Amazon Redshift는 패치 198부터 새 Python UDF 생성을 더 이상 지원하지 않습니다. 기존 Python UDF는 2026년 6월 30일까지 계속 작동합니다. 자세한 내용은 [블로그 게시물](https://aws.amazon.com/blogs/big-data/amazon-redshift-python-user-defined-functions-will-reach-end-of-support-after-june-30-2026/)을 참조하세요. # 자동 데이터베이스 최적화 Amazon Redshift는 성능을 개선하고, 수동 유지 관리를 줄이고, 리소스 사용을 최적화하는 Autonomics라고 하는 자동화된 기능 세트를 호스팅합니다. Autonomics는 기계 학습 및 백그라운드 프로세스를 활용하여 데이터베이스 작업을 효율적으로 관리함으로써 많은 일상적인 유지 관리 작업을 자동화하여 데이터베이스 관리자 워크로드를 줄입니다. 다음 표에는 Amazon Redshift의 Autonomics 기능이 자세히 나와 있습니다. | Autonomics 기능 | 설명 | | --- | --- | | 자동 vacuum 정렬 | Amazon Redshift는 관찰된 쿼리 패턴을 기반으로 테이블 데이터를 자동으로 재구성하여 최적의 정렬 순서를 보장합니다. 이 기능은 지정된 정렬 키가 있는 테이블에 대해 기본적으로 활성화됩니다. 자세한 내용은 [자동 테이블 정렬](t_Reclaiming_storage_space202.md#automatic-table-sort) 섹션을 참조하세요. | | 자동 vacuum 삭제 | Amazon Redshift는 vacuum 작업을 자동으로 실행하여 삭제된 행에서 스페이스를 회수하고 데이터를 정렬합니다. 자동 vacuum 삭제 작업에 대한 자세한 내용은 [자동 vacuum 삭제](t_Reclaiming_storage_space202.md#automatic-table-delete) 섹션을 참조하세요. | | 자동 테이블 최적화 | Amazon Redshift는 쿼리 성능 및 테이블 메타데이터를 모니터링하여 테이블에 가장 적합한 정렬 및 배포 키를 자동으로 결정하고 행이 테이블에 추가될 때 데이터 값 열에 적용되는 압축 유형을 선택합니다. 자세한 내용은 [자동 테이블 최적화](t_Creating_tables.md) 및 [압축 인코딩](c_Compression_encodings.md)(을)를 참조하세요. | | 자동 분석 | Amazon Redshift는 테이블 내의 데이터가 변경될 때 테이블을 자동으로 분석하여 쿼리 플래너가 최적의 실행 계획을 위한 최신 정보를 갖도록 합니다. 자동 분석 작업에 대한 자세한 내용은 [자동 분석](t_Analyzing_tables.md#t_Analyzing_tables-auto-analyze) 섹션을 참조하세요. | | 자동화된 구체화된 보기 | Amazon Redshift는 관찰된 쿼리 패턴을 기반으로 구체화된 뷰를 자동으로 생성하고 새로 고칩니다. 이렇게 하면 사용자가 더 빠른 쿼리 응답의 이점을 활용하기 위해 뷰를 수동으로 생성하거나 새로 고칠 필요가 줄어듭니다. 구체화된 뷰에 대한 자세한 내용은 [Amazon Redshift의 구체화된 뷰](materialized-view-overview.md) 섹션을 참조하세요. | 이러한 Autonomics 기능은 기본적으로 활성화되며 트래픽이 적은 기간 동안 백그라운드에서 자동으로 실행되어 클러스터의 성능을 최적화합니다. *Amazon Redshift 관리 안내서*의 [기본 파라미터 값](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/mgmt/working-with-parameter-groups.html#default-param-group-values)을 참조하여 자동 기능을 구성할 수 있습니다. 트래픽이 지속적으로 높은 클러스터 또는 작업 그룹의 경우 지속적인 최적화를 위해 추가 컴퓨팅 리소스를 활성화하는 것이 좋습니다. 자세한 내용은 [자동 데이터베이스 최적화를 위한 추가 컴퓨팅 리소스 할당](t_extra-compute-autonomics.md) 섹션을 참조하세요. **Topics** + [자동 데이터베이스 최적화를 위한 추가 컴퓨팅 리소스 할당](t_extra-compute-autonomics.md) + [Autonomics 작업에 대한 결제](t_autonomics-billing.md) + [Autonomics 작업에 대한 사용량 지표](t_autonomics-usage-metrics.md)