반응형
AWS Glue는 아마존 웹서비스(Amazon Web Services, AWS)에서 제공하는 완전관리형 서버리스 ETL(Extract, Transform, Load) 서비스입니다. 데이터 엔지니어, 분석가, 데이터 과학자들이 대규모 데이터를 효율적으로 처리하고, 다양한 소스 간 데이터 이동과 변환을 자동화할 수 있게 해주는 강력한 도구입니다.
AWS Glue 핵심 요약
항목설명
| 💡 정의 | 서버리스 기반의 ETL 서비스 |
| 🔍 기능 | 데이터 추출, 정제, 변환, 저장, 크롤링 |
| ⚙️ 기술 | Apache Spark, Python (PySpark), SQL |
| 🔄 자동화 | 크롤러, 트리거, 워크플로우 지원 |
| 📦 호환 | S3, RDS, Redshift, DynamoDB, JDBC 등 다양한 AWS 및 외부 소스 연동 |
| 💰 요금 | 사용한 만큼만 지불 (초 단위 과금) |
AWS Glue의 주요 구성 요소
1. Glue Crawler
- S3, RDS 등의 데이터를 자동으로 스캔하고 스키마를 추출
- 추출된 스키마는 Glue Data Catalog에 저장되어 Athena, Redshift 등과 연동 가능
2. Glue Data Catalog
- 중앙 메타데이터 저장소
- 테이블, 데이터베이스, 파티션 정보를 관리하며 SQL 쿼리 시 활용됨
3. Glue Job
- PySpark 기반의 ETL 스크립트를 실행
- 데이터를 변환하거나 정제하여 다른 위치로 저장
- Glue Studio를 통해 GUI 기반 시각적 ETL 설계도 가능
4. Glue Trigger & Workflow
- 시간 기반 또는 이벤트 기반 트리거로 Glue 작업 자동 실행
- 여러 Job을 순차적/병렬로 실행하는 워크플로우 구성 가능
AWS Glue를 사용하는 대표 사례
- ✅ 로그 수집 및 분석 자동화
- S3에 저장된 JSON 로그를 Parquet 포맷으로 변환하여 Athena에서 SQL 쿼리 가능
- ✅ 다양한 데이터 소스 통합
- RDS, Redshift, S3 등 여러 위치에 흩어진 데이터를 하나로 통합하여 분석
- ✅ 데이터 레이크 구축
- S3 + Glue + Athena 조합으로 저비용 분석 인프라 구성 가능
AWS Glue의 장점
- 서버리스: 인프라 관리 필요 없음, 실행할 때만 요금 발생
- 자동화 기능: Crawler, Triggers, Workflow 등으로 반복 작업 최소화
- 확장성: 수백 TB 데이터도 스케일링 자동 처리
- 유연한 코드 작성: PySpark, Python, SQL 지원
AWS Glue를 언제 사용해야 하나요?
상황사용 추천 여부
| S3, RDS, Redshift 등 AWS 내부 데이터 정제 필요 | ✅ 강력 추천 |
| 주기적인 데이터 전처리 및 변환이 필요할 때 | ✅ 추천 |
| 실시간 데이터 스트리밍 처리 | ❌ (Kinesis Data Analytics 사용 권장) |
| 머신러닝 기반 변환 및 복잡한 파이프라인 구성 | ✅ Glue Studio + SageMaker 연동 가능 |
결론: AWS Glue는 데이터 파이프라인의 핵심 자동화 도구입니다
AWS Glue는 데이터 통합, 변환, 정제를 자동화하고, 서버리스 환경에서 실행되어 운영 부담을 줄이는 강력한 ETL 솔루션입니다.
데이터 기반 의사결정을 위해 다양한 소스에서 데이터를 수집하고 정제해야 한다면, AWS Glue는 최적의 선택입니다.
반응형