AWS 접착제 분석, 기계 학습(ML) 및 애플리케이션 개발을 위해 데이터를 간편하게 검색, 준비 및 결합할 수 있게 해주는 서버리스 데이터 통합 서비스입니다. AWS Glue를 사용하여 데이터 통합 및 ETL(추출, 변환 및 로드) 파이프라인을 생성, 실행 및 모니터링하고 여러 데이터 스토어에서 자산을 카탈로그화할 수 있습니다.
수십만 명의 고객이 분석 및 기계 학습을 위해 데이터 레이크를 사용하여 데이터 기반 비즈니스 의사 결정을 내립니다. 데이터 소비자는 데이터가 정확하지 않고 최신이 아니면 데이터에 대한 신뢰를 잃게 되므로 데이터 품질이 최적의 올바른 결정을 내리는 데 필수적입니다.
데이터의 정확성과 신선도를 평가하는 것은 엔지니어의 일반적인 작업입니다. 현재 데이터 품질을 평가하는 데 사용할 수 있는 다양한 도구가 있습니다. 그러나 이러한 도구에는 종종 수동 데이터 검색 프로세스와 데이터 엔지니어링 및 코딩에 대한 전문 지식이 필요합니다.
AWS Glue 데이터 품질의 공개 미리 보기 출시를 발표하게 되어 기쁩니다. 지금부터 추가 액세스를 요청하지 않고 이 기능에 액세스할 수 있습니다. 사용 가능한 지역. AWS Glue 데이터 품질은 Amazon S3 기반 데이터 레이크 및 AWS Glue ETL 작업의 데이터 품질을 측정하고 모니터링하는 AWS Glue의 새로운 미리 보기 기능입니다. 데이터 엔지니어링이나 코딩에 대한 전문 지식이 필요하지 않습니다. 데이터 품질을 모니터링하고 평가하는 경험을 단순화합니다.
이것은 AWS Glue 데이터 품질의 작동 방식을 설명하는 1부작 게시물 시리즈 중 XNUMX부입니다. 시리즈의 다음 게시물을 확인하세요.
이 게시물에서는 다음을 통해 AWS Glue 데이터 품질 기능을 사용하는 단순성을 살펴보겠습니다.
- 데이터 품질 권장 사항을 시작하고 AWS Glue Data Catalog의 데이터에서 실행됩니다.
- 데이터 품질 결과가 특정 임계값 미만일 때 알림을 받기 위한 Amazon CloudWatch 경보 생성.
- Amazon Athena를 통해 AWS Glue 데이터 품질 실행 결과를 분석합니다.
AWS CloudFormation으로 리소스 설정
제공된 CloudFormation 스크립트는 다음 리소스를 생성합니다.
- AWS Glue 데이터 품질 실행을 실행하는 데 필요한 IAM 역할
- NYC Taxi 데이터 세트를 저장하기 위한 Amazon Simple Storage Service(Amazon S3) 버킷
- AWS Glue Data Quality 실행 결과를 저장하고 분석하기 위한 S3 버킷
- NYC Taxi 데이터 세트에서 생성된 AWS Glue 데이터베이스 및 테이블
단계:
- AWS CloudFormation 콘솔을 엽니다.
- 왼쪽 메뉴에서 스택 생성 다음을 선택하십시오. 새로운 리소스 사용(표준).
- 럭셔리 템플릿 소스선택한다. 템플릿 파일 업로드, 위에 첨부된 템플릿 파일을 제공합니다. 그런 다음 선택 다음 보기.
- 럭셔리 스택 이름, DataQuality데이터베이스및 데이터품질테이블, 기본값으로 둡니다. 을 위한 DataQualityS3버킷이름, S3 버킷의 이름을 입력하십시오. 그런 다음 선택 다음 보기.
- 마지막 화면에서 이 스택이 IAM 리소스를 생성한다는 것을 확인하고 다음을 선택합니다. 문의하기.
- 스택이 성공적으로 생성되면 스택에서 생성된 S3 버킷으로 이동하여 yellow_tripdata_2022-01.parquet 파일.
AWS Glue Data Catalog의 데이터에서 AWS Glue Data Quality 실행 시작
이 첫 번째 섹션에서는 AWS Glue 데이터 품질 서비스에서 데이터 품질 규칙 권장 사항을 생성합니다. 이러한 권장 사항을 사용하여 데이터 세트에 대해 데이터 품질 작업을 실행하여 데이터 분석을 얻습니다.
시작하려면 다음 단계를 완료하십시오.
- AWS Glue 콘솔을 엽니다.
- 왼쪽 메뉴에서 테이블 아래에 데이터 카탈로그.
- 선택 데이터품질테이블 CloudFormation 스택을 통해 생성된 테이블.
- 선택 데이터 품질 탭.
- 왼쪽 메뉴에서 추천 규칙 세트.
- 에 데이터 품질 규칙 권장 페이지, 체크 권장 규칙을 규칙 세트로 저장. 이렇게 하면 다음 단계에서 사용할 수 있도록 권장 규칙을 규칙 세트에 자동으로 저장할 수 있습니다.
- 럭셔리 IAM 역할, CloudFormation 스택에서 생성된 IAM 역할을 선택합니다.
- 럭셔리 추가 구성 - 옵션, 기본 작업자 수 및 제한 시간을 그대로 둡니다.
- 왼쪽 메뉴에서 추천 규칙 세트. 이렇게 하면 지정된 작업자 수로 데이터 품질 권장 사항 실행이 시작됩니다.
- 규칙 세트가 완료될 때까지 기다리십시오.
- 완료되면 규칙 세트 탭. 성공적인 권장 사항 실행 및 생성된 규칙 세트가 표시되어야 합니다.
AWS Glue 데이터 품질 권장 사항 이해
AWS Glue 데이터 품질 권장 사항은 AWS Glue 데이터 품질 서비스에서 생성한 제안이며 데이터의 형태를 기반으로 합니다. 이러한 권장 사항은 데이터의 행 수, 평균, 표준 편차 등과 같은 측면을 자동으로 고려하고 시작점으로 사용할 규칙 집합을 생성합니다.
여기서 사용된 데이터셋은 NYC Taxi 데이터셋이었습니다. 이를 기반으로 이 데이터 세트의 열과 해당 열의 값을 기반으로 AWS Glue 데이터 품질은 규칙 세트를 권장합니다. 전체적으로 추천 서비스는 자동으로 데이터 세트의 모든 열과 55개의 규칙을 권장했습니다.
이러한 규칙 중 일부는 다음과 같습니다.
- “<>와 <> 사이의 RowCount ” → 본 데이터를 기반으로 행 수를 예상합니다.
- [ ]의 "ColumnValues "VendorID" → "VendorID" 열이 특정 값 집합 내에 있을 것으로 예상
- IsComplete "VendorID" → "VendorID"가 null이 아닌 값일 것으로 예상합니다.
권장 AWS Glue 데이터 품질 규칙을 사용하려면 어떻게 해야 합니까?
- 에서 규칙 세트 섹션에 생성된 규칙 세트가 표시되어야 합니다. 생성된 규칙 세트를 선택하고 규칙 세트 평가.
- 체크박스를 선택하지 않았다면 권장 규칙을 규칙 세트로 저장 권장 사항을 실행할 때 여전히 권장 사항 작업 실행을 클릭하고 규칙을 복사하여 새 규칙 세트를 생성할 수 있습니다.
- 럭셔리 데이터 품질 조치 아래에 데이터 품질 속성, 고르다 Amazon CloudWatch에 지표 게시. 이 상자를 선택하지 않으면 데이터 품질 실행에서 지표를 Amazon CloudWatch에 게시하지 않습니다.
- 럭셔리 IAM 역할,를 선택 GlueDataQuality블로그역할 AWS CloudFormation 스택에서 생성됩니다.
- 럭셔리 요청된 작업자 수 아래에 고급 속성, 기본값으로 둡니다.
- 럭셔리 데이터 품질 결과 위치, 값을 선택합니다. GlueDataQualityResultsS3버킷 AWS CloudFormation 스택을 통해 생성된 위치
- 왼쪽 메뉴에서 규칙 세트 평가.
- 실행이 시작되면 화면에서 실행 상태를 볼 수 있습니다. 데이터 품질 결과 탭.
- 실행이 성공적인 단계에 도달하면 완료된 데이터 품질 작업 실행을 선택하고 다음에 표시된 데이터 품질 결과를 봅니다. 실행 결과.
추천 서비스는 NYC Taxi 데이터 세트 내의 열 값과 데이터를 기반으로 55개의 규칙을 시행할 것을 제안했습니다. 그런 다음 55개의 규칙 모음을 RuleSet으로 변환했습니다. 그런 다음 데이터 세트에 대해 RuleSet을 사용하여 데이터 품질 평가 작업 실행을 실행했습니다. 위의 결과에서 RuleSet 내의 각 상태를 볼 수 있습니다.
당신은 또한 활용할 수 있습니다 AWS Glue 데이터 품질 API 이러한 단계를 수행합니다.
Amazon CloudWatch 경보를 통해 실패한 데이터 품질 실행에 대한 Amazon SNS 알림 받기
데이터 카탈로그에서 실행되는 각 AWS Glue 데이터 품질 평가는 이름이 지정된 한 쌍의 지표를 내보냅니다. 접착제.데이터.품질.규칙.통과 (통과한 규칙의 수를 나타냄) 및 접착제.데이터.품질.규칙.실패 (실패한 규칙 수를 나타냄) 데이터 품질 실행당. 이 내보낸 지표는 지정된 데이터 품질 실행이 임계값 미만인 경우 사용자에게 경고하는 경보를 생성하는 데 사용할 수 있습니다.
Amazon SNS 알림을 통해 이메일을 보내는 경보 설정을 시작하려면 아래 단계를 따르십시오.
- Amazon CloudWatch 콘솔을 엽니다.
- 왼쪽 메뉴에서 모든 측정 항목 아래에 통계. 아래에 추가 네임스페이스가 표시됩니다. 맞춤 네임스페이스 제목의 접착제 데이터 품질.
참고: AWS Glue 데이터 품질 실행을 시작할 때 다음을 확인하십시오. Amazon CloudWatch에 지표 게시 아래와 같이 확인란이 활성화됩니다. 그렇지 않으면 해당 특정 실행에 대한 지표가 Amazon CloudWatch에 게시되지 않습니다.
- 아래의 접착제 데이터 품질 네임스페이스에서 규칙 세트별로 테이블별로 내보내는 지표를 볼 수 있어야 합니다. 블로그의 목적을 위해 다음을 사용합니다. 접착제.데이터.품질.규칙.실패 규칙 및 경보, 이 값이 1을 초과하는 경우(실패한 규칙 평가가 1보다 큰 경우 알림을 받고자 함을 나타냄).
- 알람을 생성하려면 다음을 선택하십시오. 모든 알람 알람에서.
- 왼쪽 메뉴에서 알람 생성.
- 왼쪽 메뉴에서 측정항목 선택.
- 선택 접착제.데이터.품질.규칙.실패 생성한 테이블에 해당하는 측정항목을 선택한 다음 측정항목 선택.
- 아래의 측정항목 및 조건 지정 탭 아래 통계 섹션 :
- 럭셔리 통계량, 고르다 합계.
- 럭셔리 Period, 고르다 1 분.
- 아래의 상태 섹션 :
- 럭셔리 임계값 유형선택한다. 정적인.
- 럭셔리 glue.data.quality.rules.failed가 있을 때마다…, 고르다 더 크거나 같음.
- 럭셔리 보다…, 임계값으로 1을 입력합니다.
- 확장 추가 구성 드롭다운 및 선택 누락된 데이터를 양호한 것으로 처리
이러한 선택은 다음을 의미합니다. 접착제.데이터.품질.규칙.실패 메트릭은 다음보다 크거나 같은 값을 내보냅니다. 1, 알람을 트리거합니다. 그러나 데이터가 없는 경우 허용되는 것으로 처리합니다.
- 왼쪽 메뉴에서 다음 보기.
- On 작업 구성:
- 다음 알람 상태 트리거 섹션에서 선택 알람 중 .
- 럭셔리 다음 SNS 주제로 알림 보내기선택한다. 새 주제 만들기 새로운 SNS 주제를 통해 알림을 보냅니다.
- 럭셔리 알림을 받을 이메일 엔드포인트…, 이메일 주소를 입력하세요. 선택하다 다음 보기.
- 럭셔리 알람 이름, myFirstDQAlarm을 입력한 다음 선택 다음 보기.
- 마지막으로, 모든 선택 항목에 대한 요약이 표시되어야 합니다. 미리보기 및 만들기 화면. 선택하다 알람 생성 하단에.
- 이제 Amazon CloudWatch 경보 대시보드에서 생성되는 경보를 볼 수 있습니다.
AWS Glue 데이터 품질 경보를 시연하기 위해 손상된 데이터가 수집되는 실제 시나리오와 AWS Glue 데이터 품질 서비스를 사용하여 이에 대한 알림을 받을 수 있는 방법을 살펴보겠습니다. 이전 단계에서 생성되었습니다. 이를 위해 제공된 파일을 사용합니다. Malformed_yellow_taxi.parquet 일부러 조정한 데이터가 포함되어 있습니다.
- S3 위치로 이동 DataQualityS3버킷이름 블로그 게시물 시작 부분에 제공된 CloudFormation 템플릿에 언급되어 있습니다.
- 업로드 Malformed_yellow_tripdata.parquet 이 위치에 파일. 이렇게 하면 ETL 프로세스를 통해 데이터 레이크로 들어오는 데이터 품질이 좋지 않은 파일이 있는 흐름을 시뮬레이션하는 데 도움이 됩니다.
- AWS Glue 데이터 카탈로그 콘솔로 이동하고 제공된 AWS CloudFormation 템플릿을 통해 생성된 demo_nyc_taxi_data_input을 선택한 다음 데이터 품질 탭.
- 첫 번째 섹션에서 생성한 RuleSet을 선택합니다. 그런 다음 선택 규칙 세트 평가.
- 에서 데이터 품질 평가 화면:
- 확인란을 선택하십시오. Amazon CloudWatch에 지표를 게시합니다. 이 확인란은 실패 지표가 Amazon CloudWatch로 내보내지도록 하는 데 필요합니다.
- AWS CloudFormation 템플릿을 통해 생성된 IAM 역할을 선택합니다.
- 선택적으로 AWS Glue 데이터 품질 결과를 게시할 S3 위치를 선택합니다.
- 선택 규칙 세트를 평가합니다.
- 로 이동 데이터 품질 결과 탭. 이제 이 블로그의 이전 단계와 현재 트리거된 두 개의 실행이 표시됩니다. 현재 실행이 완료될 때까지 기다리십시오.
- 보시다시피 원래 52개 규칙 중 55개만 통과하여 실패한 AWS Glue 데이터 품질 실행 결과가 있습니다. 이러한 실패는 S3에 업로드한 새 파일 때문입니다.
- Amazon CloudWatch 콘솔로 이동하여 이 섹션의 시작 부분에서 생성한 경보를 선택합니다.
- 보시다시피 알람이 울릴 때마다 알람이 울리도록 구성했습니다. 접착제.데이터.품질.규칙.실패 메트릭이 임계값 1을 초과합니다. 위의 AWS Glue 데이터 품질 실행 후 경보를 트리거한 3개의 규칙이 실패하는 것을 볼 수 있습니다. 또한 알람 실행에 대해 자세히 설명하는 이메일도 받았어야 합니다.
따라서 데이터 레이크로 들어오는 잘못된 형식의 데이터가 AWS Glue 데이터 품질 규칙을 통해 식별될 수 있고 적절한 페르소나를 알리기 위해 후속 경고 메커니즘을 생성할 수 있는 예를 보여주었습니다.
Amazon Athena를 통해 AWS Glue 데이터 품질 실행 결과 분석
일정 기간 동안 데이터 세트에 대한 여러 AWS Glue 데이터 품질 실행 결과가 있는 시나리오에서는 일정 기간 동안 데이터 세트의 품질 추세를 추적할 수 있습니다. 이를 달성하기 위해 AWS Glue 데이터 품질 실행 결과를 S3로 내보내고 Amazon Athena를 사용하여 내보낸 실행에 대해 분석 쿼리를 실행할 수 있습니다. 그런 다음 결과를 Amazon QuickSight에서 추가로 사용하여 데이터 품질 추세를 그래픽으로 나타내는 대시보드를 구축할 수 있습니다.
이 게시물의 세 번째 부분에서는 데이터 세트 품질에 대한 데이터 추적을 시작하는 데 필요한 단계를 볼 수 있습니다.
- 이전 섹션에서 설정한 데이터 품질 실행의 경우 다음을 설정합니다. 데이터 품질 결과 위치 AWS CloudFormation 스택에서 지정한 버킷 위치에 대한 매개변수입니다.
- 성공적으로 실행될 때마다 해당 특정 실행에 해당하는 단일 JSONL 파일이 선택한 S3 위치로 내보내지는 것을 볼 수 있습니다.
- Amazon Athena 콘솔을 엽니다.
- 쿼리 편집기에서 다음 CREATE TABLE 문을 실행합니다( 관련 값으로 섹션
GlueDataQualityResultsS3Bucket
제공된 AWS CloudFormation 템플릿의 값): - 위의 테이블이 생성되면 쿼리를 실행하여 데이터 품질 결과를 분석할 수 있어야 합니다.
예를 들어 내 테이블에 대해 실패한 AWS Glue 데이터 품질 실행을 보여주는 다음 쿼리를 고려하십시오. demo_nyc_taxi_data_input
시간 창 내:
위 쿼리의 출력은 내 NYC Taxi 데이터 세트 테이블( "tablename" = 'demo_nyc_taxi_data_input' )에 대해 실행된 "outcome" = 'Failed'인 모든 실행에 대한 세부 정보를 보여줍니다. 출력은 실패 이유에 대한 정보도 제공합니다( failurereason
) 및 평가된 값( evaluatedmetrics
).
보시다시피, S3에 업로드된 실행 결과를 통해 AWS Glue 데이터 품질 실행에 대한 자세한 정보를 얻고, 더 자세한 분석을 수행하고, 데이터 위에 대시보드를 구축할 수 있습니다.
정리
- Amazon Athena 콘솔로 이동하여 데이터 품질 분석을 위해 생성된 테이블을 삭제합니다.
- Amazon CloudWatch 콘솔로 이동하여 생성된 경보를 삭제합니다.
- 샘플 CloudFormation 스택을 배포한 경우 AWS CloudFormation 콘솔을 통해 CloudFormation 스택을 삭제합니다. 당신은 필요합니다 S3 버킷 비우기 버킷을 삭제하기 전에.
- AWS Glue 데이터 품질 실행을 활성화하여 S3로 출력한 경우 해당 버킷도 비웁니다.
결론
이 게시물에서는 AWS Glue 데이터 품질 기능을 사용하여 데이터 품질 규칙을 AWS Glue 데이터 카탈로그 테이블에 쉽고 빠르게 통합하는 방법에 대해 이야기했습니다. 권장 사항을 실행하고 테이블에 대해 데이터 품질을 평가하는 방법에 대해서도 이야기했습니다. 그런 다음 Amazon Athena를 통해 데이터 품질 결과를 분석하고 실패한 데이터 품질을 사용자에게 알리기 위해 Amazon CloudWatch를 통해 경보를 설정하는 프로세스에 대해 논의했습니다.
AWS Glue 데이터 품질 API에 대해 자세히 알아보려면 다음을 살펴보십시오. AWS Glue 데이터 품질 API 설명서
AWS Glue 데이터 품질에 대해 자세히 알아보려면 다음을 확인하십시오. AWS Glue 데이터 품질 개발자 안내서
저자 소개
아니켓 지디구다르 AWS Glue 팀의 빅 데이터 설계자입니다.
조셉 발란 AWS Glue의 프런트엔드 엔지니어입니다. 그는 5년 이상 팀이 재사용 가능한 UI 구성요소를 구축하도록 돕는 경험을 가지고 있으며 프런트엔드 디자인 시스템에 열정적입니다. 여가 시간에는 연필 그림 그리기와 TV 프로그램 시청을 즐깁니다.
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- 출처: https://aws.amazon.com/blogs/big-data/getting-started-with-aws-glue-data-quality-from-the-aws-glue-data-catalog/
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