AWS 기반 데이터 ETL 구축하기

데이터를 효과적으로 수집하고 변환하여 저장하는 과정은 모든 데이터 중심 기업에서 중요한 역할을 합니다. AWS(Amazon Web Services)는 다양한 ETL(Extract, Transform, Load) 서비스를 제공하여 데이터 처리 파이프라인을 효율적으로 구축할 수 있도록 지원합니다. 이번 글에서는 AWS 기반 ETL 프로세스의 개념과 활용 사례를 살펴보겠습니다.

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1. ETL이란?

ETL은 Extract(추출) → Transform(변환) → Load(적재) 의 약자로, 데이터를 원본 시스템에서 가져와 변환한 후 최종 저장소로 로드하는 과정을 의미합니다.

• Extract (추출): 데이터 소스(S3, RDS, 로그 파일 등)에서 데이터를 가져오는 단계
• Transform (변환): 데이터 정제, 필터링, 조인, 집계 등의 변환을 수행하는 단계
• Load (적재): 변환된 데이터를 분석 가능한 데이터 웨어하우스(Amazon Redshift, RDS 등)로 저장하는 단계

이러한 과정이 중요한 이유는 데이터 품질을 유지하면서 분석이 가능하도록 정리하는 것이 핵심이기 때문입니다.

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2. AWS에서 ETL을 수행하는 주요 서비스

AWS는 다양한 ETL 도구를 제공하며, 목적과 규모에 따라 적절한 서비스를 선택할 수 있습니다.

1) AWS Glue (서버리스 ETL)

• 완전 관리형 ETL 서비스로, 스케줄링과 자동 데이터 카탈로그 기능 제공
• Apache Spark 기반으로 대규모 데이터 처리 가능

2) AWS Lambda (이벤트 기반 데이터 처리)

• 코드 실행을 통해 데이터 변환 및 로드를 수행하는 서버리스 컴퓨팅 서비스
• 실시간 이벤트 기반 데이터 처리에 적합 (예: S3에 파일이 업로드될 때 실행)

3) Amazon EMR (대규모 데이터 처리)

• Hadoop, Spark 등 오픈소스 빅데이터 프레임워크를 지원하는 클러스터 기반 서비스
• 방대한 데이터 처리 및 분석에 적합

4) AWS Step Functions (ETL 워크플로우 관리)

• 여러 AWS 서비스(Lambda, Glue, EMR 등)를 조합하여 ETL 워크플로우 자동화 가능
• 상태 관리 및 오류 처리 기능 제공

5) Amazon Redshift + S3 (데이터 적재 및 분석)

• S3에서 데이터를 저장하고, Redshift를 통해 대규모 쿼리 분석 가능
• COPY 명령어를 활용한 빠른 데이터 적재 지원

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3. 실제 AWS 기반 ETL 과정

ETL 프로세스는 AWS의 다양한 서비스를 조합하여 구축할 수 있습니다. 일반적인 ETL 파이프라인의 단계는 다음과 같습니다.

Step 1: S3에서 원본 데이터 수집

• IoT 센서, 로그 파일, API 데이터 등을 Amazon S3 버킷에 저장
• 실시간 데이터 스트리밍이 필요하면 Kinesis Data Streams와 연계 가능

Step 2: Glue / Lambda를 활용한 데이터 정제 및 변환

• AWS Glue의 크롤러를 사용하여 데이터를 자동으로 인식하고 테이블화
• AWS Lambda를 활용하여 데이터 필터링 및 전처리 수행

Step 3: Redshift / RDS / DynamoDB로 데이터 적재

• Amazon Redshift에 COPY 명령어를 사용하여 S3 데이터를 로드
• RDS(MySQL, PostgreSQL 등) 또는 NoSQL 저장소인 DynamoDB에 저장 가능

Step 4: Athena를 이용한 데이터 쿼리 및 분석

• Athena를 사용하여 S3에 저장된 데이터를 SQL로 분석 가능
• Redshift와 연계하여 빠른 데이터 탐색 및 BI 시각화 가능

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4. ETL 자동화 및 성능 최적화

ETL 프로세스를 효율적으로 운영하기 위해서는 자동화 및 성능 최적화가 필수적입니다.

1) Apache Airflow와 AWS Step Functions 활용

• Airflow DAG을 사용하여 ETL 작업을 자동화하고 모니터링 가능
• AWS Step Functions을 활용하면 여러 AWS 서비스 간 워크플로우를 손쉽게 관리 가능

2) Glue Dynamic Frame vs Spark DataFrame 비교

• Glue Dynamic Frame은 ETL을 위한 AWS 기본 데이터 구조
• Spark DataFrame은 더 정교한 데이터 변환 작업에 적합

3) 데이터 저장 형식 최적화 (Parquet, ORC 활용)

• Parquet, ORC와 같은 컬럼형 저장 형식을 사용하면 Redshift 및 Athena에서의 쿼리 속도를 대폭 개선할 수 있음
• CSV 대신 Parquet을 사용할 경우 저장 공간 절감 및 성능 향상 효과

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5. ETL을 활용한 데이터 분석

🎬 Netflix의 ETL을 활용한 데이터 분석 사례

Netflix는 방대한 사용자 데이터를 활용하여 개인화된 추천 시스템을 운영합니다. 이를 위해 강력한 ETL(Extract, Transform, Load) 파이프라인을 구축하여 데이터를 효율적으로 처리하고 분석하는데요.

1️⃣ Extract (데이터 추출)

Netflix는 다양한 소스에서 데이터를 추출합니다.

• 사용자 활동 로그 (시청 이력, 클릭, 검색어)
• 컨텐츠 메타데이터 (장르, 감독, 출연진)
• 디바이스 정보 (모바일, TV, 웹 등)

이 데이터를 실시간 스트리밍 방식(Kafka)과 배치 방식(AWS S3, RDS)으로 수집합니다.

2️⃣ Transform (데이터 변환 및 처리)

추출된 데이터는 Apache Spark 기반의 변환 과정을 거칩니다.

• 중복 제거 및 정제: 잘못된 데이터 필터링
• 특징 엔지니어링: 머신러닝 모델 학습을 위한 데이터 변환
• 세션 정보 생성: 사용자별 시청 패턴 분석

Netflix는 AWS Glue를 사용해 서버리스 ETL을 실행하여 비용을 절감하면서도 효율적인 데이터 변환을 수행합니다.

3️⃣ Load (데이터 적재 및 활용)

변환된 데이터는 Amazon Redshift와 같은 데이터 웨어하우스에 저장되어 BI 분석 및 추천 시스템에 활용됩니다.

• 개인화 추천 시스템: 사용자의 시청 패턴을 분석하여 최적의 컨텐츠 추천
• A/B 테스트: 새로운 기능이 사용자 행동에 미치는 영향을 평가
• 콘텐츠 최적화: 어떤 영화/드라마가 특정 지역에서 더 인기가 있는지 분석

Netflix는 이렇게 구축된 ETL 파이프라인을 통해 전 세계 2억 명이 넘는 사용자에게 맞춤형 콘텐츠 추천을 제공할 수 있습니다.

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AWS 기반 ETL은 데이터 파이프라인 구축의 핵심 요소이며, 다양한 서비스와의 연계를 통해 자동화 및 최적화가 가능합니다. 이를 활용하여 데이터 품질을 향상시키고, 비즈니스 인사이트를 도출할 수 있습니다.