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Teradata Vantage와 AWS 자사 서비스 통합

Teradata Vantage와 AWS 자사 서비스 통합
클라우드의 엔터프라이즈 분석과 관련하여 Teradata Vantage 는 독보적이며, 전 세계적 네트워크를 보유한 Amazon Web Services(AWS)와 결합하면 Vantage를 사용해서 고객이 최고 수준의 고급 분석을 달성할 수 있습니다.
 
AWS의 Teradata Vantage 사용자는 필요에 따라 자주 이용하는 비즈니스 인텔리전스 및 시각화 도구를 확장하고 완벽하게 통합할 수 있습니다.사용자는 Vantage, Amazon S3, Amazon EMR, Hadoop 또는 기타 데이터 저장소에서 데이터를 획기적인 통계로 전환할 수 있습니다.
 
Teradata는 AWS 파트너 네트워크(APN)에서 고급 기술 파트너이자 고급 컨설팅 파트너입니다.당사는 2015년부터 Teradata 소프트웨어와 AWS 서비스 및 리소스의 결합을 최적화하기 위해 협력해 왔습니다. 실제로, Teradata는 최근에 Amazon EBS Multi-Attach 기능 출시 파트너로서 AWS re:Invent에서 Amazon EBS 주제 전문가와 공동 발표를 했습니다.
 
Vantage는 다음과 같은 여러 AWS 자사 서비스와 통합됩니다.
 
Amazon CloudFormation Amazon EMR AWS Direct Connect
Amazon CloudWatch Amazon Kinesis AWS EKS
Amazon EBS Amazon QuickSight AWS Glue
Amazon EBS Snapshots Amazon S3 AWS KMS
Amazon EC2 Amazon SageMaker AWS Lambda
 
Mythbusters-Cloud-Services-Blog-1-AWS-V1-(1).png고객은 Vantage 환경에서 최대한 많은 클라우드 네이티브 기능을 사용할 수 있기를 원하므로 AWS 자사 서비스와의 통합이 중요합니다.이를 통해 사용자는 처음부터 끝까지 분석 과정의 모든 측면에서 새로운 혁신 소스를 활용할 수 있습니다.
 
몇 가지 예를 살펴보겠습니다.
 
AWS Glue 및 Teradata Vantage
AWS Glue는 고객이 분석을 위해 데이터를 쉽게 준비하고 로드할 수 있도록 완전히 관리되는 ETL(추출, 변환 및 로드) 서비스입니다.사용자가 AWS에 저장된 자신의 데이터를 AWS Glue에서 가리키기만 하면, AWS Glue가 AWS Glue Data Catalog에서 관련 메타 데이터(예: 테이블 정의 및 스키마)를 찾아 저장합니다.카탈로그화된 데이터는 즉시 검색과 쿼리가 가능하며, ETL에서 사용할 수 있습니다.
 
AWS Glue는 서버가 필요 없으며, AWS Glue Data Catalog로 알려진 중앙 메타 데이터 리포지토리, Python 또는 Scala 코드를 자동으로 생성하는 ETL 엔진 및 종속성 해결, 작업 모니터링 및 재시도를 처리하는 유연한 스케줄러로 구성됩니다.AWS Glue에서 Vantage를 기본적으로 지원하지는 않지만, 사용자 지정 데이터베이스 커넥터를 사용하여 Amazon S3로 데이터를 가져올 수 있습니다.다음 그림은 Vantage와 Amazon S3 간의 데이터 흐름을 나타냅니다.
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Teradata Vantage 및 AWS Glue에 대한 세부 내용은 이 공동 블로그 게시물에서 읽어보세요.
 
Amazon QuickSight 및 Teradata Vantage
Amazon QuickSight는 빠르고, 클라우드 기반 비즈니스 인텔리전스 서비스로 조직 내 모든 사람에게 통계를 쉽게 제공할 수 있습니다.완벽하게 관리되는 서비스인 QuickSight를 사용하면 ML Insights를 포함한 대화식 대시보드를 쉽게 만들고 게시할 수 있습니다.그런 다음 대시보드를 어떤 장치로도 사용할 수 있으며, 애플리케이션, 포털 및 웹사이트에 내장할 수 있습니다.

Vantage 및 Amazon QuickSight를 사용하여 다음을 할 수 있습니다.
 
  • 빨리 시작하기 – 로그인, 데이터 소스 선택, 단시간에 시각화 생성
  • 여러 소스의 데이터에 접근 – Vantage 사용, 파일 업로드 또는 AWS 데이터 소스에 연결
  • 동적 시각화 활용 – 선택한 필드를 기반으로 스마트 시각화 동적 생성
  • 빠른 답변 받기 – 대규모 데이터 세트에서 빠른 대화형 시각화 생성
  • 데이터로 이야기하기 – 데이터 대시보드 및 특정 시점 비주얼을 생성하고, 통계를 공유하며, 다른 사람들과 협업
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Amazon SageMaker 및 Teradata Vantage
Amazon SageMaker는 모든 개발자 및 데이터 사이언티스트가 머신 러닝 모델을 신속하게 구축, 교육 및 배포할 수 있도록 하는, 완전히 관리되는 서비스입니다.SageMaker는 머신 러닝 프로세스의 각 단계에서 과부하를 제거하여 고품질 모델을 쉽게 개발할 수 있도록 합니다.
 
SageMaker 및 Vantage에는 두 가지 사용 사례가 있습니다.
 
  1. 데이터는 Vantage에 있습니다.SageMaker는 모델 정의 및 후속 스코어링에 모두 사용됩니다.이 사용 사례에서 Vantage는 Amazon S3 환경에 데이터를 제공하므로, SageMaker는 모델 개발을 위해 교육 및 테스트 데이터 세트를 사용할 수 있습니다.Vantage는 SageMaker의 후속 스코어링을 위해 Amazon S3를 통해 데이터를 추가로 제공합니다.이 모델에서 Vantage는 데이터 저장소일 뿐입니다.
  2. 데이터는 Vantage에 있습니다.SageMaker는 모델 정의에, Vantage는 후속 스코어링에 사용합니다.이 사용 사례에서 Vantage는 Amazon S3 환경에 데이터를 제공하므로, SageMaker는 모델 개발을 위해 교육 및 테스트 데이터 세트를 사용할 수 있습니다.Vantage는 Vantage Advanced SQL 엔진 또는 Machine Learning 엔진이 후속 스코어링을 하도록 SageMaker 모델을 Vantage 테이블로 가져옵니다.이 모델에서 Vantage는 데이터 저장소 및 스코어링 엔진입니다.
AWS의 Teradata Vantage에 대해 자세히 알아보려면 AWS 파트너 네트워크(APN) 사이트의 공동 블로그 게시물 그리고 Teradata가 회원으로 있는 AWS ISV 워크로드 마이그레이션 프로그램을 확인합니다.

Portrait of Brian Wood

(Author):
Brian Wood

Brian Wood is director of cloud marketing at Teradata. He has over 15 years' experience leading all areas of technology marketing in cloud, wireless, IT, software, and data analytics. He earned an MS in Engineering Management from Stanford, a BS in Electrical Engineering from Cornell, and served as an F-14 Radar Intercept Officer in the US Navy.
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