1700만 명 이상의 사용자 활동 데이터를 Redshift로 통합하여 분석
AWS Athena를 활용한 S3 데이터 전처리 및 Redshift 로딩 방식 소개
Kinesis Firehose 및 MySQL 비동기 로드를 이용한 데이터 파이프라인 구축
Redshift는 Columnar Storage 방식을 사용하여 필요한 데이터만 빠르게 접근한다. 구체적으로 분산 저장 및 수평적 확장성을 통해 대용량 데이터 처리 성능을 향상시킨다. 따라서 복잡한 쿼리 및 데이터 분석에 적합하며, Athena와 연동하여 유연성을 확보한다.
Athena는 S3 데이터를 직접 쿼리하여 서버리스 환경을 제공한다. Firehose는 Fluentd와 연동하여 안정적인 데이터 스트리밍을 지원한다. 반면 비동기 로드는 방식을 통해 데이터 동기화를 수행하며, 을 유지한다. 따라서 각 방식은 에 따라 선택된다.
데이터 파이프라인 구축 시 데이터 볼륨과 처리 속도를 고려해야 한다. 구체적으로 Firehose를 사용하면 빠른 데이터 전송이 가능하지만, 스키마 변경에 유연하지 않다. 따라서 MySQL의 CDC 방식을 통해 데이터 일관성을 확보하고, Athena를 활용하여 비용 효율성을 높인다.