AWS Data Pipeline이란 무엇입니까?
응용 프로그램은 데이터 파이프 라인이라고하는 끊임없이 이동하는 데이터의 가치에 의존합니다. 방대한 양의 데이터가있을 수 있지만 개념은 간단합니다. 앱은 하나의 리포지토리에 저장된 데이터를 사용하고 다른 리포지토리에서 데이터에 액세스해야하거나, 하나의 Amazon 서비스를 사용하고 다른 데이터를 사용해야합니다. 비즈니스 요구 사항이 변경되거나 다른 데이터베이스를 완전히 사용해야 할 수도 있습니다. 새로운보고가 필요하거나 보안 요구 사항이 변경 되었기 때문일 수 있습니다. 이 데이터 파이프 라인에는 데이터를 준비하기위한 ETL (추출, 변환,로드) 또는 데이터베이스에 필요한 인프라의 변경과 같은 여러 단계가 포함될 수 있지만 목표는 동일합니다. 워크 플로우 중단 도중에 오류나 병목 현상이 없습니다.
다행히 Amazon은 데이터 변환 프로세스를 훨씬 매끄럽게하기 위해 AWS Data Pipeline을 제공합니다. 이 서비스는 특히 리포지토리를 변경할 때 인프라가 어떻게 다른지, 새로운 위치에서 해당 데이터에 액세스하고 사용하는 방식에서 발생하는 복잡성을 처리하는 데 도움이됩니다. 예를 들어 사용자 구독을 처리하는 앱의 트랜잭션 데이터에 대한 세부 정보를 제공하는 특정 특정 시간에 필요한 특정 요약 정보가 있습니다. 데이터 이동은 한 가지입니다. 새로운 인프라가 귀하가 찾아야 할보고를 지원하는지 확인하십시오.
기본적으로 AWS Data Pipeline은 데이터 리포지토리 변경 인프라에 관계없이 데이터의 이동 및 변환을 자동화하여 워크 플로를 안정적이고 일관되게 만들 수있는 방법입니다. 이 서비스는 워크 플로를 정의하는 방법에 따라 모든 데이터 오케스트레이션을 처리하며 데이터 저장 방법 또는 저장 위치에 국한되지 않습니다. 이 도구는 데이터 종속성을 관리하고 자동화하는 데 도움이되며 앱, 비즈니스 대시 보드 또는보고 기능이 예상대로 작동하도록하는 데 필요한 데이터 파이프 라인 예약도 처리합니다. 이 서비스는 또한 오류나 오류가 발생할 때이를 알려줍니다.
어떤 컴퓨팅 및 스토리지 리소스를 사용하든 문제가되지 않으며 클라우드 서비스 와 온 프레미스 인프라 가 결합되어 있는지 여부는 중요하지 않습니다 . AWS Data Pipeline은 인프라와 리포지토리가 정의 된 방식으로 인해 더 복잡하게 만들지 않고 데이터 변환 프로세스를 간단하게 유지하도록 설계되었습니다.
AWS Data Pipeline의 이점
앞에서 언급했듯이 AWS Data Pipeline을 사용하면 얻을 수있는 많은 이점은 인프라, 데이터가 리포지토리에있는 위치 또는 사용중인 AWS 서비스 (예 : Amazon S3 또는 Amazon)에 의존하지 않는 방식과 관련이 있습니다. 레드 시프트). 데이터를 이동하고 다른 서비스와 통합하고보고 활동 및 응용 프로그램에 필요한 데이터를 처리하고 다른 데이터 전송 업무를 수행 할 수 있습니다.
이러한 모든 활동은 드래그 앤 드롭 인터페이스를 사용하는 AWS 콘솔 내에서 수행됩니다. 즉, 프로그래머가 아닌 사람도 백엔드 인프라와 모든 작동 방식에 대해 알 필요없이 데이터 흐름이 어떻게 작동하고 AWS 내에서 데이터 흐름을 조정하는지 확인할 수 있습니다. 이에 대한 예로 S3 리포지토리 내에서 데이터에 액세스해야하는 경우가 있습니다. 콘솔에서는 S3 내의 리포지토리 이름 만 변경하면됩니다. 최종 사용자는 인프라를 조정하거나 다른 방식으로 데이터 파이프 라인을 수용 할 필요가 없습니다.
또한 AWS Data Pipeline은 템플릿을 사용하여 프로세스를 자동화하므로 최종 사용자가 액세스하는 데이터와 위치를 조정할 수 있습니다. 이 단순하고 시각적 인 인터페이스 덕분에 비즈니스는 인프라 를 지속적으로 관리 하고 리포지토리를 조정 하지 않고도 사용자, 경영진 및 이해 관계자의 요구를 충족시킬 수 있습니다 . 데이터 처리 방식과 새로운보고, 요약, 대시 보드 및 데이터 요구 사항을 신속하고 신속하게 조정해야하는 비즈니스의 의사 결정 속도를 높입니다.
AWS Data Pipeline의 월 구독료는 예상 비용 측면에서 서비스를보다 예측 가능하게 만들며, 회사는 무료 기본 레벨 구독에 쉽게 가입하여 실제 데이터 리포지토리를 사용하여 어떻게 작동하는지 확인할 수 있습니다. 또한 데이터 이동 및 처리를 돕기 위해 서비스가 설정된 인프라에 의존하지 않기 때문에 AWS EMR (Amazon Elastic MapReduce), Amazon S3, Amazon EC2, Amazon Redshift와 같은 필요한 서비스를 선택하고 선택할 수 있습니다. , 또는 맞춤형 온-프레미스 데이터베이스.
이 모든 것 (단순한 인터페이스, 저렴한 비용 및 유연성)과 관련된 것은 자동 확장의 기본 이점입니다. 회사는 소수의 데이터 변환 작업 또는 수천 개만 실행할 수 있지만 서비스는 모든 요구 사항을 수용하고 필요에 따라 확장 또는 축소 할 수 있습니다.