PGAA로 구현하는 Postgres 고속 분석
현재 프리뷰 제공 중
PGAA 확장은 Postgres®에 고속 분석 기능을 통합하여 운영 데이터와 과거 데이터를 효율적으로 분석할 수 있도록 지원합니다. 열 형식 데이터에 최적화된 벡터화된 쿼리 엔진으로 표준 Postgres 대비 최대 30배 빠른 분석 쿼리를 제공하며, 계층화된 테이블을 통해 중요한 워크로드의 성능을 유지하면서 과거 데이터를 효율적으로 분리할 수 있습니다.
이 글에서는 PGAA가 제공하는 Postgres 분석의 주요 혜택과 벡터화된 쿼리 엔진, 계층화된 테이블, 스토리지와 컴퓨팅 분리, 외부 레이크하우스 통합 기능을 살펴봅니다.
PGAA를 통한 Postgres 분석의 주요 혜택
간편하고 효율적인 데이터 분석
추출·변환·적재(ETL) 파이프라인과 데이터 엔지니어링의 부담을 없애고, 비용 효율적인 객체 스토리지를 활용해 저장 비용을 최대 18배까지 절감할 수 있습니다.
중앙 집중형 비즈니스 인텔리전스
구조화 데이터, 반구조화 데이터, 비구조화 데이터를 Postgres에 모두 통합하여 더 강력한 성과를 이끌어낼 종합적인 인사이트를 확보할 수 있습니다.
더 빠른 분석 인사이트 확보
표준 Postgres 대비 평균 30배 빠른 분석 쿼리를 통해 운영 데이터와 과거 데이터를 아우르는 인사이트를 신속하게 확보하고, 더 빠르고 과감한 의사결정을 내릴 수 있습니다.
트랜잭션 성능을 고려한 분석 플랫폼
중요한 트랜잭션 워크로드가 분석 작업으로 인해 영향을 받지 않는다는 확신을 제공합니다. 비활성 데이터를 유연한 스토리지로 분산시켜 시스템 성능과 비즈니스 회복탄력성을 향상할 수 있습니다.
PGAA의 주요 분석 기능
벡터화된 쿼리 엔진
기존 Postgres 쿼리 엔진을 열 형식 데이터에 최적화된 벡터화된 쿼리 엔진으로 업그레이드합니다. 이를 통해 분석 쿼리를 표준 Postgres 대비 최대 30배 더 빠르게 실행할 수 있습니다.
계층화된 테이블
단일 전용 노드에서 핫 데이터와 콜드 데이터를 모두 쿼리할 수 있습니다. 콜드 데이터를 객체 스토리지의 열 형식 테이블로 자동 오프로드하여 최적의 성능을 유지하고, 여러 데이터 계층에서 분석을 관리하는 복잡성을 줄일 수 있습니다.
스토리지와 컴퓨팅의 분리
PGAA 확장을 통해 Postgres 기반의 별도 임시 컴퓨팅 리소스를 설정할 수 있습니다. 이 리소스는 열 형식 데이터에 대한 효율적인 배치 쿼리 실행에 최적화되어 있으며, 필요할 때 크기를 0으로 줄일 수 있는 확장성을 제공합니다.
외부 레이크하우스 생태계 통합
표준 SQL을 사용하여 외부 객체 스토리지에 레이크하우스 테이블을 기록하고, 이를 Postgres 테이블처럼 쿼리할 수 있습니다. 레이크하우스 테이블 형식은 Postgres 테이블과 인덱스에 비해 디스크에서 5배 더 작은 크기를 제공합니다.
유연한 스토리지 위치
레이크하우스 테이블을 Amazon S3, MinIO 또는 로컬 파일 시스템을 포함한 유연한 스토리지 위치에 저장할 수 있습니다. 이러한 스토리지는 SSD 대비 최대 18배 더 비용 효율적입니다.
관리형 스토리지 위치를 선택하면 라이프사이클과 보안이 완전히 관리되며, 사용자가 직접 스토리지를 선택하여 사용할 수도 있습니다.
PGAA 자주 묻는 질문
PGAA는 무엇인가요?
PGAA는 Postgres®에 고속 분석 기능을 제공하는 확장입니다. 벡터화된 쿼리 엔진과 계층화된 테이블을 활용해 운영 데이터와 과거 데이터를 효율적으로 분석할 수 있으며, 현재 프리뷰로 제공됩니다.
PGAA의 벡터화된 쿼리 엔진은 어떤 이점이 있나요?
열 형식 데이터에 최적화된 벡터화된 쿼리 엔진을 사용해 분석 쿼리를 표준 Postgres 대비 최대 30배 더 빠르게 실행할 수 있습니다.
PGAA의 계층화된 테이블은 어떻게 작동하나요?
계층화된 테이블을 사용하면 단일 전용 노드에서 핫 데이터와 콜드 데이터를 모두 쿼리할 수 있습니다. 콜드 데이터는 객체 스토리지의 열 형식 테이블로 자동 오프로드되어 성능을 유지하고 여러 데이터 계층을 관리하는 복잡성을 줄입니다.
PGAA는 스토리지 비용을 어떻게 절감하나요?
PGAA는 콜드 데이터와 레이크하우스 테이블을 Amazon S3, MinIO 또는 로컬 파일 시스템과 같은 유연한 스토리지에 저장할 수 있게 합니다. 이러한 스토리지는 SSD 대비 최대 18배 더 비용 효율적입니다.
PGAA에서 외부 레이크하우스 데이터를 쿼리할 수 있나요?
표준 SQL을 사용해 외부 객체 스토리지에 레이크하우스 테이블을 기록하고 Postgres 테이블처럼 쿼리할 수 있습니다. 레이크하우스 테이블 형식은 Postgres 테이블과 인덱스에 비해 디스크에서 5배 더 작은 크기를 제공합니다.
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