클라우드 컴퓨팅

데이터 엔지니어링의 이해

Hadrien Lacroix

Content Developer

데이터 처리를 위한 클라우드 컴퓨팅

온프레미스 서버

  • 구매
  • 공간 필요
  • 전기 요금 및 유지관리 비용
  • 피크 기준으로 충분한 전력 확보
  • 한산한 시간대에는 처리 능력 낭비

클라우드 서버

  • 임대
  • 공간 필요 없음
  • 필요한 자원만 사용
  • 필요할 때만 사용
  • 사용자에게 가까울수록 좋음
데이터 엔지니어링의 이해

데이터 저장을 위한 클라우드 컴퓨팅

  • 데이터베이스 안정성: 데이터 복제
  • 민감한 데이터 관련 위험성
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AWS

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Microsoft Azure

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Google Cloud

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파일 스토리지

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S3

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Azure Blob Storage

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Google Cloud Storage

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계산

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EC2

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Azure Virtual Machines

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Google Compute Engine

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데이터베이스

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AWS RDS

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Azure SQL Database

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Gogle Cloud SQL

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데이터 파이프라인

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AWS S3에 앨범 커버 저장

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EC2를 사용해 노래 변환

데이터 엔지니어링의 이해

RDS를 사용해 직원 정보 저장

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멀티 클라우드

장점

  • 단일 공급업체 의존도 줄이기
  • 비용 효율성
  • 현지 법규에 따라 특정 데이터를 물리적으로 국가 내에 보관해야 함
  • 장애 완화

단점

  • 클라우드 제공업체는 고객을 묶어두려 함
  • 호환되지 않는 경우
  • 보안 및 거버넌스
데이터 엔지니어링의 이해

요약

  • 클라우드 컴퓨팅의 장점 및 주의할 점
  • Spotflix에서 활용하는 방식
  • 주요 클라우드 제공업체와 서비스 말할 수 있음
데이터 엔지니어링의 이해

연습해봅시다!

데이터 엔지니어링의 이해

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