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AI 요약
이 글은 AI가 원문을 분석하여 핵심 내용을 요약한 것입니다.
리멤버앤컴퍼니의 Amazon S3 Tables를 활용한 실시간 분석 워크로드 구축
이 게시물은 리멤버앤컴퍼니가 Amazon S3 Tables와 CDC(Change Data Capture)를 활용하여 실시간 분석을 위한 데이터 레이크를 구축한 사례를 다룹니다.도입 배경과 문제점
- 기존 Full Refresh 방식의 비효율성으로 운영 DB와 S3에 과도한 부하 발생
- 운영 DB와 분석 DB 동기화 주기 지연으로 실시간 분석 어려움
솔루션 아키텍처
- Debezium을 통한 MySQL 데이터 변경 실시간 캡처 및 Amazon MSK로 전달
- Apache Iceberg 기반 Amazon S3 Tables에 Incremental Update 방식으로 데이터 저장
- Kafka Connect를 활용한 CDC 파이프라인 구성 및 Amazon EKS 위 StarRocks로 고성능 실시간 분석 지원
- AWS Glue(PySpark)를 이용한 기존 데이터 마이그레이션
주요 기술적 설정
- Debezium 및 Iceberg Kafka Connector 설정 최적화
- CDC 이벤트 변환을 위한 DebeziumTransform 사용
- 실시간 데이터 반영을 위한 commit 주기 및 스키마 변경 관리
- Athena를 통한 S3 Tables 쿼리 및 분석 지원
