[AWS DEA] 문제로 공부하기 8 - Spectrum + S3 Glacier Deep Archive

AWS DEA-C01 데이터 엔지니어 Redshift Spectrum S3 Glacier · 수명주기 비용 최적화

Redshift 데이터 수명주기 비용 최적화 — Spectrum + S3 Glacier Deep Archive가 정답인 이유

AWS DEA-C01 시험에 자주 나오는 데이터 수명주기 비용 최적화 문제입니다. 최근 3개월은 Redshift에서 활성 분석, 3~12개월은 S3 + Redshift Spectrum으로 연간 분석, 12개월 이후는 S3 Glacier Deep Archive로 규정 준수 보관하는 3단계 수명주기 아키텍처를 도식으로 비교 정리합니다. Redshift Spectrum이 접근할 수 없는 스토리지 등급도 함께 정리합니다.

📋 문제

회사에서는 여러 운영 소스에서 Amazon S3 데이터 레이크로 데이터를 수집하고, 비즈니스 분석팀이 분석할 수 있도록 Amazon Redshift에 수집한다. 분석팀은 최근 3개월의 고객 데이터에만 상시 액세스할 수 있어야 한다.

또한 회사는 일 년에 한 번 전년도 데이터를 상세 분석하여 지난 12개월 전체 결과와 비교한다. 분석 후에는 데이터에 더 이상 액세스할 수 없다. 그러나 규정 준수를 위해 12개월 이후에도 데이터를 보관해야 한다.

다음 중 가장 비용 효율적인 방식으로 요구 사항을 충족하는 솔루션은 무엇인가?

✅ 핵심 요구사항 분석

• 📊
  상시 분석: 최근 3개월 데이터
  분석팀이 빠르게 쿼리해야 하는 활성 데이터 → Redshift 클러스터에 적재
• 📅
  연 1회 분석: 최대 12개월 전 데이터
  연간 한 번만 접근 → Redshift에 12개월치 모두 유지하면 낭비, S3 + Spectrum이 적합
• 🔒
  장기 보관(규정 준수): 12개월 이후
  더 이상 접근 없음, 비용 최저화 필요 → S3 Glacier Deep Archive (GB당 가장 저렴)

📐 정답 데이터 수명주기 아키텍처

0 ~ 3개월

🏢

Amazon Redshift

상시 쿼리
고성능 분석

→

3 ~ 12개월

🪣

Amazon S3
+ Spectrum

연 1회 분석
언로드 후 삭제

→

12개월 이후

🧊

S3 Glacier
Deep Archive

규정 준수 보관
액세스 없음

🔄 데이터 이동 흐름

데이터 수집 (S3 → Redshift)

→

3개월치만 유지

Redshift (3개월 초과 데이터)

→

S3 언로드 후 Redshift 삭제

→

자동화 프로세스

S3 (3~12개월 데이터)

→

Redshift Spectrum으로 연간 분석

S3 (12개월 초과 데이터)

→

S3 수명주기 정책 → Glacier Deep Archive

🧊 S3 Glacier 등급 비교 — Redshift Spectrum 접근 가능 여부

⚡

Glacier
Instant Retrieval

• 즉시 조회 가능 (ms)
• 분기별 접근 대상
• S3 Standard보다 저렴
• Redshift UNLOAD
  직접 불가 ⚠️
• Spectrum 접근 불가 ⚠️

⚠️ Spectrum 불가

🕐

Glacier
Flexible Retrieval

• 조회 1~12시간
• 연 1~2회 접근
• Instant보다 저렴
• Redshift UNLOAD
  직접 불가 ⚠️
• Spectrum 접근 불가 ⚠️

⚠️ Spectrum 불가

🧊

Glacier
Deep Archive ⭐

• 조회 12시간 이내
• 연 1회 이하 접근
• GB당 가장 저렴
• S3 수명주기로
  자동 이전 가능 ✅
• 장기 보관 최적

✅ 규정 준수 보관 최적

⚠️ 핵심 함정: Redshift UNLOAD 명령은 S3 Glacier 계열로 직접 언로드 불가 → 반드시 S3 Standard/Intelligent-Tiering으로 언로드 후 수명주기 정책으로 이전해야 함

📝 선택지 해설

각 항목을 클릭하면 해설이 펼쳐집니다.

A

❌ 12개월 데이터를 Redshift에 수집 → 12개월 초과 시 S3 언로드 → Glacier Deep Archive

Redshift에 12개월치 전부 유지 — 미사용 데이터 과금 발생

💡 Glacier Deep Archive 이전 방식은 올바르지만, 분석팀이 필요한 건 최근 3개월 데이터뿐인데 Redshift에 12개월치 전부를 유지합니다. 3~12개월 데이터는 연 1회만 접근하는데, 이 기간 내내 Redshift 클러스터 컴퓨팅 비용이 발생합니다. 가장 비용 효율적인 방식이 아닙니다.

B

❌ 3개월 초과 시 Redshift → S3 Glacier Deep Archive 직접 언로드 → Spectrum으로 연간 분석

Redshift UNLOAD는 Glacier 직접 불가 + Spectrum도 Glacier 접근 불가

💡 두 가지 치명적 오류가 있습니다. 첫째, Redshift UNLOAD 명령은 S3 Glacier Deep Archive로 직접 언로드할 수 없습니다. 반드시 S3 Standard로 먼저 언로드해야 합니다. 둘째, Redshift Spectrum은 S3 Glacier Deep Archive에 저장된 데이터에 접근·쿼리할 수 없습니다. Spectrum은 S3 Standard, Intelligent-Tiering 등 즉시 접근 가능한 스토리지 클래스만 지원합니다.

C

✅ 3개월 데이터만 Redshift → 3개월 초과 시 S3 언로드 삭제 → Spectrum으로 연간 분석 → 12개월 초과 시 수명주기 정책으로 Glacier Deep Archive

3단계 수명주기 — Redshift(3개월) + S3(3~12개월) + Glacier Deep Archive(12개월+)

💡 정답. 3단계 수명주기 전략이 모든 요건을 비용 최적화 방식으로 충족합니다. ① Redshift에는 3개월치만 유지 → 최소 컴퓨팅 비용, ② 3~12개월 데이터는 S3에 보관 + Redshift Spectrum → 연 1회 분석 가능 (S3 스캔 비용만 발생), ③ 12개월 이후 S3 수명주기 정책으로 Glacier Deep Archive 자동 이전 → 규정 준수 + 최저 보관 비용. Redshift UNLOAD → S3 → 수명주기 → Glacier Deep Archive 순서가 기술적으로도 정확합니다.

D

❌ 3개월 초과 시 S3 Glacier Instant Retrieval로 직접 언로드 → Spectrum 분석 → 12개월 후 Glacier Deep Archive

Redshift UNLOAD는 Glacier Instant Retrieval 직접 불가 + Spectrum도 접근 불가

💡 B와 동일한 두 가지 오류입니다. Redshift UNLOAD는 S3 Glacier Instant Retrieval로 직접 언로드할 수 없습니다. 또한 Redshift Spectrum은 S3 Glacier Instant Retrieval 데이터에 접근·쿼리할 수 없습니다. Glacier 계열 스토리지는 Spectrum이 직접 쿼리하는 S3 표준 접근 방식을 지원하지 않습니다. 수명주기 정책으로 Glacier Deep Archive 이전하는 마지막 단계는 올바르지만, 앞 단계가 잘못되었습니다.

정답 및 핵심 정리 (클릭)

정답: C — 3단계 수명주기 아키텍처

이 문제의 핵심 함정은 두 가지입니다. ① Redshift UNLOAD는 Glacier로 직접 언로드 불가 (S3 Standard → 수명주기 이전), ② Redshift Spectrum은 Glacier 계열 데이터 접근 불가 (S3 Standard만 가능). 정답 C는 이 두 제약을 모두 우회하면서 비용을 최소화합니다.

# 정답 C — 3단계 데이터 수명주기 [0~3개월] 데이터 수집 → Amazon Redshift (상시 분석) ↓ (3개월 초과 시 자동화 프로세스) [3~12개월] Redshift UNLOAD → Amazon S3 Standard ├─ Redshift에서 삭제 (비용 절감) └─ Redshift Spectrum으로 연간 분석 ✅ ↓ (S3 수명주기 정책, 12개월 후) [12개월+] S3 Glacier Deep Archive (규정 준수 보관) └─ 더 이상 접근 없음, 최저 스토리지 비용 # 핵심 제약 사항 UNLOAD → Glacier 직접 ❌ (S3 → 수명주기 이전만 가능) Spectrum → Glacier 쿼리 ❌ (S3 Standard 계열만 가능)

📊 선택지 비교 요약

선택지	Redshift 데이터	UNLOAD 방식	연간 분석	장기 보관	비용 효율
A. 12개월 유지	12개월치	S3 → Glacier ✅	Redshift 직접	Deep Archive ✅	낭비 많음
B. Glacier 직접	3개월치	Glacier 직접 ❌	Spectrum 불가 ❌	Deep Archive ✅	기술적 불가
C. 3단계 수명주기 ⭐	3개월치	S3 → 수명주기 ✅	Spectrum ✅	Deep Archive ✅	최고
D. Instant 직접	3개월치	Glacier 직접 ❌	Spectrum 불가 ❌	Deep Archive ✅	기술적 불가

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