[cloud] 클라우드 서비스 활용 사례

지난 포스팅에서 클라우드 서비스에 대해서, 클라우드 서비스의 한 종류인 AWS에 대해 소개했습니다.

 

[Cloud] 클라우드 서비스란?

 

[Cloud] 클라우드 서비스 종류, AWS

 

이번 포스팅에서는 실제 클라우드를 이용하는 상황을 설정한 뒤, 어떤 방식으로 클라우드 서비스를 활용할 수 있을지에 대해서 소개하도록 하겠습니다.

 

 

클라우드 서비스 이용 사례

사례: 주말 매출 예측을 위한 클라우드 서비스 활용

문제 상황

한 온라인 소매업체가 주말 동안의 매출을 예측하여 재고 관리, 마케팅 전략 수집, 인력 배치를 효율적으로 하기 위해 매주 금요일 오후에 다음 주말 매출 예측 보고서를 제출해야 합니다. 이를 위해 과거의 판매 데이터, 마케팅 캠페인 데이터, 웹사이트 트래픽 데이터를 분석하여 예측 모델을 구축해야 합니다.

 

 

1. 데이터 수집 및 저장

1. Amazon S3 (Simple Storage Service)

• 과거 판매 데이터, 마케팅 캠페인 데이터, 웹사이트 트래픽 데이터를 Amazon S3에 저장합니다. S3는 확장 가능한 객체 스토리지로 대규모 데이터를 안전하게 저장하고 관리할 수 있습니다.

2. AWS Glue

• AWS Glue를 사용하여 다양한 데이터 소스에서 데이터를 추출, 변환, 로드(ETL)합니다. Glue 크롤러를 사용하여 데이터 스키마를 자동으로 탐색하고 데이터 카탈로그를 생성합니다.

 

2. 데이터 처리 및 분석

1. Amazon Redshift

• AWS Glue를 통해 변환된 데이터를 Amazon Redshift에 로드합니다. Redshift는 고성능 데이터 웨어하우스로, 대규모 데이터를 빠르게 쿼리하고 분석할 수 있습니다.

2. Amazon Athena

• Athena를 사용하여 S3에 저장된 데이터를 SQL 쿼리로 분석할 수 있습니다. 이는 데이터를 빠르게 탐색하고 ad-hoc 분석을 수행하는 데 유용합니다.

 

3. 머신 러닝 모델 개발

1. Amazon SageMaker

• SageMaker를 사용하여 머신 러닝 모델을 구축, 학습, 배포합니다. SageMaker는 데이터를 준비하고, 다양한 알고리즘을 사용하여 모델을 학습시키며, 학습된 모델을 배포할 수 있는 완전 관리형 서비스입니다.
  
  
• 과거 데이터를 기반으로 주말 매출을 예측하는 모델을 개발합니다. 예를 들어, 시계열 분석이나 회귀 모델을 사용할 수 있습니다.

 

4. 자동화 및 파이프라인 구축

1. AWS Step Functions

• Step Functions를 사용하여 데이터 수집, 처리, 모델 학습 및 예측 작업을 자동화된 워크플로우로 구성합니다. 이는 각 단계의 실행을 관리하고, 오류 발생 시 재시도를 처리합니다.

2. AWS Lambda

• Lambda를 사용하여 특정 이벤트(예: 매주 금요일 오후에 트리거) 시에 예측 파이프라인을 자동으로 실행합니다. 서버리스 컴퓨팅을 통해 서버 관리 없이 코드를 실행할 수 있습니다.

 

5. 결과 시각화 및 보고

1. Amazon QuickSight

• QuickSight를 사용하여 예측 결과를 시각화하고 대시보드를 생성합니다. 이를 통해 비즈니스 팀이 예측 결과를 쉽게 이해하고, 필요한 조치를 취할 수 있습니다.
  
  
• 매주 금요일 오후에 자동으로 업데이트된 예측 결과를 기반으로 보고서를 생성하여 공유합니다.

 

 

전체 파이프라인 요약

1. 데이터 수집 및 저장: Amazon S3에 데이터를 저장하고, AWS Glue로 ETL 작업을 수행하여 Amazon Redshift에 로드.
   
   
2. 데이터 처리 및 분석: Amazon Athena와 Redshift를 사용하여 데이터를 쿼리 및 분석.
   
   
3. 모델 개발: Amazon SageMaker로 머신 러닝 모델을 개발하고 학습.
   
   
4. 파이프라인 자동화: AWS Step Functions와 Lambda를 사용하여 자동화된 예측 파이프라인 구축.
   
   
5. 결과 시각화 및 보고: Amazon QuickSight로 예측 결과를 시각화하고 보고서 생성.

 

이러한 클라우드 기반 파이프라인을 통해 온라인 소매업체는 주말 매출 예측을 효율적으로 수행할 수 있으며, 이를 통해 비즈니스 의사결정을 최적화할 수 있습니다.