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. # Amazon Redshift에서 데이터 공유를 사용하여 다중 웨어하우스 쓰기 시작하기 동일한 AWS 계정에 있는 서로 다른 Amazon Redshift 클러스터 또는 Amazon Redshift Serverless 작업 그룹 내에서 계정과 리전 간에 읽기 및 쓰기 모두에 대해 데이터베이스 객체를 공유할 수 있습니다. 이 주제에 나온 절차는 쓰기 권한이 포함된 데이터 공유 설정 방법을 보여줍니다. 서로 다른 테이블에 대해 SELECT, INSERT, UPDATE 등의 권한을 부여하고 스키마에 대해 USAGE 및 CREATE와 같은 권한을 부여할 수 있습니다. 데이터는 쓰기 트랜잭션을 커밋하자마자 모든 웨어하우스에서 라이브 상태가 되며 사용 가능하게 됩니다. 생산자 계정 관리자는 특정 네임스페이스나 리전에 읽기 전용, 읽기 및 쓰기 또는 데이터에 대한 모든 액세스 권한을 부여할지를 결정할 수 있습니다. 이 절차에서는 프로비저닝된 클러스터 또는 Amazon Redshift Serverless 작업 그룹의 데이터베이스에서 작업하는 것으로 가정합니다. Amazon Redshift를 사용하면 콘솔 또는 SQL 인터페이스를 사용하여 쓰기로 데이터 공유를 관리하여 Amazon Redshift 클러스터 및 AWS 계정 전반의 데이터에 대한 액세스를 제어하고 데이터를 통제할 수 있습니다. 다음 섹션에서는 Amazon Redshift를 사용하여 쓰기로 데이터 공유를 구성하고 관리하는 방법에 대한 단계별 지침을 제공합니다. 데이터 공유를 사용할 수 있는 리전 목록은 [데이터 공유가 가능한 AWS 리전](data_sharing_regions.md) 섹션을 참조하세요. 쓰기 관련 고려 사항 및 제한 사항은 [Amazon Redshift의 데이터 공유 고려 사항](datashare-considerations.md) 섹션을 참조하세요. **참고** 데이터 공유를 사용하는 Amazon Redshift 다중 웨어하우스 쓰기는 현재 트랙 버전 1.0.78881 이상의 프로비저닝된 클러스터에 대한 Amazon Redshift 패치 186과 버전 1.0.78890 이상의 Amazon Redshift Serverless 작업 그룹에 대해서만 지원됩니다. **Topics** + [Amazon Redshift에서 데이터베이스에 연결](connect-database-console-writes.md) + [Amazon Redshift에서 새 데이터 공유에 대한 생산자 작업](writes-producer-new.md) + [Amazon Redshift에서 새 데이터 공유에 대한 소비자 작업](writes-consumer-new.md) + [Amazon Redshift에서 기존 데이터 공유에 대한 생산자 작업](writes-producer-existing.md) + [Amazon Redshift에서 기존 데이터 공유에 대한 소비자 작업](writes-consumer-existing.md)