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# FAQ
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이 섹션에서는에서 Amazon Simple Storage Service(Amazon S3) 버킷 및 데이터 레이크 계층의 경로 이름 정의에 대해 자주 묻는 질문에 대한 답변을 제공합니다 AWS 클라우드.

## 다중 리전 버킷에는 어떤 이름을 사용해야 합니까?
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권장 Amazon S3 버킷 이름 지정 형식을 사용하고 식별자를 AWS 리전 변경할 수 있습니다. 예를 들면 `examplecompany-raw-useast1-12345-dev`나 `examplecoompany-raw-uswest1-12345-dev`와 같습니다.

## 원시, 단계 및 분석을 데이터 레이크 계층의 이름으로 사용해야 합니까?
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아니요, 요구 사항에 따라 계층의 이름을 지정할 수 있습니다. 그러나 원본 파일 형식이 포함된 데이터 계층에는 Amazon S3 버킷을 사용하고이 버킷에 대한 버전 관리를 활성화하는 것이 좋습니다.

## Amazon S3 버킷의 이름을 바꿀 수 있나요?
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아니요. 다른 Amazon S3 버킷 이름을 사용하려면 새 이름으로 새 버킷을 생성해야 합니다. 이러한 이유로 Amazon S3 버킷에 대해 명확하게 정의되고 일관된 이름 지정 접근 방식을 사용하는 것이 좋습니다.

## 버킷을 삭제하고 이름을 재사용하려는 경우 어떻게 되나요?
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Amazon S3 버킷을 삭제하고 동일한 이름으로 새 버킷을 생성하려면 이름을 다시 사용할 수 있을 때까지 기다려야 합니다. 변경 사항이 적용되려면 48\~72 시간이 걸릴 수 있습니다. 이전 이름을 재사용하는 새 버킷을 생성하기 전에 최소 48시간을 기다리는 것이 가장 좋습니다. Amazon S3 버킷 이름은 전역적으로 고유하며 모두 동일한 네임스페이스를 AWS 계정 공유합니다.

## 버킷 이름 또는 경로 이름에 포함할 수 있는 항목에 제한이 있나요?
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Amazon S3 버킷 이름에는 소문자, 숫자, 대시 및 점만 허용됩니다. 버킷 이름은 3\~63 자 길이여야 하며, 숫자 또는 문자로 시작하고 끝나야 하며, IP 주소 형식일 수 없습니다. 이름은 전역적으로 고유해야 합니다.

Amazon S3 버킷 경로의 경우 대문자를 사용할 수 있지만 소문자만 사용하는 것이 좋습니다. 경로에는 추가 기호도 포함될 수 있지만 밑줄, 대시, 슬래시 및 숫자만 사용하는 것이 좋습니다.

## 데이터 레이크에서 랜딩 존, 원시, 스테이지 및 분석 계층보다 더 많은 계층을 사용할 수 있나요?
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예, 원하는 만큼 계층을 사용할 수 있습니다. 그러나 원시 데이터를 위한 랜딩 존과 원시 계층, 형식이 지정된 데이터를 위한 중간 계층, 고도로 모델링된 데이터를 위한 계층이 있는 것이 좋습니다.

## 파라미터를 정의하지 않은 경우 어떻게 되나요?
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사업부와 같은 특정 파라미터는 Amazon S3 버킷 이름에 통합할 필요가 없지만 경로의 일부일 수 있습니다. 즉, Amazon S3 버킷이 생성된 후 경로를 추가할 수 있으므로 즉시 확인할 필요가 없습니다.

## 사업부 수준에서 비용을 추적하려면 어떻게 해야 합니까?
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이는 계정 전략에 따라 달라집니다. 사업부에 별도의가 있는 경우 각 사업부의 버킷 비용을 반영하는 비용 할당 태그를 Amazon S3 버킷에 할당할 AWS 계정수 있습니다.

계정 전략이 사업부를 다른 로 분리하지 않는 AWS 계정경우 각 사업부마다 다른 버킷을 사용할 수 있습니다. 와 같은 버킷 이름에 사업부를 추가합니다`exampleco-businessunit1-raw-useast1-12345-dev`. 그러나 이는 많은 Amazon S3 버킷을 관리해야 함을 의미합니다.

## 이름 지정 표준을 생성할 때 고려해야 할 기능은 무엇입니까?
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Amazon S3 버킷 이름이 버킷 수준에서만 사용할 수 있는 기능을 사용하는지 확인해야 합니다. 예를 들어 비용 태그, 버킷 암호화 및 버전 관리는 전체 Amazon S3 버킷에서만 사용할 수 있는 기능입니다. 즉, 버킷의 모든 객체와 경로에 적용됩니다.

객체 버전 관리도 고려해야 할 중요한 기능입니다. 원시 계층의 Amazon S3 버킷에 대한 버전 관리를 켜야 합니다. 이렇게 하면 데이터에 변경 사항이 있는 경우 이전 버전에 액세스할 수 있습니다. 그러나 데이터 레이크의 모든 계층에 버전 관리가 필요하지 않을 수 있으며 여러 버전을 유지하면 불필요한 비용이 발생할 수 있습니다.