신속한 클러스터 프로비저닝, 관리형 크기 조정 및 자동화된 소프트웨어 설치로 관리를 간소화합니다.
EMR Studio를 사용하여 빅 데이터 애플리케이션을 개발, 시각화 및 디버그합니다.
AWS Identity and Access Management(IAM), AWS Lake Formation 및 Apache Ranger에서 사용자 지정 가능한 권한을 통해 데이터와 리소스를 보호합니다.
온프레미스 솔루션의 절반도 안되는 비용으로 빅 데이터 애플리케이션과 페타바이트 규모의 분석을 더 빠르게 실행합니다.
사용 사례
확장 가능한 데이터 파이프라인 구축
다양한 소스에서 데이터를 추출하고 대규모로 처리하여 애플리케이션과 사용자 모두가 사용할 수 있도록 합니다. 페타바이트 규모의 데이터 레이크에 Apache Hudi 기능을 활용합니다.
기계 학습으로 데이터 과학 가속화
EMR에 내장된 Apache Spark MLlib, TensorFlow, Apache MXNet과 같은 오픈소스 기계 학습 프레임워크를 사용합니다. 분석, 보고 및 모델 훈련을 위해 SageMaker Studio에 연결합니다.
실시간 데이터 스트림 처리
스트리밍 데이터 소스의 이벤트를 실시간으로 분석하여 장기 실행, 고가용성, 내결함성 스트리밍 데이터 파이프라인을 생성합니다.
데이터 집합 쿼리
오픈 소스 SQL 도구를 사용하여 개체 저장소, 관계형 데이터베이스, NoSQL 데이터베이스 등을 포함한 다양한 데이터 저장소의 데이터 집합을 쿼리합니다.
시작 방법
Amazon EMR 요금 살펴보기
Amazon Elastic Compute Cloud(EC2), Amazon EKS 또는 AWS Outposts에서 EMR 클러스터를 실행하는 옵션을 사용하는 초당 종량제.
