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Amazon Redshift
분석클라우드 데이터 웨어하우스
▶아키텍처 다이어그램
점선 애니메이션은 데이터 또는 요청의 흐름 방향을 나타냅니다
왜 필요한가요?
운영 데이터베이스에서 그대로 BI 질의를 돌리면 애플리케이션 성능이 나빠지고 대규모 집계도 버겁습니다. 분석 전용 데이터 웨어하우스가 필요합니다.
안에서 어떻게 동작하나요?
Redshift는 컬럼형 저장과 분산 처리 노드로 대규모 SQL 집계를 빠르게 수행합니다. 데이터는 보통 S3와 Glue를 거쳐 적재되고, BI 도구는 클러스터에 연결해 리포트를 만듭니다.
무엇과 헷갈리나요?
Redshift와 Athena는 둘 다 SQL 분석이 가능하지만 적재 전략이 다릅니다. Redshift는 데이터를 웨어하우스에 적재해 반복 분석하는 데 강하고, Athena는 S3 파일을 바로 읽는 데 강합니다.
왜 이런 방식이 등장했나요?
운영 DB 위에 보고서를 얹는 방식은 규모가 커질수록 한계가 뚜렷했습니다. 그래서 분석 전용 저장 구조와 분산 처리 엔진을 갖춘 웨어하우스 서비스인 Redshift가 등장했습니다.
언제 쓰나요?
대시보드, 정기 리포트, 대규모 집계, 여러 소스 데이터를 한데 모은 분석에 적합합니다. 임시 조사성 쿼리만 간헐적으로 실행하는 경우에는 과합니다.
비즈니스 인텔리전스데이터 웨어하우스배치 분석데이터 마트
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