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빅데이터 워크로드를 위한AWS 활용방법김기완 | 솔루션즈 아키텍트Amazon Web Services
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Ever Increasing Big Data
Volume
Velocity
Variety
Veracity
Value
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자주 이야기되는 주제들 – 비즈니스와 IT
우리가 빅 데이터로 해결해야 할 문제를 가지고 있습
니까?
어떻게 AWS로 데이터는 옮기고 저장할 수 있나요?
AWS에서 어떠한서비스들을 사용해야 합니까?
원하는 결과를 얻기 위해서 어떠한데이터를 수집하여야 합니까?
알려진 툴을 쓸 수있나요? 어떤 기술이 더 필요합니
까?
3rd party 빅 데이터 솔루션을 AWS에서 사용할 수 있
습니까?
Performance and Reliability
Business vs. IT
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Monolithic Architecture
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빅 데이터와 Monolithic Tool
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빅 데이터 플랫폼 준비 – 달성하고자 하는 목표로부터
백화점 (온라인/오프라인)
매출 증대
시장 점유율 증대
고객 행복
브랜드 가치
재고 최적화
공급망 효율화
목표
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빅 데이터 플랫폼 준비 – 데이터 포인트 (메트릭)
PURCHASE MOVEMENT INFLUENCE
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데이터로부터 비즈니스 결과를 얻어낼 수 있는 플랫폼
PURCHASE
MOVEMENT
INFLUENCE
데이터 유입 /수집
데이터 소비 /시각화저장 처리 /
분석
1 40 9
5
매출 증대
시장 점유율 증대
고객 행복
브랜드 가치
재고 최적화
공급망 효율화
START HERE비즈니스로부터
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빅 데이터와 클라우드 컴퓨팅
• 매우 자주 엄청난 양의 데이터• 대량의, 다양하고 빠르게 유입되는 데이터• 반복적이고 실험적인 데이터 처리 및 분석• 급격한 사용량 변화• 절대적인 성능보다는 처리 시간이 중요
• 엄청난, 일반적으로 무제한의 스토리지• 다양한 컴퓨트, 스토리지, 네트워크 서비스• 반복적이고 실험적인 인프라의 배포 및 사용• 급격한 사용량 변화에 최적화된 자원 사용 및 비용 구조• 병렬 처리를 통한 처리 시간 단축
빅데이터 클라우드 컴퓨팅
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빅 데이터 플랫폼을 위한 AWS 서비스 구성 요소
Amazon S3
• 오브젝트 스토리지• 무제한 저장 가능• 99.999999999% 내구성• 자동화된 라이프사이클• 이벤트 기반 프로세싱
Amazon Kinesis
• 실시간 데이터 분석• 높은 처리량• 탄력성• 쉬운 사용• AWS 서비스와 통합 용이
(S3, Redshift, DynamoDB)
Amazon DynamoDB
• NoSQL DB• 완전 관리형 서비스• 데이터베이스 크기와
상관없이 10ms 미만의응답시간
Amazon Redshift
• 관계형 DW 서비스• MPP (병렬 처리)• 페타바이트 스케일• 완전 관리형 서비스
Amazon Elastic MapReduce
• 하둡 클러스터• Hive, Pig, Impala, Hbase• 완전 관리형 서비스• AWS 서비스들과 통합 용이
(S3, Redshift, DynamoDB)
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Amazon Redshift Amazon Elastic MapReduce
데이터웨어하우스
반정형데이터
Amazon Glacier
여러 서비스들의 조합을 통하여 최적의 아키텍처를 설계
Amazon Simple Storage Service
데이터 저장소 백업/아키이빙
Amazon DynamoDB
Amazon Machine Learning
Amazon Kinesis
NoSQL 예측모델
기타어플리케이션
실시간데이터
AmazonEC2
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Analytics on 450k subscribers using Amazon Redshift
Ad campaign effectiveness analysis platform
Financial Simulations Platform
Large scale clinical data analytic platformTrading history analyticsAnalytics on 4 PB
data warehouse
Gaming Analytics forover 15 million users
Mobile Analytics for over200M devices
Real-time CommerceRecommendation
AWS 기반 주요 빅데이터 사례
Media streaming
Securities Trading Data Archiving
Financial markets analytics
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디지털 모바일 데이터 플랫폼 자동화 고객 소통 IOT
데이터에 대한 탁월성 분석에 대한 탁월성
빅 데이터의 여섯 가지 일반적인 분야
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A full-service residential real estate brokerage
Redfin 은 수억 건의부동산 정보와
수백만의 고객 정보를관리
”Hot Homes” 알고리즘사용. 500여 종류의특성들을 분석하여
자동으로 매매 가능성을계산
“Day One” 부터 AWS 클라우드를 모든 부분에
사용
https://aws.amazon.com/solutions/case-studies/redfin/
빅 데이터 플랫폼 구축 - 비즈니스 기회 포착
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Hot Homes
Modernization Go mobile Data platform Automation Engagement IOT
There's an 80% chance this home will sell in the next 11 days – go tour it soon.
빅 데이터 플랫폼 구축 - 비즈니스 기회 포착
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Ingest/Collect
Consume/visualizeStore Process/
analyze
Data1 4
0 95
Amazon S3Data lake Amazon EMR
AmazonKinesis
Amazon RedShift
Answers & Insights
Hot HomesUsers
Properties
Agents
유저 프로파일에 의한 추천
Hot HomesSimilar Homes
Agent Follow-upAgent Scorecard
MarketingA/B TestingReal Time Data…
Amazon DynamoDB
BI / Reporting
빅 데이터 플랫폼 구축 - 비즈니스 기회 포착
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American upscale fashion retailer
노드스트롬은 미국과 캐나다에 총 323개의 스토어를 운영하고 있습니다.다른 모든 경쟁자들보다많은 지역에 많은 수의 상점을 운영하고 있습니다.
옷, 신발, 화장품 및 악세사리를 판매하는패션 리테일러
노드스트롬은 AWS에All-in 하고 있습니다.
https://aws.amazon.com/solutions/case-studies/nordstrom/
빅 데이터 플랫폼 구축 - 개인화
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빅 데이터 플랫폼 구축 - 개인화
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Ingest/Collect
Consume/visualizeStore Process/
analyze
Data1 4
0 95
Outcomes & Insights
초단위의 개인화된 추천
스타일리스트들의 전문성을 모든 고객들에게 제공
비용 절감 50% 이상
…
Mobile Users
Desktop Users
Analytics Tools
Online Stylist
Amazon RedShift
AmazonKinesis
AWSLambda
Amazon DynamoDB
AWSLambda
Amazon S3Data Storage
빅 데이터 플랫폼 구축 - 개인화
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Operates financial exchanges around the world
선도적인 주가지수 제공
41,000+ INDEXES다양한 지역, 종류
Provides technology, trading, intelligence,
surveillance (감독), and listing services
100여개의 데이터제품들을 250만명 이상의투자 전문가들이 98개국이상의 고객들에게 제공
빅 데이터 플랫폼 구축 - Hybrid
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나스닥은 혁신을 가속화하고 시장으로의 접근 속도를 높임과 동시에 분석 툴 및서비스를 최적의 성능으로 유지하면서 데이터 웨어하우스의 비용을 낮추고,수집되는 민감정보 데이터의 보안을 유지하기를 원했습니다.
• 고비용레거시 DW 시스템 ($1.16M /yr)
• 제한된 용량 (1 year of data)
• 많은 양의 데이터 (4-8B rows daily)
• 다양한 데이터 소스
OUR GLOBAL PLATFORM
CAN HANDLE MORE THAN
1 MILLIONMESSAGES/SECOND
AT SUB-40 MICROSECONDS
AVERAGE SPEEDS
빅 데이터 플랫폼 구축 - Hybrid
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Ingest/Collect
Consume/visualizeStore Process/
analyze
Data1 4
0 95
AmazonDirect Connect
Amazon S3Data lake
Amazon RedShift
virtual private cloud
Answers & Insights
Amazon SNS
Amazon SQSClient Alerts
매일 장 종료후분석
회사별보고서
예외적인거래
…
Daily trades
빅 데이터 플랫폼 구축 - Hybrid
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빅 데이터 플랫폼 구축 – 하이브리드 구성 (NasDaQ OMX FinQloud)
FinQloud Regulatory Records Retention (R3)https://aws.amazon.com/solutions/case-studies/nasdaq-finqloud/
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Event Sourcing
IoT Rules
Control Plane
IoT Shadow
Big Data Service
Event Processing Service
CQRS
Polyglot Users
Operations
Consumers
Consumers
사물인터넷(IoT)과 Big Data
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DEVICE SDK연결, 인증 및메세지교환을위한 클라이언트 라이브러리
DEVICE GATEWAYMQTT와 HTTP를 통한
디바이스 통신
AUTHENTICATION상호인증 및암호화를
통한 보안
RULES ENGINE규칙기반의메세지
변환및 AWS 서비스와의연동
AWS Services- - - - -
3P Services
SHADOW연결 유/무에 상관없이사물의 상태를 저장
APPLICATIONS
AWS IoT API
REGISTRY사물에 대한 정보 및 관리
AWS IOT 서비스 개요
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하나의 도구로모든 것을 통제
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생성
수집 및 저장
분석 및 컴퓨팅
협업및 공유
a
AmazonDynamoDB
Amazon RDS
AmazonRedshift
AWS Direct Connect
AWS Storage Gateway
AWS Import/ Export
Amazon GlacierAmazon S3Amazon
Kinesis Amazon EMR
단계별 AWS 서비스 – 수집 및 저장
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생성
수집 및 저장
분석 및 컴퓨팅
협업및 공유
a
Amazon EC2 Amazon EMRAmazon Kinesis
단계별 AWS 서비스 – 분석 및 컴퓨팅
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생성
수집 및 저장
분석 및 컴퓨팅
협업 및 공유
aAmazonRedshift
AmazonDynamoDB
Amazon RDS
S3 Amazon EC2 Amazon EMR
Amazon CloudFront
AWS CloudFormation
AWSData Pipeline
단계별 AWS 서비스 – 협업 및 공유
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CacheSQL
Request RateHigh Low
Cost/GBHigh Low
LatencyLow High
Data VolumeLow High
GlacierSt
ruct
ure
NoSQL
Hot Data Warm Data Cold Data
Low
High
Search
데이터 온도에 따른 올바른 데이터 저장소 선택
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수집 저장 분석 활용
A
iOS Android
Web Apps
Logstash
Amazon RDS
Amazon DynamoDB
AmazonES
AmazonS3
ApacheKafka
AmazonGlacier
AmazonKinesis
AmazonDynamoDB
Amazon Redshift
Impala
Pig
Amazon ML
Streaming
AmazonKinesis
AWSLambda
Amaz
on E
last
ic M
apRe
duce
AmazonElastiCache
Sear
ch
SQL
NoS
QL
Cac
he
Stre
am P
roce
ssin
gBa
tch
Inte
ract
ive
Logg
ing
Stre
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tora
ge
IoT
Appl
icat
ions
File
Sto
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alys
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Vis
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n
Hot
Cold
Warm
Hot
Slow
Hot
ML
Fast
Fast
Amazon QuickSight
Transactional Data
File Data
Stream Data
Not
eboo
ks
데이터 예측
Apps & APIs
Mobile Apps
IDE
Search Data
ETL
다양한 오픈 소스 및 서드 파티 도구 연계
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빅 데이터 플랫폼 구축 - 데이터 중심의 비즈니스
• Business Outcome – 빅 데이터 분석을 통해 얻고자 하는 비즈니스 효과 및 과제로부터 시작하여전체 디자인을 설계
• Experiment – 작게 시작하며, 최대한 많은 아이디어를 구체화하여 검증하고, 성공한 모델을 크게 확장
• Agile & Timely – 빅 데이터 처리 플랫폼을 수 분만에 빠르게 생성하고 변하는 비즈니스 요건에 맞춰빠르게 사용할 수 있는 풍부한 플랫폼 서비스의 활용
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빅데이터 처리 이후의 과제
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세 가지 종류의 데이터 분석
Retrospective분석 & 리포트
Here-and-now리얼 타임 처리 및
대쉬보드
Predictions스마트
어플리케이션
Amazon Kinesis Amazon EC2 AWS Lambda
Amazon Redshift, Amazon RDS Amazon S3
Amazon EMR
기계 학습딥러닝
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Amazon Machine Learning 서비스 소개
• 개발자들을 위한 사용하기 쉬운 완전 관리형 서비스
• 아마존의 서비스들을 활용한 안정적이고 강력한 서비스
• AWS에 이미 저장되어 있는 데이터들을 활용한 서비스
• 수 초안에 머신 러닝 모델을 운영 환경에 적용
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Amazon Machine Learning - 개발자 친화성 및 간편한 예측 분석
• 직관적이고 빠르게 자동 모델생성– 데이터 추출– 모델트레이닝, 품질검사, 튜닝– 배포 및 관리
• 모델 라이프사이클을 API 및 SDK를 통해 자동화– Java, Python, .NET, JavaScript, Ruby, PHP언어 지원– AWS Mobile SDK을 통한손쉬운앱개발
• 꼭 필요한 예측 모델 제공– Binary classification : Yes / No 분류– Multiclass classification : 카테고리 분류– Regression : 숫자의값예측
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인공 지능서비스를 위한 AWS 서비스
p2.16xlarge- vCPU 64/ 16 GPU- 메모리: 732GiB - 병렬코어 39,636- GPU 메모리: 192GB- 대역폭: 20GB
Amazon EC2 Instance for Deep Learning
Amazon Deep Scalable Sparse Tensor Network Engine (DSSTNE)
Amazon Alexa
AWS Lambda와연계하는인공 지능음성 인식서비스
• 아마존주문 전/후예측시스템활용• 머신러닝기법을 통한 '고객이 주문
전에 배송계획예측’• 사내 총 주간 추천예측 500억회
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빅 데이터 플랫폼 구축 - 데이터 중심의 비즈니스
• 데이터 버스 구성 – 데이터의 수집, 저장, 분석, 시각화, 예측등 각 단계에서 데이터가 효율적으로사용될 수 있도록 데이터 버스를 효과적으로 구성
• 적합한 도구 사용 – 데이터의 엑세스 패턴, 온도, 작업 형태에 따라 올바른 저장소 및 도구를 사용
• 관리형 서비스 – 데이터 및 비즈니스 요건의 변화에 대한 빠른 대응 및 비용 효율적인 빅 데이터 환경 관리를 위하여 관리형 서비스 사용
• 다양한 실험 – 적은 비용으로 많은 실험을 수행함으로써새로운 비즈니스 요구에 빠르게 대응
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How would you like to take your business forward today?AWS will help you!
New market demands
INNOVATION
Speed to deliver
AGILITY
Reprioritization of spend
OPTIMIZATION
다시 처음으로부터