UNLOAD를 사용하여 LiveAnalytics용 Timestream에서 S3로 쿼리 결과 내보내기 - Amazon Timestream
이점사용 사례

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UNLOAD를 사용하여 LiveAnalytics용 Timestream에서 S3로 쿼리 결과 내보내기

이제 Amazon Timestream for LiveAnalytics를 사용하면 UNLOAD 문을 사용하여 비용 효율적이고 안전한 방식으로 쿼리 결과를 Amazon S3로 내보낼 수 있습니다. 문을 사용하여 이제 시계열 데이터를 Apache Parquet 또는 쉼표로 구분된 값(CSV) 형식으로 선택한 S3 버킷으로 내보낼 UNLOAD 수 있습니다. 그러면 시계열 데이터를 다른 서비스와 저장, 결합 및 분석할 수 있는 유연성이 제공됩니다. UNLOAD 문을 사용하면 데이터를 압축된 방식으로 내보낼 수 있으므로 전송된 데이터와 필요한 스토리지 공간이 줄어듭니다. UNLOAD 또한는 데이터를 내보낼 때 선택한 속성을 기반으로 파티셔닝을 지원하여 성능을 개선하고 데이터에 액세스하는 다운스트림 서비스의 처리 시간을 줄입니다. 또한 Amazon S3 관리형 키(SSE-S3) 또는 AWS Key Management Service(AWS KMS) 관리형 키(SSE-KMS)를 사용하여 내보낸 데이터를 암호화할 수 있습니다.

Timestream for LiveAnalytics에서 UNLOAD의 이점

UNLOAD 문 사용의 주요 이점은 다음과 같습니다.

  • 운영 편의성 - UNLOAD 문을 사용하면 Apache Parquet 또는 CSV 형식으로 단일 쿼리 요청으로 기가바이트의 데이터를 내보낼 수 있으므로 다운스트림 처리 요구 사항에 가장 적합한 형식을 선택할 수 있는 유연성을 제공하고 데이터 레이크를 더 쉽게 빌드할 수 있습니다.

  • 보안 및 비용 효율성 - UNLOAD 문은 데이터를 S3 버킷으로 압축된 방식으로 내보내고 고객 관리형 키를 사용하여 데이터를 암호화(SSE-KMS 또는 SSE_S3)하여 데이터 스토리지 비용을 절감하고 무단 액세스로부터 보호하는 기능을 제공합니다.

  • 성능 - UNLOAD 문을 사용하여 S3 버킷으로 내보낼 때 데이터를 분할할 수 있습니다. 데이터를 분할하면 다운스트림 서비스가 데이터를 병렬로 처리하여 처리 시간을 줄일 수 있습니다. 또한 다운스트림 서비스는 필요한 데이터만 처리할 수 있으므로 필요한 처리 리소스를 줄여 관련 비용을 절감할 수 있습니다.

Timestream for LiveAnalytics에서 UNLOAD 사용 사례

UNLOAD 문을 사용하여 S3 버킷에 데이터를 다음과 같이 쓸 수 있습니다.

  • 빌드 데이터 웨어하우스 - 기가바이트의 쿼리 결과를 S3 버킷으로 내보내고 시계열 데이터를 데이터 레이크에 더 쉽게 추가할 수 있습니다. Amazon Athena 및 Amazon Redshift와 같은 서비스를 사용하여 시계열 데이터를 다른 관련 데이터와 결합하여 복잡한 비즈니스 인사이트를 도출할 수 있습니다.

  • AI 및 ML 데이터 파이프라인 구축 - UNLOAD 문을 사용하면 시계열 데이터에 액세스하는 기계 학습 모델을 위한 데이터 파이프라인을 쉽게 구축할 수 있으므로 Amazon SageMaker 및 Amazon EMR과 같은 서비스와 함께 시계열 데이터를 더 쉽게 사용할 수 있습니다.

  • ETL 처리 간소화 - 데이터를 S3 버킷으로 내보내면 데이터에 대한 추출, 변환, 로드(ETL) 작업을 수행하는 프로세스를 간소화하여 AWS Glue와 같은 타사 도구 또는 AWS 서비스를 원활하게 사용하여 데이터를 처리하고 변환할 수 있습니다.