필자: 김명수

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[Reinvent2017] 주요 서비스 업데이트 – 데이터 분석 분야
11월30

[Reinvent2017] 주요 서비스 업데이트 – 데이터 분석 분야

Reinvent2017 주요 업데이트 – 데이터 분석 분야 Summery · Amazon S3  · Amazon Glacier Amazon S3는 AWS 빅데이터 분석 서비스의 기본 저장소로서 대부분의 데이터 분석은 객체 단위로 이루어지며 Data Lake 역할을 수행하는데 적합한 서비스입니다. 이번 ReInvent 2017에서 손쉽게 S3 및 Glacier 저장소의 데이터를 쿼리 할 수 있도록 select를 제공하여 Data Lake의...

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[Reinvent2017] 주요 서비스 업데이트 – 데이터베이스 분야 (DynamoDB, Neptune)
11월30

[Reinvent2017] 주요 서비스 업데이트 – 데이터베이스 분야 (DynamoDB, Neptune)

Reinvent2017 주요 업데이트 – 데이터베이스 분야 (DynamoDB, Neptune) · Amazon DynamoDB · Amazon Neptune   Amazon DynamoDB 글로벌 테이블 1) 주요 특징 다중 마스터 쓰기를 완벽하게 지원하면서 두개 이상의 리전에 자동적으로 복제되는 테이블을 생성가능. 지정된 리전의 DynamoDB 엔드포인트에 대한 쓰기 요청 및 최종 읽기 요청을 보내면 됩니다. 각 항목에는 가장...

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Test Benchmark : AWS Redsfhift, Athena, EMR(Presto, Hive)
11월17

Test Benchmark : AWS Redsfhift, Athena, EMR(Presto, Hive)

주의 : 테스트 환경, 방식, 데이터 사이즈 등에 따라 결과가 달라지므로 단순 참고용임을 말씀드립니다. 시작하기 서울 리전에 Athena 서비스 출시   [AWS한국블로그] AWS Athena, 서울 리전 출시 (2017년 11월 ) S3에 데이터를 저장하고 활용하는데 있어서 Redsfhift를 써야 될지 Athena를 써야될지 아니면 직접 EMR 서비스를 구축해서 써야 될지 고민. 기본적으로 Redsfhift,...

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