Amazon Redshift는 빠르고 완전하게 관리되는 페타바이트 규모의 데이터 웨어하우스 서비스를 통해 고성능 클라우드 데이터 웨어하우징을 제공합니다. 이러한 서비스는 전통적인 솔루션과 비교했을 때 모든 비즈니스 데이터를 효율적으로 분석하는 작업을 간편하고 비용 효과적으로 만들어 줍니다. Amazon Redshift를 위한 Informatica Intelligent Cloud Services 통합 솔루션은 기본 대용량 데이터 커넥터로 모든 클라우드 또는 기업 내 소스부터 원하는 만큼의 Redshift 노드까지 페타바이트 크기의 데이터 통합을 쉽고 빠르게 디자인할 수 있으며 신속한 비즈니스 통찰력을 확보할 수 있습니다.
자세히 보기Amazon S3는 콘텐츠 배포, 백업 및 아카이빙, 재해 복구, 빅 데이터 분석 영역에서 다양한 비정형 데이터에 대한 객체 스토리지를 제공합니다. 대부분의 Amazon EC2 사용자는 결제 데이터를 S3 내부에 압축된 파일로 보유하게 됩니다. AWS 고객은 Informatica Cloud Connector for S3를 사용하여 결제 사용량을 분석하고 분석을 위해 데이터를 Redshift로 이동할 수 있습니다.
Amazon RDS는 클라우드의 관계형 데이터베이스를 간편하게 설정, 작동 및 확장할 수 있는 웹 서비스입니다. 많은 시간이 소비되는 데이터베이스 관리 업무를 진행하는 동안 비용 효율적이고 크기 조절이 가능한 용량을 제공합니다. Amazon RDS를 위한 Informatica Intelligent Cloud Services 통합 솔루션을 사용하면 모든 클라우드 및 기업 내 소스부터 MySQL, Oracle, Microsoft SQL Server, PostgreSQL을 포함한 RDS 호환 데이터베이스 엔진을 완전히 지원하는 RDS 인스턴스에 이르는 대용량 데이터 통합을 간편하게 설계하고 구축할 수 있습니다.
AWS Marketplace에서 체험 및 구매Amazon DynamoDB는 NoSQL 데이터베이스로 전통적인 RDMS 구조를 따르도록 요구하지 않아 짧은 대기 시간으로 데이터를 처리하는 데 사용할 수 있습니다. 문서 및 키-값 데이터 모델을 모두 지원합니다. 소셜, 모바일, 게임, 광고 분야의 기업은 데이터 처리와 관련하여 매우 세밀한 하위 요구 사항을 가지고 있으며, DynamoDB와 같은 NoSQL 데이터베이스를 사용하여 상호작용을 저장합니다. Informatica Intelligent Cloud Services는 DynamoDB를 위한 기본 커넥터를 통해 키-값 쌍의 몇 가지 계층을 추출하며, 이 데이터가 Redshift 등의 분석 데이터베이스에서 분석되도록 하여 기업이 사용자 상호작용에 대해 더 잘 이해할 수 있게 합니다.
Amazon Aurora는 Amazon의 RDS 서비스의 일부인 MySQL 호환 관계형 데이터베이스 엔진이지만 동일한 하드웨어에서 실행되는 표준 MySQL보다 처리량이 5배 높다는 점에서 다른 엔진과 구별됩니다. 내결함성, 짧은 대기 시간 및 자동 장애 조치의 이점은 이 솔루션을 높은 처리량을 요구하는 웹 스케일 애플리케이션, 사물 인터넷 및 온라인 트랜잭션 처리 사용 사례에서 훌륭한 후보 제품군으로 만들어 줍니다. 관리 및 운영의 어려움이 없는 고성능 관계형 데이터베이스를 찾고 있는 기업은 Informatica Intelligent Cloud Services를 사용하여 기업 내 데이터베이스의 데이터에서 Amazon Aurora로 마이그레이션할 수 있습니다. 또한 Informatica Intelligent Cloud Services는 Amazon RDS의 일반적인 MySQL과 Amazon Aurora 사이에서 다른 클라우드와 기업 내 애플리케이션의 데이터를 동기화하도록 지원할 수도 있습니다. 이는 짧은 대기 시간 애플리케이션과 일반적인 애플리케이션의 데이터베이스 계층을 서로 구분하려는 기업에 유용합니다. 마지막으로 Informatica Intelligent Cloud Services는 심층 분석을 위해 고급 클라우드 매핑 디자이너를 통해 트랜잭션을 Aurora에서 Redshift로 로드하게 도와줍니다.
AWS Marketplace에서 체험 및 구매Amazon Elastic MapReduce(EMR)는 Hadoop을 기반으로 하며, 매우 분산된 방식으로 파일을 저장하고 데이터를 처리하기 위한 입증된 기술을 제공합니다. 여러 데이터 소스로부터 서로 다른 몇 가지 유형의 데이터를 처리하는 경우 데이터를 분석하기 위한 Hadoop 기반 데이터 호수가 매우 유용합니다. 여러 데이터 소스의 데이터를 Amazon EMR로 로드하는 것이 데이터 호수를 만드는 첫 단계입니다. 다음 단계는 이 데이터를 분석하는 것입니다. 대부분의 Hadoop 클러스터가 몇 테라바이트의 데이터로 구성된 것을 고려하면, Amazon Redshift의 압축 기능이 이러한 클러스터에 포함된 엄청난 양의 데이터를 처리하는 데 도움이 될 수 있습니다. Informatica Intelligent Cloud Services의 푸시다운 최적화 기술은 이러한 활용 사례에 모두 적합합니다.
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