BigQuery는 빅데이터를 저장하는 웨어하우스이며, 이를 통해 데이터를 효율적으로 시각화하고 분석할 수 있습니다. Athena도 동일한 작업을 수행하지만 AWS 클라우드 공급자 플랫폼을 사용하며 둘 다 SQL(Structured Query Language)의 도움으로 데이터를 분석합니다. 이러한 서비스를 사용하여 클라우드에 저장된 방대한 양의 데이터를 처리할 수 있습니다.
BigQuery와 Athena의 차이점부터 시작하겠습니다.
BigQuery란 무엇인가요?
개발자, 데이터 분석가 등 많은 사람들이 데이터로 많은 시간을 작업하고 많은 데이터를 처리하는 것이 상당히 어려워집니다. 그 많은 데이터를 분석하는 것은 상당히 복잡해지고 이러한 문제를 해결하기 위해 BigQuery가 설계되었습니다. 간단한 쿼리를 사용하여 방대한 양의 데이터를 분석하고 시각화하는 효율적인 방법입니다.
BigQuery의 장점
BigQuery의 몇 가지 장점은 다음과 같습니다.
데이터 웨어하우징 서비스 : BigQuery는 웨어하우스를 이용하여 빅데이터를 처리한 후 이를 효율적으로 분석하는 서비스를 제공하도록 설계되었습니다.
효율적인 : 알려진 SQL 쿼리를 사용하여 방대한 양의 데이터를 빠르게 처리합니다.
구현 용이성 : 간단한 SQL 쿼리로 BigQuery 서비스를 쉽게 사용할 수 있습니다. 먼저 데이터를 로드하고 사용한 만큼만 비용을 지불합니다.
AWS Athena란 무엇입니까?
AWS Athena는 빅데이터 활용을 위해 아마존 플랫폼에서 제공하는 서버리스 빅데이터 분석 및 시각화 서비스입니다. 인프라나 유지 관리가 필요하지 않으며 S3 버킷에 저장된 원시 데이터에 익숙한 SQL 쿼리도 사용합니다. 데이터는 JSON, CSV, Parquet 및 기타 형식으로 S3에 저장할 수 있습니다. 빠른 성능을 위해 자동 병렬 실행을 사용하여 프로세스에서 효율성을 얻습니다.
AWS Athena의 장점
AWS Athena에 대한 모범 사례는 다음과 같습니다.
- 다른 AWS 서비스와 잘 통합됩니다.
- 가격 책정 모델은 쿼리당 지불을 사용하고 S3에 데이터를 저장하는 데 비용이 들지 않기 때문에 매우 적당합니다.
- 최고의 성능을 제공하며 대용량 데이터 세트와 타협하지 않습니다.
- 간단한 SQL 쿼리를 사용하여 데이터에서 통찰력을 얻을 수 있습니다.
BigQuery 대 Athena
아래에 언급된 몇 가지 지침으로 두 서비스를 비교합니다.
건축학 : Athena는 AWS 클라우드 및 인프라를 지원하는 반면 BigQuery는 Google 클라우드를 사용하며 둘 다 컴퓨팅 서비스를 제어할 수 없는 서버리스 시스템입니다.
확장성 : BigQuery는 100개의 동시 쿼리를 허용하는 반면 Athena는 기본적으로 20개의 쿼리를 허용하며 둘 다 완전히 추상화되어 슬롯 또는 리소스의 수를 결정합니다.
가격 : BigQuery와 AWS Athena의 요금 모델은 데이터 1테라바이트당 5달러인 사용된 쿼리에 대해 요금이 부과되므로 거의 동일합니다.
성능 : Athena는 스토리지에 S3 블록을 사용하고 BigQuery는 커패시터라는 열 형식 및 압축 스토리지를 사용하며 둘 다 각 쿼리에 사용할 리소스 수를 선택할 수 없습니다.
결론
AWS 플랫폼은 BigQuery 서비스를 제공하지 않습니다. 대신 Athena를 사용하여 SQL 쿼리를 사용하여 빅 데이터 작업을 수행합니다. Athena는 플랫폼에서 실행할 수 있는 쿼리의 도움으로 S3 버킷에 저장된 데이터에서 사용자에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다. 이 모든 서비스는 서로 다른 클라우드 서비스 공급자와 유사한 작업을 수행합니다.