오늘날 대부분의 기업은 엄청난 분석 역설에 직면합니다. 데이터 양은 폭발적으로 증가하는 반면, 시의적절하고 신뢰할 수 있는 인사이트는 여전히 확보하기 어렵습니다. 기존 시스템은 최신 워크로드를 감당하지 못하는 경우가 많아 중요한 보고 주기를 지연시키고 운영 비용을 증가시키며 민첩성을 제한합니다.
일반적인 과제는 다음과 같습니다.
시스템 전반에서 데이터가 증가함에 따라 분석을 확장할 수 없음
부서별 데이터 분산으로 기업 전체 가시성 확보가 어려움
TCO를 늘리고 통찰력을 얻는 시간을 늦추는 엄격한 인프라
사업부 간 규정 준수 및 액세스 관리 격차
수동 ETL 및 보고로 인한 통찰력 제공 지연
데이터 중심 경제에서 경쟁하려면 조직은 확장 가능하고 클라우드 기반이며 분석에 적합한 플랫폼을 설계하여 데이터를 수집, 처리, 공유 및 소비하는 방식을 재구성해야 합니다.
고성능 분석을 구현하려면 클라우드로 마이그레이션하는 것 이상이 필요합니다. 기업은 다음 다섯 가지 핵심 영역에서 기반을 재정비해야 합니다.
분석 환경은 판매, 운영, 고객 및 재무 데이터를 실시간으로 통합하여 중복이나 지연 없이 종단 간 의사 결정을 내릴 수 있어야 합니다.
최신 워크로드는 수요 급증, 워크로드 유형, 데이터 최신성 요구 사항에 따라 컴퓨팅과 스토리지를 확장할 수 있는 유연성을 요구합니다.
임원과 팀은 1분 미만의 지연 시간으로 큐레이팅된 데이터 세트에 액세스할 수 있어야 하며, 원활한 기능 간 데이터 공유와 내장된 거버넌스를 통해 지원되어야 합니다.
감사 추적 및 역할 기반 정책을 통해 누가 어떤 데이터를 보고 사용할 수 있는지에 대한 세부적인 제어는 규제되는 산업에서는 협상할 수 없습니다.
분석 작업은 코드형 인프라, 버전 관리형 배포, 모니터링 후크를 통해 발전해야 하며, 빠른 롤아웃과 제로 드리프트 구성을 지원해야 합니다.
이러한 원칙은 모든 최신 분석 솔루션의 설계를 좌우합니다. 즉, Amazon Redshift를 확장 가능한 기반으로 사용하고 수집, 거버넌스, 시각화 전반의 클라우드 기반 서비스와 결합합니다.
Trianz는 Amazon Redshift를 기반으로 고성능, 원활한 확장성, 안전한 데이터 액세스를 지원하는 최신 데이터 플랫폼을 설계하여 엔터프라이즈급 분석 혁신을 실현합니다. Trianz의 접근 방식은 단순한 클라우드 마이그레이션을 넘어, 속도, 유연성, 그리고 장기적인 운영 가치를 고려하여 설계합니다.
Redshift 구현은 5가지 핵심 구성 요소를 중심으로 이루어집니다.
기업이 유지 관리가 많은 기존 시스템에서 Redshift의 RA3 기반 아키텍처로 전환하여 성능과 비용 효율성을 크게 향상시키도록 지원합니다. DB2, Oracle, 온프레미스 SQL Server와 같은 소스 시스템은 AWS Glue 및 Lambda를 통한 스키마 변환 도구, 병렬 배치 수집, 자동화 파이프라인을 사용하여 플랫폼이 변경됩니다.
취약한 ETL을 서버리스 메타데이터 기반 데이터 파이프라인으로 대체하여 유지 관리 편의성을 획기적으로 개선하고, 몇 달이 아닌 며칠 만에 새로운 데이터를 온보딩할 수 있도록 지원합니다. 또한 이를 통해 엔터프라이즈 데이터 정의를 표준화하고 비즈니스에 필요한 인증된 데이터 세트를 신속하게 제공할 수 있습니다.
기대 결과: 고객은 총 소유 비용(TCO)이 60% 이상 감소하고 데이터 새로 고침 속도가 10배 빨라지는 효과를 얻었습니다.
Redshift를 현대식 레이크 하우스의 분석 엔진 으로 설계하고 운영하며, Amazon S3, Glue Catalog, QuickSight와 완벽하게 통합됩니다. 이 모델을 통해 정형 데이터와 반정형 데이터가 공존하고 이동 없이 쿼리할 수 있어 데이터 중복과 비용이 줄어듭니다.
당사의 존별 데이터 레이크 아키텍처(원시, 정제, 큐레이션)는 데이터 품질, 감사 가능성 및 데이터 계보를 보장합니다. Redshift Spectrum은 S3에서 직접 대용량 데이터세트에 대한 쿼리를 지원하며, 구체화된 뷰를 사용하여 다운스트림 보고 및 경영진 대시보드의 성능을 향상시킵니다.
기대 결과: 클라이언트는 여러 팀과 시간대에 걸쳐 주문형 액세스를 통해 기업 데이터에 대한 통합되고 관리되는 뷰를 얻습니다.
비즈니스 사용자는 점점 더 방대한 데이터세트에 대한 실시간 드릴다운을 처리할 수 있는 대시보드에 1분 이내에 접근할 수 있기를 기대합니다. Redshift는 이러한 높은 동시성 사용 사례에 맞춰 구체화된 뷰, 사용자 지정 WLM 대기열, 그리고 데이터베이스 내에서 복잡한 비즈니스 로직을 처리하는 저장 프로시저를 배포하여 최적화합니다.
예측할 수 없는 보고 급증(예: 월말 마감 또는 계절별 피크)을 관리하기 위해 동시성 확장 및 Redshift의 탄력적 크기 조정 기능을 구현하여 플랫폼이 지연이나 리소스 경합 없이 실시간으로 적응하도록 보장합니다.
기대 결과: 분석가, 의사결정권자 및 운영팀은 작업 부하가 가장 많은 상황에서도 대시보드 응답 시간이 최대 5배 빨라지는 것을 경험하게 됩니다.
Redshift Data Sharing을 통해 각 사업부는 중복 데이터 생성 없이 여러 도메인(예: 마케팅, 재무, 운영)에서 실시간으로 공유되는 데이터 에 액세스할 수 있습니다. 열 수준 액세스 제어, 행 수준 보안, 그리고 IAM + SSO 통합을 통해 안전하고 감사 가능하며 정책 기반의 데이터 액세스를 지원합니다.
또한 중앙 집중식 데이터 거버넌스가 필수적이지만 특정 분석에 대한 자율성이 여전히 필요한 지주 회사나 다중 브랜드 환경에서 계정 간 데이터 공유를 구현합니다.
기대 결과: 기업은 데이터 복제 없이 완벽한 규정 준수를 보장하며 100명 이상의 사용자에 대한 협업 분석을 실현합니다.
확장성, 반복성 및 거버넌스를 보장하기 위해 CloudFormation과 Terraform을 사용하여 Redshift 환경을 구축하고, 이를 클라이언트 CI/CD 파이프라인에 통합합니다. 각 배포에는 AWS Config를 사용한 클러스터 자동 프로비저닝, 매개변수 조정, 리소스 태그 지정, IAM 정책 및 드리프트 감지가 포함됩니다.
모든 Redshift 워크로드는 CloudWatch와 사용자 정의 알림 후크를 사용하여 모니터링되고, 감사 추적은 CloudTrail과 VPC Flow Logs를 사용하여 유지 관리되므로 내부 정책과 외부 규정을 지속적으로 준수할 수 있습니다.
기대 결과: 클라이언트는 며칠이 아닌 몇 분 만에 변경 사항을 배포할 수 있는 민첩성 과 함께 안정적이고 완벽하게 관리되는 데이터 환경 의 이점을 얻습니다.
이러한 구성 요소를 결합하여 비용 효율적이고 빠르며 안전하고 미래에 대비한 Redshift 솔루션을 제공합니다. 이를 통해 기업은 기록적인 시간 내에 기존 기반에서 통찰력 기반 시스템으로 전환할 수 있습니다.
고객: 대형 혜택 관리자
과제: 기존 DB2 및 SQL Server 시스템으로 인해 클레임 보고가 지연되고 확장성이 제한되었습니다.
솔루션: 수집을 위해 AWS Glue를 사용하여 Amazon Redshift RA3으로 마이그레이션하고, 빠른 KPI 렌더링을 위한 구체화된 뷰와 IAM 기반 액세스 제어를 구현했습니다.
결과:
고객: 지역 건강 보험사
과제: 정적인 일괄 처리 기반 사기 규칙으로 인해 공급자 및 청구 데이터의 이상 탐지가 지연되었습니다.
솔루션: Redshift + Kinesis Firehose + AWS Glue를 사용하여 실시간에 가까운 사기 점수 플랫폼 구축, 신속한 분류를 위한 구체화된 뷰 기반
결과:
고객: 소비자 대출 핀테크
과제: 분산된 신용 평가 및 대출 위험 모델로 인해 일관되지 않은 의사 결정이 이루어졌습니다.
솔루션: AWS Glue를 통한 저장 프로시저와 예약된 새로 고침을 통해 Redshift에 중앙화된 점수 데이터와 위험 논리를 적용합니다.
결과:
고객: 자산 관리 회사
과제: 월말 보고에는 상당한 수동 작업이 필요했고 일관성이 부족했습니다.
솔루션: 모든 재무 보고서와 데이터를 Amazon Redshift에 통합하고, 자동화를 위해 CI/CD 파이프라인을 활용하고 시각화를 위해 QuickSight를 활용했습니다.
결과:
