한 전자상거래 기업은 AWS에 여러 운영 시스템을 가지고 있으며, 각 시스템은 최신 처리 상태를 저장하는 JDBC 호환 관계형 데이터베이스를 사용합니다. 운영팀은 전체 주문 처리 워크플로우에 걸쳐 주문에 대한 시간별 가시성을 확보해야 합니다. 개발 노력을 최소화하면서 이를 달성하는 접근 방식은 무엇입니까?

정답은 AWS Glue를 사용하여 운영 시스템에서 Amazon Redshift로 수집 파이프라인을 구축하고 Amazon QuickSight에서 대시보드를 구축하는 것입니다. AWS Glue는 다양한 소스에서 데이터를 추출, 변환 및 로드(ETL)하는 데 효율적이며, JDBC 호환 관계형 데이터베이스에서 데이터를 수집하는 데 적합합니다. Amazon Redshift는 대규모 분석 워크로드에 최적화된 데이터 웨어하우스로, 시간별 주문 가시성을 위한 쿼리에 매우 효율적입니다. Amazon QuickSight는 Redshift와 원활하게 통합되어 대시보드를 쉽게 구축할 수 있습니다. 다른 옵션들은 다음과 같은 이유로 최적이 아닙니다. Amazon DynamoDB는 OLAP(온라인 분석 처리)보다는 OLTP(온라인 트랜잭션 처리) 워크로드에 더 적합하며, 복잡한 분석 쿼리에는 비용 효율적이지 않을 수 있습니다. AWS DMS는 데이터베이스 마이그레이션 및 지속적인 복제에 유용하지만, ETL 및 데이터 변환 기능은 AWS Glue만큼 강력하지 않습니다. 또한, Grafana는 QuickSight보다 AWS 서비스와의 통합이 덜 원활할 수 있습니다.