4. Glue 는 주요 구성요소

AWS Glue: ETL 워크플로와 데이터 카탈로그 관리의 핵심

AWS Glue는 데이터를 추출(Extract), 변환(Transform), 로드(Load)하는 ETL 워크플로를 손쉽게 설정하고 관리할 수 있는 AWS의 강력한 서비스입니다. AWS Glue Data Catalog와 통합되어 다양한 데이터 소스, 변환, 그리고 저장소에 대한 메타데이터를 관리하며, Apache Hive Metastore를 대체하는 기능도 제공합니다. 이를 통해 사용자는 복잡한 데이터 워크플로를 자동화하고 최적화할 수 있습니다.

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AWS Glue의 주요 구성 요소

1. AWS Glue Data Catalog
   • 역할: AWS 클라우드에서 지속 가능한 메타데이터 저장소로, 다양한 데이터 소스의 메타데이터를 저장합니다.
   • 구성: 데이터베이스와 테이블의 모음으로, Amazon S3, Amazon RDS, Apache Hadoop 등에서 데이터를 관리합니다.
   • 주요 기능:
     • 데이터 보안: IAM 정책 및 AWS Lake Formation을 활용해 민감한 데이터 접근을 제어.
     • 스키마 변경 및 감사: AWS CloudTrail과 통합하여 데이터 변경 내역 추적.
   • 활용 사례: Amazon Athena, Amazon Redshift Spectrum, Amazon EMR 등에서 메타데이터를 활용하여 데이터 분석 및 처리를 수행합니다.
2. AWS Glue 크롤러 및 분류기
   • 역할: 데이터를 자동으로 스캔하고, 스키마를 추출하며 Data Catalog에 저장합니다.
   • 장점: 자동화된 데이터 스키마 생성 및 관리로 데이터 처리 효율성 증대.
3. AWS Glue ETL 작업
   • 기능: Data Catalog의 메타데이터를 사용하여 PySpark 및 Scala 기반의 스크립트를 자동 생성.
   • 활용: 데이터를 정리하고 변환하여 Amazon Redshift, Amazon S3 등으로 로드.
   • 스트리밍 ETL: 실시간 데이터(예: IoT, 클릭스트림) 처리 지원.
4. AWS Glue 작업 시스템
   • 역할: ETL 워크플로의 스케줄링 및 이벤트 기반 트리거 제공.
   • 시각적 인터페이스: 직관적인 캔버스를 통해 작업 생성 및 관리 가능.

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AWS Glue의 시각적 ETL 환경

AWS Glue 콘솔은 사용자가 시각적 ETL 캔버스를 통해 직관적으로 작업을 정의하고 관리할 수 있도록 지원합니다.

• 특징:
  • 노드 기반의 작업 설계로 데이터 소스, 변환, 대상을 시각적으로 연결.
  • 작업 흐름을 실시간으로 미리보기하고 수정 가능.
  • 스크립트를 직접 편집해 고급 사용자 정의 작업 가능.
• 주요 기능:
  • 작업 캔버스: ETL 작업을 설계할 수 있는 작업 공간.
  • 데이터 미리보기: 변환 결과를 사전 확인.
  • 출력 스키마 편집: 작업 중 데이터 스키마를 동적으로 관리.

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AWS Glue의 주요 장점

1. 확장성: 크롤러와 Data Catalog를 통해 대규모 데이터 워크플로 처리.
2. 자동화: 스크립트 생성과 작업 스케줄링으로 수작업 최소화.
3. 호환성: Apache Hive, Amazon Athena 등 다양한 데이터 시스템과 통합 가능.
4. 보안 및 감사: AWS Lake Formation 및 CloudTrail과 통합하여 데이터 보호 및 추적.

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AWS Glue는 데이터 파이프라인 자동화 및 관리를 위한 필수 도구로, 다양한 AWS 서비스와의 통합을 통해 데이터 처리 효율성을 극대화할 수 있습니다. 이로써 조직은 데이터 기반 의사결정을 빠르고 정확하게 내릴 수 있습니다.