는 부분을 찾는 데 더 많은 시간이 걸립니다.
따라서 형식이 지정된 데이터에는 열, 데이터 유형, 크기 등에 대한 메타데이터가 함께 제공되므로 이를 사용하여 검색 및 집계 시간을 절약할 수 있습니다.
또한 데이터 압축 기술을 활용하여 데이터 크기를 줄이십시오. 작은 데이터 세트를 처리하는 것이 상대적으로 더 쉽기 때문입니다.
#2. 저렴한 스토리지 서비스 사용
비용 효율적인 기본 스토리지 서비스를 활용하면 주요 EMR 지출을 줄일 수 있습니다. Amazon s3는 입력 및 출력 데이터를 저장하기 위한 간단하고 저렴한 스토리지 서비스입니다. 종량제 모델은 사용한 실제 스토리지에 대해서만 비용을 청구합니다.
#삼. 올바른 인스턴스 크기 조정
올바른 크기의 적절한 인스턴스를 사용하면 EMR에 소요되는 예산을 크게 줄일 수 있습니다. EC2 인스턴스는 일반적으로 초당 청구되며 크기에 따라 가격이 조정되지만 .7x 대형 클러스터를 사용하든 .36x 대형 클러스터를 사용하든 관리 비용은 동일합니다. 따라서 더 큰 기계를 효율적으로 사용하는 것은 여러 개의 작은 기계를 사용하는 것보다 비용 효율적입니다.
#4. 스팟 인스턴스
스팟 인스턴스는 미사용 EC2 리소스를 할인된 가격으로 구매할 수 있는 훌륭한 옵션입니다. 온디맨드 인스턴스에 비해 저렴하지만 수요가 증가하면 다시 청구할 수 있으므로 영구적이지 않습니다. 따라서 이들은 내결함성에는 유연하지만 장기 실행 작업에는 적합하지 않습니다.
#5. 자동 크기 조정
자동 크기 조정 기능만 있으면 너무 크거나 작은 클러스터를 피할 수 있습니다. 이를 통해 워크로드에 따라 클러스터에서 올바른 수와 유형의 인스턴스를 선택하여 비용을 최적화할 수 있습니다.
마지막 말
클라우드 및 빅 데이터 기술에는 끝이 없으므로 배우고 구현할 수 있는 도구와 프레임워크가 무궁무진합니다. 빅 데이터와 클라우드를 모두 활용하는 단일 플랫폼 중 하나는 Amazon EMR입니다. Amazon EMR은 대용량 데이터를 처리하고 분석하기 위해 빅 데이터 프레임워크 실행을 단순화합니다.
EMR을 시작하는 데 도움이 되도록 이 기사에서는 EMR의 정의, 이점, 작동 방식, 사용 사례 및 비용 효율적인 접근 방식을 보여줍니다.
다음으로 AWS Athena에 대해 알아야 할 모든 것을 확인하십시오.