아마존웹서비스, 클라우드 기반 BI 서비스 ‘아마존 퀵사이트’ 발표
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아마존웹서비스, 클라우드 기반 BI 서비스 ‘아마존 퀵사이트’ 발표
  • 이광재 기자
  • 승인 2015.10.12 10:25
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아마존웹서비스(이하 AWS)가 연례행사인 AWS 리인벤트(AWS re:Invent)에서 클라우드 기반 비즈니스 인텔리전스(BI) 서비스인 아마존 퀵사이트(Amazon QuickSight)를 새롭게 발표했다.

이 서비스는 기업의 모든 직원들이 기술 역량 수준에 관계없이 매우 빠른 속도로 시각화 구축과 즉각적인 분석 업무를 수행하고 보유 데이터로부터 비즈니스에 유용한 인사이트를 추출할 수 있도록 한다.

아마존 퀵사이트는 새롭게 선보이는 고속의 병렬 인메모리 최적화된 연산 엔진(Super-fast, Parallel, In-memory optimized Calculation Engine, SPICE)을 도입해 고급 연산 및 시각화 작업을 빠른 속도로 수행한다.

AWS 데이터 서비스와 자동으로 통합되며 서비스를 통해 기업은 사용자 수를 수백명에서 수천명에 이르기까지 자유롭게 확장할 수 있다. 또한 SPICE의 쿼리 엔진을 통해 빠르고 우수한 응답성의 쿼리 처리 성능을 제공한다. 서비스 가격은 사용자 1인당 월 9달러부터 시작하며 이는 기존 BI 서비스의 1/10에 해당하는 가격이다.

아마존 퀵사이트는 AWS 클라우드가 지닌 유연성과 규모를 BI에 접목하기 위해 개발됐다. 도입 과정 역시 빠르고 간편하다. 고객이 로그인하게 되면 아마존 퀵사이트는 자동으로 아마존 래드시프트(Amazon Redshift), 아마존 RDS(Amazon RDS), 아마존 S3(Amazon S3), 아마존 다이나모DB(Amazon DynamoDB), 아마존 EMR(Amazon EMR), 아마존 키네시스(Amazon Kinesis) 등 AWS 서비스 내에 저장된 고객의 데이터를 탐지한다. 고객은 아마존 퀵사이트가 발견한 데이터에서 어떤 데이터를 선택하더라도 단 수분 만에 해당 데이터로부터 인사이트를 이끌어 낼 수 있다.

아마존 퀵사이트는 데이터의 포맷을 정하고 SPICE로 이를 이동시켜 아마존 퀵사이트 내에서 시각화가 이뤄질 수 있도록 한다. 이를 통해 고객은 일일이 추출, 변형, 로딩 작업(ETL)을 수동으로 진행하지 않아도 되며 값비싼 ETL 도구에 투자할 필요가 없다.

아마존 퀵사이트를 설정해 기저 자원 내 데이터 변화에 따라 SPICE상의 데이터를 항상 최신의 상태로 갱신 할 수 있다. 또한 이 서비스는 월 사용료가 저렴해 장기 라이선스 및 연간 유지보수에 막대한 비용을 지불할 필요가 없다.

아마존 퀵사이트는 단순한 SQL 형식의 인터페이스를 제공해 SPICE 내 저장된 데이터에 쿼리를 걸 수 있다. 이를 통해 도모(Domo), 클릭(Qlik), 태블로(Tableau), 팁고(TIBCO) 등 기존의 AWS 파트너들이 제공해 온 BI 도구를 계속해서 사용할 수가 있으며 동시에 SPICE가 제공하는 빠른 속도의 장점을 누릴 수 있다.

라주 굴라바니 AWS 데이터 서비스 담당 부사장은 “인터넷에 연결되는 사물이 날로 늘어나고 모바일 사용자가 증가하고 있을 뿐 아니라 기업의 데이터가 클라우드로 옮겨지는 현상이 더욱 가속화 되고 있고 오늘날 수많은 고객들이 다양한 AWS 데이터 서비스를 통해 방대한 양의 데이터를 수집하고 저장하고 있는데 이들 고객들은 모든 사용자가 쉽게 데이터에서 인사이트를 얻고 이를 기반으로 빠른 의사 결정을 내릴 수 있도록 돕는 시스템을 AWS에 주문해왔다”며 “수년간의 개발 과정을 거쳐 고객들의 요구에 부응할 수 있는 아마존 퀵사이트를 선보이게 됐고 아마존 퀵사이트는 빠르면서도 사용하기 쉬운 BI 서비스로 저렴한 가격에 이러한 기업의 수요를 충족시켜 줄 수 있는 최적의 서비스”라고 말했다.

그는 “아마존 퀵사이트의 핵심은 새로운 SPICE 메모리 내 연산 엔진이라 할 수 있다. SPICE는 AWS 클라우드 역량을 기반으로 대용량의 데이터베이스에서도 빛의 속도로 쿼리가 처리될 수 있게 한다. SPICE를 통해 고객사들은 물론 파트너사들도 분석 업무를 한결 더 효과적으로 처리할 수 있을 것으로 기대한다”고 덧붙였다.



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