데이터 거버넌스는 조직이 비즈니스 가치를 창출할 목적으로 수명 주기 동안 데이터의 품질과 적절한 처리를 보장하기 위해 사용하는 정책, 프로세스 및 시스템의 모음입니다. 고객이 데이터를 가장 중요한 자산 중 하나로 인식함에 따라 데이터 거버넌스가 고객의 최우선 고려 사항이 되고 있습니다. 효과적인 데이터 거버넌스는 데이터 품질을 개선하고 데이터 관리 비용을 줄이며 이해 관계자의 데이터에 대한 안전한 액세스를 보장하여 더 나은 의사 결정을 가능하게 합니다. 또한 데이터 프라이버시(예: GDPR 및 CCPA) 및 데이터 레지던시 규정(예: EU, 러시아 및 중국)으로 점점 더 복잡해지는 규제 환경을 준수하려면 데이터 거버넌스가 필요합니다.
AWS 고객에게 효과적인 데이터 거버넌스는 의사 결정을 개선하고, 비즈니스 민첩성을 높이고, 경쟁 우위를 제공하고, 규제 의무를 준수하지 않아 벌금이 부과될 위험을 줄입니다. 우리는 서비스 포트폴리오에 원활하게 통합되는 포괄적인 엔드 투 엔드 데이터 거버넌스 솔루션을 고객에게 제공할 수 있는 고유한 기회를 이해하고 있습니다. AWS Lake 형성 그리고 AWS Glue 데이터 카탈로그 이러한 과제를 해결하는 열쇠입니다.
이 게시물에서는 AWS Glue 데이터 카탈로그, AWS Glue 크롤러 및 Lake Formation 팀이 2022년에 제공한 기능을 요약하게 되어 기쁩니다. 데이터 거버넌스, 데이터 메시 및 최신 데이터에 대한 몇 가지 주요 대화 및 솔루션을 수집했습니다. 아키텍처는 AWS re:Invent 2022에 게시 및 제시되었으며 고객과 AWS 파트너가 쉽게 참조할 수 있도록 구축한 몇 가지 데이터 레이크 솔루션이 있습니다. 데이터 플랫폼 구축자, 데이터 엔지니어, 데이터 과학자 또는 데이터 레이크 솔루션에 관심이 있는 모든 기술 리더를 위한 게시물입니다.
고객이 Lake Formation으로 데이터를 보호하고 공유하는 방법에 대해 자세히 알아보려면 GoDaddy의 분산 데이터 메시, Novo Nordisk의 현대 데이터 아키텍처및 JPMorgan의 개선 사항 연합 데이터 레이크, Lake Formation을 사용하여 관리되는 데이터 메시 구현. 또한 AWS 파트너가 Lake Formation과 통합하여 고객이 고유한 데이터 레이크를 구축하도록 지원하는 방법을 Starburst's에서 알아볼 수 있습니다. 데이터 메시 솔루션, 인포매티카의 자동화된 데이터 공유 솔루션, 아하나의 Lake Formation과 Presto 통합, 어센딩의 커스텀 데이터 거버넌스 시스템, PBS 사용 방법 데이터 레이크에 대한 기계 학습및 hc1이 제공하는 방법 개인화된 건강 통찰력 고객을위한
고객이 Lake Formation을 사용하여 빌드하는 방법을 검토할 수 있습니다. 최신 데이터 아키텍처 다음 re:Invent 2022 회담에서:
Lake Formation 팀은 고객 피드백을 경청하고 계정 간 데이터 거버넌스 영역을 개선하여 데이터 레이크 소스를 확장하고 비즈니스 데이터 카탈로그의 통합 데이터 거버넌스를 구현하고 안전한 BXNUMXB 데이터 공유를 가능하게 했습니다. 세분화된 액세스 제어를 위한 적용 범위를 아마존 레드 시프트. 이 게시물의 나머지 부분에서는 2022년에 우리가 이룬 진전을 공유하게 되어 기쁩니다.
교차 계정 거버넌스 강화
Lake Formation은 고객이 조직 내 여러 계정에서 데이터를 공유할 수 있는 기반을 제공합니다. AWS Glue 데이터 카탈로그 리소스를 공유할 수 있습니다. AWS 자격 증명 및 액세스 관리 (IAM) 두 가지 방법을 사용하여 다른 AWS 계정뿐만 아니라 계정 내의 보안 주체. 첫 번째 방법은 명명된 리소스 방법이라고 하며, 여기서 사용자는 데이터베이스 및 테이블의 이름을 선택하고 공유할 권한 유형을 선택할 수 있습니다. 두 번째 방법은 LF-Tag를 사용합니다. 여기서 사용자는 LF-Tag를 생성하여 데이터베이스 및 테이블에 연결하고 LF-Tag 정책 및 표현식을 사용하여 IAM 보안 주체에게 권한을 부여할 수 있습니다.
2022년 3월 Lake Formation은 자사의 버전 XNUMX을 출시했습니다. 교차 계정 공유 기능. 이 새 버전에서 Lake Formation 사용자는 LF-Tag를 사용하여 카탈로그 리소스를 공유할 수 있습니다. AWS 조직 수준. LF 태그를 사용하여 데이터를 공유하면 권한을 확장하고 데이터 레이크 빌더의 관리 작업을 줄이는 데 도움이 됩니다. 교차 계정 공유 버전 3을 사용하면 다른 계정의 특정 IAM 보안 주체와 리소스를 공유할 수 있으므로 데이터 소유자가 다른 계정의 데이터에 액세스할 수 있는 사람을 제어할 수 있습니다. 마지막으로 Data Catalog 리소스 정책을 작성하고 유지 관리하는 오버헤드를 제거했습니다. AWS 리소스 액세스 관리자 (AWS RAM)은 교차 계정 공유 버전 3에서 LF-Tags 기반 정책으로 초대합니다. 자세히 알아보시기 바랍니다. Lake Formation의 교차 계정 공유.
새 데이터에 대한 Lake Formation 권한 확장
re:Invent 2022까지 Lake Formation은 기본 데이터가 주로 포함된 데이터 카탈로그 리소스에 대한 IAM 보안 주체에 대한 권한 관리를 제공했습니다. 아마존 단순 스토리지 서비스 (아마존 S3). re:Invent 2022에서 우리는 Amazon Redshift 데이터 공유에 대한 Lake Formation 권한 관리 미리보기 모드에서. Amazon Redshift는 AWS 클라우드에서 완벽하게 관리되는 페타바이트 규모의 데이터 웨어하우스 서비스입니다. 그만큼 데이터 공유 기능 데이터 소유자가 Amazon Redshift 클러스터에서 데이터베이스, 테이블 및 보기를 그룹화하고 AWS 계정 내 또는 전체에서 다른 Amazon Redshift 클러스터와 공유할 수 있습니다. 데이터 공유는 조직 전체에서 비즈니스 의사 결정을 가속화하기 위해 서로 다른 데이터 웨어하우스에 동일한 데이터의 여러 복사본을 보관할 필요성을 줄입니다. Lake Formation은 테이블 및 보기에 대한 세분화된 액세스 제어를 제공하여 Amazon Redshift 데이터 공유 내의 데이터 공유를 더욱 향상시킵니다.
이 기능에 대한 자세한 내용은 다음을 참조하십시오. AWS Lake Formation 관리형 Redshift 데이터 공유(평가판) 과 Lake Formation에서 Redshift 데이터 공유를 관리하는 방법.
아마존 EMR Apache Spark, Apache Hive, Apache HBase, Apache Flink, Apache Hudi 및 Presto를 대규모로 사용하여 빅 데이터 애플리케이션을 실행하는 관리형 클러스터 플랫폼입니다. Amazon EMR을 사용하여 S3 데이터 레이크에서 배치 및 스트림 처리 분석 작업을 실행할 수 있습니다. Amazon EMR 릴리스 6.7.0부터 도입했습니다. 런타임 IAM 역할에 대한 Lake Formation 권한 관리 EMR 단계 API와 함께 사용됩니다. 이 기능을 사용하면 Lake Formation을 사용하여 애플리케이션을 제출하는 해당 IAM 역할에 테이블 수준 및 열 수준 권한을 적용하는 EMR Steps API를 통해 Apache Spark 및 Apache Hive 애플리케이션을 EMR 클러스터에 제출할 수 있습니다. 이 Lake Formation과 Amazon EMR의 통합을 통해 런타임 IAM 역할을 통해 애플리케이션을 격리함으로써 서로 다른 권한을 가진 조직의 여러 사용자 간에 EMR 클러스터를 공유할 수 있습니다. Lake Formation 워크샵에서 이 기능을 확인하는 것이 좋습니다. 런타임 역할을 사용하여 Amazon EMR과 통합. 사용 사례를 살펴보려면 다음을 참조하세요. Amazon EMR 단계에 대한 런타임 역할 소개: Amazon EMR을 통한 액세스 제어를 위해 IAM 역할 및 AWS Lake Formation 사용.
아마존 세이지 메이커 스튜디오 데이터 과학자와 개발자가 모델 구축, 교육, 조정 및 배포를 위해 데이터를 준비할 수 있도록 하는 기계 학습(ML)을 위한 완전히 통합된 개발 환경(IDE)입니다. Studio는 Amazon EMR과의 기본 통합을 제공하므로 데이터 과학자와 데이터 엔지니어는 Studio 노트북을 사용하여 Apache Spark, Presto 및 Hive와 같은 오픈 소스 프레임워크를 사용하여 페타바이트 규모의 데이터를 대화식으로 준비할 수 있습니다. 출시와 함께 런타임 IAM 역할에 대한 Lake Formation 권한 관리, Studio는 이제 Lake Formation을 사용하여 테이블 수준 및 열 수준 액세스를 지원합니다. 사용자가 Studio 노트북에서 EMR 클러스터에 연결할 때 IAM 역할( 런타임 IAM 역할) 그들이 연결하려는. Lake Formation에서 데이터 액세스를 관리하는 경우 사용자는 런타임 역할에 연결된 정책을 사용하여 테이블 수준 및 열 수준 권한을 적용할 수 있습니다. 자세한 내용은 다음을 참조하십시오. Amazon SageMaker Studio에서 AWS Lake Formation 및 Amazon EMR로 세분화된 데이터 액세스 제어 적용.
다양한 데이터 수집 및 분류
강력한 데이터 거버넌스 모델에는 조직의 많은 데이터 소스의 데이터와 이러한 다양한 데이터 자산을 검색하고 분류하는 방법이 포함됩니다. AWS Glue 크롤러는 Amazon S3, Amazon Redshift 및 NoSQL 데이터베이스를 포함한 소스에서 데이터를 검색하고 AWS Glue 데이터 카탈로그를 채우는 기능을 제공합니다.
2022 년에 우리는 Snowflake에 대한 AWS Glue 크롤러 지원 과 Delta Lake 테이블에 대한 AWS Glue 크롤러 지원. 이러한 통합을 통해 AWS Glue 크롤러는 이러한 인기 있는 데이터 원본을 기반으로 Data Catalog 테이블을 생성하고 업데이트할 수 있습니다. 따라서 이러한 데이터 카탈로그 테이블을 소스 및 대상으로 기반으로 AWS Glue를 사용하여 추출, 변환 및 로드(ETL) 작업을 훨씬 더 쉽게 생성할 수 있습니다.
2022년에는 더 나은 사용자 경험을 제공하기 위해 AWS Glue 크롤러 UI가 재설계되었습니다. 이 개정의 일부로 제공되는 주요 개선 사항 중 하나는 AWS Glue 크롤러 기록에 대한 더 큰 통찰력입니다. 크롤러 기록 UI는 크롤러 실행, 일정, 데이터 원본 및 태그를 쉽게 볼 수 있도록 합니다. 각 크롤링에 대해 크롤러 기록은 데이터베이스 스키마 또는 Amazon S3 파티션 변경 사항의 변경 요약을 제공합니다. 크롤러 기록은 또한 DPU 시간에 대한 자세한 정보를 제공하고 크롤러 작업 및 비용을 분석하고 디버깅하는 데 소요되는 시간을 줄여줍니다. 크롤러 UI에 추가된 새로운 기능을 탐색하려면 다음을 참조하십시오. 향상된 AWS Glue UI 및 크롤러 기록을 사용하여 AWS Glue 크롤러 설정 및 모니터링.
2022년에는 카탈로그 테이블을 지원하기 위해 Amazon S3 이벤트 알림을 기반으로 하는 크롤러에 대한 지원도 확장했습니다. 이 기능을 사용하면 증분 크롤링을 데이터 파이프라인에서 예약된 AWS Glue 크롤러로 오프로드하여 증분 S3 이벤트에 대한 크롤링을 줄일 수 있습니다. 자세한 내용은 다음을 참조하십시오. 기존 Glue 카탈로그 테이블을 사용하여 데이터 레이크의 증분 크롤링 구축.
데이터 레이크를 넘어 데이터를 공유하는 더 많은 방법
re:Invent 2022에서 우리는 AWS Lake Formation용 AWS 데이터 교환, 데이터 가입자가 Lake Formation을 통해 직접 관리되는 타사 데이터 세트를 찾아 구독할 수 있는 새로운 기능입니다. 지금까지, AWS 데이터 교환 가입자는 공급자의 파일을 자신의 S3 버킷으로 내보내고 다음을 통해 공급자의 API를 호출하여 타사 데이터 세트에 액세스할 수 있습니다. 아마존 API 게이트웨이또는 Amazon Redshift 클러스터에서 생산자의 Amazon Redshift 데이터 공유를 쿼리합니다. 새로운 Lake Formation 통합을 통해 데이터 공급자는 Lake Formation 태그를 사용하여 AWS Data Exchange 데이터 세트를 관리합니다. 데이터 구독자는 다른 AWS Glue 데이터 카탈로그 리소스와 마찬가지로 해당 태그와 연결된 데이터베이스 및 테이블을 쿼리하고 탐색할 수 있습니다. 조직은 리소스 기반 Lake Formation 권한을 적용하여 다음을 사용하여 동일한 계정 내에서 또는 계정 간에 라이선스가 부여된 데이터 세트를 공유할 수 있습니다. AWS 라이선스 매니저. Lake Formation용 AWS Data Exchange는 데이터 온보딩을 가속화하고 최종 사용자가 타사 데이터에 액세스하는 데 필요한 ETL 양을 줄이며 타사 데이터에 대한 거버넌스 및 액세스 제어를 중앙 집중화하여 데이터 라이선스 및 공유 작업을 간소화합니다.
re:Invent 2022에서 우리는 또한 발표했습니다. 아마존 데이터존, AWS, 온프레미스 및 타사 소스에 저장된 데이터를 더 빠르고 쉽게 분류, 검색, 공유 및 관리할 수 있게 해주는 새로운 데이터 관리 서비스입니다. Amazon DataZone은 AWS Glue 데이터 카탈로그의 기술 메타데이터를 보완하는 비즈니스 데이터 카탈로그 서비스입니다. Amazon DataZone은 Lake Formation 권한 관리와 통합되어 데이터에 대한 액세스를 효과적으로 관리 및 제어하고 누가 어떤 데이터에 어떤 목적으로 액세스하는지 감사할 수 있습니다. Amazon DataZone의 게시자-구독자 모델을 사용하면 여러 지역에서 데이터 자산을 공유하고 액세스할 수 있습니다. 서비스 및 해당 기능에 대한 자세한 내용은 다음을 참조하십시오. Amazon DataZone FAQ 과 re:Invent 런칭.
결론
데이터는 모든 분야와 모든 비즈니스를 변화시키고 있습니다. 그러나 데이터가 대부분의 회사가 추적할 수 있는 것보다 더 빠르게 증가함에 따라 해당 데이터에서 가치를 추적, 수집, 보호 및 추출하는 것은 어려운 일입니다. 최신 데이터 전략은 데이터로 더 나은 비즈니스 성과를 창출하는 데 도움이 될 수 있습니다. AWS는 엔드 투 엔드 데이터 여정을 위한 가장 완벽한 서비스 세트를 제공하여 데이터에서 가치를 발굴하고 통찰력으로 전환할 수 있도록 지원합니다.
AWS에서는 고객 요구 사항에서 거꾸로 작업합니다. Lake Formation 팀은 이 게시물에 설명된 기능을 제공하기 위해 열심히 노력했으며 여러분이 직접 확인해 보시기 바랍니다. 우리는 지속적으로 발명에 집중하면서 조직이 번개처럼 빠른 속도로 더 많은 비즈니스 가치를 도출할 수 있도록 지원하는 새로운 데이터 거버넌스 모델을 구축할 수 있도록 지원하는 데 중요한 역할을 하기를 희망합니다.
다음을 탐색하여 Lake Formation을 시작할 수 있습니다. 실습 워크샵 모듈 및 시작하기 튜토리얼. 데이터 레이크 및 데이터 거버넌스 사용 사례에 대한 고객의 의견을 기다리겠습니다. AWS 계정 팀을 통해 연락하고 의견을 공유하십시오.
저자에 관하여
제이슨 버코위츠 AWS Lake Formation의 선임 제품 관리자입니다. 그는 기계 학습 및 데이터 레이크 아키텍처에 대한 배경 지식이 있습니다. 그는 고객이 데이터 중심이 되도록 돕습니다.
아르티 스리니바산 AWS Lake Formation의 선임 빅 데이터 설계자입니다. 그녀는 AWS 고객 및 파트너를 위한 데이터 레이크 솔루션 구축을 즐깁니다. 키보드를 사용하지 않을 때는 최신 과학 및 기술 동향을 탐색하고 가족과 시간을 보냅니다.
레오나르도 고메즈 AWS의 수석 분석 전문가 솔루션 아키텍트입니다. 캐나다 토론토에 기반을 둔 그는 데이터 관리 분야에서 XNUMX년 이상의 경험을 갖고 있으며 전 세계 고객이 비즈니스 및 기술 요구 사항을 해결할 수 있도록 지원합니다.
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