# Ray 작업의 데이터에 연결
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**중요**  
AWS Glue for Ray는 더 이상 신규 고객에게 공개되지 않습니다. 기존 고객은 정상적으로 서비스를 계속 이용할 수 있습니다. 자세한 내용은 [AWS Glue for Ray 지원 종료](https://docs.aws.amazon.com/glue/latest/dg/awsglue-ray-jobs-availability-change.html)를 참조하세요.

AWS Glue Ray 작업에서는 데이터를 빠르게 통합하도록 설계된 다양한 Python 패키지를 사용할 수 있습니다. 사용자 환경의 혼란이 가중되지 않도록 최소한의 종속성 세트가 제공됩니다. 기본적으로 포함되는 항목에 대한 자세한 정보는 [Ray 작업과 함께 제공되는 모듈](edit-script-ray-env-dependencies.md#edit-script-ray-modules-provided) 섹션을 참조하세요.

**참고**  
AWS Glue 추출, 전환, 적재(ETL)에서는 DynamicFrame 추상화를 제공하여 데이터 세트의 행 간 스키마 차이를 해결하는 ETL 워크플로를 간소화합니다. AWS Glue ETL은 추가 기능(예: 작업 북마크 및 입력 파일 그룹화)을 제공합니다. 현재 Ray 작업에서는 해당 기능을 제공하지 않습니다.  
AWS Glue for Spark는 특정 데이터 형식, 소스 및 싱크와의 연결을 직접 지원합니다. Ray에서 AWS SDK for pandas 및 최신 서드 파티 라이브러리가 실질적으로 이러한 요구 사항을 충족합니다. 사용 가능한 기능을 알아보려면 해당 라이브러리를 참조해야 합니다.

AWS Glue for Ray 및 Amazon VPC의 통합은 현재 사용할 수 없습니다. Amazon VPC 내 리소스는 퍼블릭 경로로만 액세스할 수 있습니다. Amazon VPC에서 AWS Glue를 사용하는 방법에 대한 자세한 내용은 [AWS Glue에 대한 인터페이스 VPC 엔드포인트(AWS PrivateLink) 구성(AWS PrivateLink)](vpc-interface-endpoints.md) 섹션을 참조하세요.

## Ray의 데이터 작업을 위한 공통 라이브러리
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**Ray Data** - Ray Data는 일반적인 데이터 형식, 소스 및 싱크를 처리하는 메서드를 제공합니다. Ray Data에서 지원되는 형식 및 소스에 대한 자세한 내용은 Ray Data 설명서의 [Input/Output](https://docs.ray.io/en/latest/data/api/input_output.html)을 참조하세요. Ray Data는 데이터 세트를 처리하기 위한 범용 라이브러리가 아닌, 독자적인 라이브러리입니다.

Ray는 Ray Data가 작업에 가장 적합한 솔루션일 수 있는 사용 사례에 대한 특정 지침을 제공합니다. 자세한 내용은 Ray 설명서에서 [Ray 사용 사례](https://docs.ray.io/en/latest/ray-overview/use-cases.html)를 참조하세요.

**AWS SDK for pandas (awswrangler)** – AWS SDK for pandas는 변환을 통해 pandas DataFrames로 데이터를 관리할 때 AWS 서비스에서 읽고 쓸 수 있는 테스트된 깔끔한 솔루션을 제공하는 AWS 제품입니다. AWS SDK for pandas에서 지원되는 형식 및 소스에 대한 자세한 내용은 AWS SDK for pandas 설명서의 [API Reference](https://aws-sdk-pandas.readthedocs.io/en/stable/api.html)를 참조하세요.

AWS SDK for pandas를 사용하여 데이터를 읽고 쓰는 방법에 대한 예제는 AWS SDK for pandas 설명서의 [Quick Start](https://aws-sdk-pandas.readthedocs.io/en/stable/)를 참조하세요. AWS SDK for pandas에서는 데이터에 대한 변환을 제공하지 않습니다. 소스에서의 읽기 및 쓰기만 지원합니다.

**Modin** – Modin은 일반적인 pandas 연산을 배포 가능한 방식으로 구현하는 Python 라이브러리입니다. Modin에 대한 자세한 내용은 [Modin 설명서](https://modin.readthedocs.io/en/stable/)를 참조하세요. Modin 자체는 소스에서의 읽기 및 쓰기를 지원하지 않습니다. 공통 변환의 분산 구현을 제공합니다. Modin은 AWS SDK for pandas에서 지원됩니다.

Ray 환경에서 Modin 및 AWS SDK for pandas를 함께 실행하면 공통 ETL 작업을 수행하여 더 뛰어난 결과를 얻을 수 있습니다. AWS SDK for pandas와 함께 Modin을 사용하는 방법에 대한 자세한 내용은 AWS SDK for pandas 설명서의 [At scale](https://aws-sdk-pandas.readthedocs.io/en/stable/scale.html)을 참조하세요.

**기타 프레임워크** - Ray가 지원하는 프레임워크에 대한 자세한 내용은 Ray 설명서의 [Ray 에코시스템](https://docs.ray.io/en/latest/ray-overview/ray-libraries.html)을 참조하세요. AWS Glue for Ray에서는 다른 프레임워크에 대한 지원을 제공하지 않습니다.

## 데이터 카탈로그를 통해 데이터에 연결
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Ray 작업과 함께 데이터 카탈로그를 통해 데이터를 관리하는 기능은 AWS SDK for pandas에서 지원됩니다. 자세한 내용은 AWS SDK for pandas 웹사이트의 [Glue 카탈로그](https://aws-sdk-pandas.readthedocs.io/en/3.0.0rc2/tutorials/005%20-%20Glue%20Catalog.html)를 참조하세요.