AWS Glue는 완전 관리형 서버리스 ETL(Extract, Transform, Load) 서비스로, 데이터를 수집하고 변환하여 다양한 데이터 저장소로 이동하는 작업을 자동화할 수 있습니다. 데이터 엔지니어와 분석가는 AWS Glue를 활용해 데이터 파이프라인을 구축하고 데이터 레이크와 데이터 웨어하우스를 효율적으로 운영할 수 있습니다. 본 글에서는 AWS Glue의 개념, 구성 요소, 사용 방법 및 실제 활용 사례를 살펴보겠습니다.
AWS Glue 개념
AWS Glue는 데이터 이동 및 변환을 자동화하는 서버리스 ETL 서비스입니다. 기존에는 데이터 수집, 변환, 로드 작업을 수행하기 위해 별도의 서버를 구축하고 관리해야 했지만, AWS Glue는 이를 자동으로 처리해 줍니다.
ETL(Extract, Transform, Load)이란 데이터를 추출(Extract)한 후 변환(Transform)하여 원하는 형태로 가공하고, 최종적으로 데이터 웨어하우스나 데이터 레이크에 적재(Load)하는 과정을 의미합니다.
AWS Glue의 주요 특징은 다음과 같습니다.
- 서버리스(Serverless): 별도의 인프라 설정 없이 사용 가능
- 자동 데이터 카탈로그: 데이터 소스를 자동으로 탐색하고 메타데이터를 구성
- ETL 자동화: 데이터를 추출(Extract), 변환(Transform), 적재(Load)하는 과정 자동화
- 다양한 데이터 소스 지원: S3, RDS, Redshift, DynamoDB 등 다양한 AWS 서비스와 연동
- Apache Spark 기반: 분산 처리 기술을 활용한 빠르고 효율적인 데이터 처리 가능
AWS Glue의 주요 구성 요소
AWS Glue는 여러 개의 핵심 구성 요소를 통해 데이터 처리를 자동화합니다.
1. AWS Glue Data Catalog (데이터 카탈로그)
AWS Glue Data Catalog는 데이터의 메타데이터(Metadata)를 저장하는 중앙 저장소 역할을 합니다. 데이터 카탈로그를 통해 S3, RDS, DynamoDB 등 다양한 데이터 소스에서 데이터를 검색하고 분석할 수 있습니다.
2. AWS Glue Crawlers (크롤러)
Glue Crawlers는 데이터 카탈로그를 자동으로 생성하고 업데이트하는 역할을 합니다. 크롤러는 데이터 소스를 분석하여 테이블 및 스키마 정보를 자동으로 생성합니다.
3. AWS Glue Jobs (ETL 작업)
Glue Jobs는 데이터를 변환하고 적재하는 ETL 작업을 수행합니다. Apache Spark 기반으로 실행되며, Python 또는 Scala로 코드를 작성할 수 있습니다.
4. AWS Glue Triggers (트리거)
Glue 트리거는 특정 시간 또는 이벤트 발생 시 Glue Job을 실행하는 역할을 합니다. AWS Lambda 또는 Step Functions와 연동하여 데이터 파이프라인을 자동화할 수 있습니다.
5. AWS Glue Studio
AWS Glue Studio는 코드 없이 시각적인 인터페이스에서 ETL 작업을 설계할 수 있도록 지원하는 도구입니다.
6. AWS Glue DataBrew
DataBrew는 데이터를 정제하고 변환하는 데 사용되는 시각적 데이터 준비 도구입니다. 코드 없이 데이터 클리닝을 수행할 수 있습니다.
사용 방법
AWS Glue는 AWS Console UI를 쉽게 사용이 가능합니다. 사용을 위해서는 방법은 아래와 같습니다.
1. 데이터 카탈로그 생성
- AWS Glue 콘솔에서 "데이터 카탈로그" 선택
- 새로운 "크롤러(Crawler)" 생성
- 데이터 소스(S3, RDS 등) 선택 후 크롤러 실행
- 자동으로 생성된 테이블 및 스키마 확인
2. ETL Job 생성 및 실행
- AWS Glue 콘솔에서 "Jobs" 선택
- 새로운 Job 생성 후 Python 또는 Scala 코드 작성
- 데이터 소스(S3, Redshift 등)와 대상 데이터 스토어 설정
- Apache Spark 기반의 ETL 실행
3. 데이터 정제 및 변환
- AWS Glue Studio에서 시각적인 ETL 파이프라인 생성
- AWS Glue DataBrew를 활용하여 데이터 정제 및 변환 수행
- 중복 데이터 제거, NULL 값 처리, 데이터 타입 변환 작업 수행
- 데이터 병합 및 분할을 통한 분석 최적화
- 정제된 데이터를 Parquet, ORC 등 컬럼 형식으로 변환
4. 데이터 적재 및 활용
- 처리된 데이터를 S3, Redshift, DynamoDB 등에 저장
- Amazon Athena와 연계하여 SQL 기반 분석 수행
- Amazon QuickSight, Tableau 등의 BI 도구와 연동하여 데이터 시각화
- 데이터 파이프라인을 자동화하여 실시간 데이터 처리 가능
- 데이터 레이크 환경에서 다양한 분석 도구와 연계하여 활용 가능
활용 사례
1. 데이터 레이크 구축 (Data Lake Architecture)
한 금융 기관이 AWS Glue를 활용하여 대량의 트랜잭션 데이터를 S3 기반 데이터 레이크에 저장하는 사례입니다. AWS Glue Crawlers를 사용하여 데이터를 자동으로 스캔하고, Athena와 연동하여 실시간 분석을 수행할 수 있습니다.
2. 실시간 로그 데이터 처리
온라인 쇼핑몰이 AWS Glue를 활용하여 서버 로그 데이터를 실시간으로 분석하는 사례입니다. CloudWatch Logs에서 로그 데이터를 수집하고, Glue Jobs를 활용하여 변환 후 S3에 저장합니다. AWS QuickSight와 연동하여 사용자 행동을 분석할 수 있습니다.
3. 머신러닝 데이터 전처리
한 AI 스타트업이 AWS Glue를 활용하여 머신러닝 모델을 위한 데이터 전처리를 자동화하는 사례입니다. Glue Jobs에서 누락된 데이터를 처리하고 이상값을 정리한 후, SageMaker에 전달하여 모델 학습을 수행합니다.
4. 데이터 웨어하우스 연동 (ETL to Redshift)
대기업이 AWS Glue를 활용하여 다양한 데이터 소스를 Redshift로 통합하는 사례입니다. Glue Jobs를 통해 데이터를 변환한 후 Redshift Spectrum과 연계하여 대규모 데이터를 분석할 수 있습니다.
AWS Glue는 강력한 서버리스 ETL 서비스로, 다양한 데이터 처리 작업을 자동화할 수 있습니다. 데이터 카탈로그, 크롤러, ETL 작업, 트리거 등의 기능을 활용하면 데이터 수집부터 변환, 저장, 분석까지 전 과정을 효율적으로 운영할 수 있습니다.
AWS Glue를 사용하면 데이터 엔지니어링 프로세스를 간소화하고, 데이터 파이프라인을 자동화할 수 있어 운영 비용 절감 및 생산성 향상에 큰 도움이 됩니다. 기업에서 데이터 레이크, 데이터 웨어하우스, 실시간 로그 분석, 머신러닝 데이터 처리 등의 다양한 용도로 활용할 수 있습니다.