자동 데이터베이스 최적화를 위한 추가 컴퓨팅 리소스 할당 - Amazon Redshift
Autonomics를 위한 추가 컴퓨팅 리소스 관리추가 컴퓨팅 리소스를 사용한 Autonomics 비용 제어

Amazon Redshift는 패치 198부터 새 Python UDF 생성을 더 이상 지원하지 않습니다. 기존 Python UDF는 2026년 6월 30일까지 계속 작동합니다. 자세한 내용은 블로그 게시물을 참조하세요.

자동 데이터베이스 최적화를 위한 추가 컴퓨팅 리소스 할당

Autonomics는 클러스터의 쿼리 성능을 개선하고 스토리지 비용 및 최적화를 관리하는 데 도움이 됩니다. 추가 컴퓨팅 리소스를 할당하여 트래픽이 많은 경우에도 Autonomics 기능이 일관되게 실행되도록 하여 최적화의 이점을 누릴 수 있습니다. 이러한 추가 리소스를 사용하여 실행되는 Autonomics는 요금이 청구됩니다. Autonomics 결제에 대한 자세한 내용은 Autonomics 작업에 대한 결제 및 Amazon Redshift 요금을 참조하세요.

Autonomics를 위한 추가 컴퓨팅 리소스가 비활성화되면 Amazon Redshift는 동시 워크로드에 미치는 영향을 최소화하기 위해 시스템 로드가 많은 기간 동안 사용자 쿼리에 부정적인 영향을 주지 않고 실행할 리소스가 충분할 때까지 Autonomics 작업을 일시적으로 일시 중지하여 잠재적으로 성능에 영향을 미칠 수 있습니다.

Autonomics를 위한 추가 컴퓨팅 리소스 관리

기본적으로 AI 기반 조정 및 최적화를 사용하는 서버리스 작업 그룹을 제외하고 프로비저닝된 클러스터와 서버리스 작업 그룹 모두에 대해 Autonomics를 위한 추가 컴퓨팅 리소스가 비활성화됩니다. AI 기반 조정 및 최적화를 사용하는 서버리스 작업 그룹의 경우 가격 대비 성능 프로필에 따라 Autonomics를 위한 추가 컴퓨팅 리소스가 항상 활성화되고 자동으로 관리됩니다.

클러스터 또는 작업 그룹을 생성하는 동안 또는 생성한 후에 추가 컴퓨팅 리소스를 활성화하도록 선택할 수 있습니다.

Amazon Redshift 콘솔을 사용하여 프로비저닝된 클러스터의 Autonomics를 위한 추가 컴퓨팅 리소스 관리

새 클러스터를 생성하는 동안 Autonomics 구성 패널에서 추가 컴퓨팅 활성화를 선택하여 Autonomics에 대한 추가 컴퓨팅 리소스를 활성화할 수 있습니다. 방법:

  • 클러스터 생성을 선택합니다.

  • Autonomics 구성 패널에서 추가 컴퓨팅 활성화를 선택합니다.

  • 추가 컴퓨팅이 활성화된 클러스터를 생성합니다.

자세한 내용은 Amazon Redshift 관리 가이드의 클러스터 생성 섹션을 참조하세요.

클러스터를 생성한 후 추가 컴퓨팅 리소스를 활성화하려면:

  • Amazon Redshift 콘솔에서 클러스터로 이동합니다.

  • 클러스터 세부 정보 페이지의 작업 드롭다운 메뉴에서 Autonomics 구성 편집을 선택합니다.

  • 추가 컴퓨팅 활성화를 선택합니다.

AWS CLI를 사용하여 프로비저닝된 클러스터에 대한 추가 컴퓨팅 Autonomics 관리

Autonomics를 위한 추가 컴퓨팅 리소스가 있는 프로비저닝된 클러스터를 생성하려면 extra-compute-for-automatic-optimization 옵션과 함께 create-cluster 명령을 사용합니다.


aws redshift create-cluster --cluster-identifier <value> \
--node-type <value> \
--cluster-type <value> \
--master-username <value> \
--master-user-password <value> \
--extra-compute-for-automatic-optimization \
--region <value>

기존 프로비저닝된 클러스터에서 Autonomics를 위한 추가 컴퓨팅 리소스를 활성화하려면 extra-compute-for-automatic-optimization 옵션과 함께 modify-cluster 명령을 사용합니다.


aws redshift modify-cluster --cluster-identifier <value> \
--extra-compute-for-automatic-optimization \
--region <value>

기존 프로비저닝된 클러스터에서 Autonomics를 위한 추가 컴퓨팅 리소스를 비활성화하려면 no-extra-compute-for-automatic-optimization 옵션과 함께 modify-cluster 명령을 사용합니다.


aws redshift modify-cluster --cluster-identifier <value> \
--no-extra-compute-for-automatic-optimization \
--region <value>

Amazon Redshift 콘솔을 사용하여 서버리스 작업 그룹에 대한 추가 컴퓨팅 Autonomics 관리

새 작업 그룹을 생성하는 동안 Autonomics 구성 패널에서 추가 컴퓨팅 활성화를 선택하여 Autonomics에 대한 추가 컴퓨팅 리소스를 활성화할 수 있습니다.

  • 작업 그룹 생성을 선택합니다.

  • 1단계의 Autonomics 구성 패널에서 추가 컴퓨팅 활성화를 선택합니다.

  • 추가 컴퓨팅이 활성화된 서버리스 작업 그룹을 생성합니다.

참고

가격 대비 성능 목표를 선택한 경우 추가 컴퓨팅 활성화 옵션을 사용하지 못할 수 있습니다. 이는 AI 기반 규모 조정 및 최적화를 사용하는 서버리스 작업 그룹의 경우 가격 대비 성능 프로필에 따라 Autonomics를 위한 추가 컴퓨팅 리소스가 자동으로 활성화되고 관리되기 때문입니다.

작업 그룹을 생성한 후 추가 컴퓨팅 리소스를 활성화하려면:

  • Amazon Redshift Serverless 콘솔에서 작업 그룹으로 이동합니다.

  • 작업 그룹의 세부 정보 페이지의 작업 드롭다운 메뉴에서 Autonomics 구성 편집을 선택합니다.

  • 추가 컴퓨팅 활성화를 선택합니다.

참고

작업 그룹에 가격 대비 성능 목표 세트가 있는 경우 Autonomics 구성 편집 옵션이 회색으로 표시될 수 있습니다. 이는 AI 기반 규모 조정 및 최적화를 사용하는 서버리스 작업 그룹의 경우 가격 대비 성능 프로필에 따라 Autonomics를 위한 추가 컴퓨팅 리소스가 자동으로 활성화되고 관리되기 때문입니다.

AWS CLI를 사용하여 서버리스 작업 그룹에 대한 추가 컴퓨팅 자율성 관리

Autonomics에 할당된 추가 컴퓨팅 리소스가 있는 서버리스 작업 그룹을 생성하려면 extra-compute-for-automatic-optimization 옵션과 함께 create-workgroup 명령을 사용합니다.


aws redshift-serverless create-workgroup --base-capacity <value> \
--namespace-name <value> \
--workgroup-name <value> \
--extra-compute-for-automatic-optimization \
--region <value>

기존 서버리스 작업 그룹에서 Autonomics를 위한 추가 컴퓨팅 리소스를 활성화하려면 --extra-compute-for-automatic-optimization 옵션과 함께 update-workgroup 명령을 사용합니다.


aws redshift-serverless update-workgroup \
--workgroup-name <value> \
--extra-compute-for-automatic-optimization \
--region <value>

기존 서버리스 작업 그룹에서 Autonomics를 위한 추가 컴퓨팅 리소스를 비활성화하려면 --no-extra-compute-for-automatic-optimization 옵션과 함께 update-workgroup 명령을 사용합니다.


aws redshift-serverless update-workgroup \
--workgroup-name <value> \
--no-extra-compute-for-automatic-optimization \
--region <value>

추가 컴퓨팅 리소스를 사용한 Autonomics 비용 제어

프로비저닝된 클러스터에서 추가 컴퓨팅 Autonomics를 위한 비용 제어

Amazon Redshift 콘솔을 사용하여 프로비저닝된 클러스터의 Autonomics에 사용되는 추가 컴퓨팅 리소스에 대한 사용량 한도를 설정할 수 있습니다. Autonomics에 사용되는 추가 컴퓨팅 리소스는 동시성 규모 조정에 설정한 한도에 포함되지 않으며 그 반대의 경우도 마찬가지입니다.

콘솔을 사용하여 추가 컴퓨팅에 대한 사용량 한도를 생성하려면:

  • 클러스터 세부 정보 페이지로 이동하여 클러스터 탐색 메뉴에서 유지 관리 탭을 선택합니다.

  • 아래로 스크롤하여 사용량 한도 생성을 클릭하면 사용량 한도 관리 페이지로 이동합니다.

  • 사용량 한도 관리 페이지에서 자동 최적화를 위한 추가 컴퓨팅에 대한 사용량 한도라는 제목의 섹션을 찾아 한도 추가를 선택합니다.

AWS CLI를 사용하여 추가 컴퓨팅에 대한 사용량 한도를 생성하려면 특성 유형 create-usage-limit와 함께 extra-compute-for-automatic-optimization 명령을 사용합니다. 이 기능 유형에 대해 --limit-type 파라미터를 time으로 설정해야 합니다.


aws redshift create-usage-limit \
--cluster-identifier <value> \
--feature-type extra-compute-for-automatic-optimization \
--limit-type time \
--period <value> \
--amount <value> \
--breach-action <value>

--period 및 --breach-action 파라미터는 다른 사용량 한도와 동일한 값을 허용합니다. 자세한 내용은 Amazon Redshift 관리 가이드의 사용량 한도 설정 섹션을 참조하세요.

서버리스 작업 그룹의 추가 컴퓨팅 Autonomics를 위한 비용 제어

Amazon Redshift Serverless는 서버리스 작업 그룹에 대한 사용량 한도를 설정하는 기능을 제공합니다. Amazon Redshift 관리 안내서의 RPU한도 설정을 포함하여 사용량 한도 설정을 참조하세요. Amazon Redshift Serverless에서 추가 컴퓨팅 Autonomics에 대한 사용은 사용자 쿼리를 포함한 전체 서버리스 사용량에 포함됩니다.

Amazon Redshift Serverless 콘솔을 사용하여 추가 컴퓨팅 Autonomics에 서버리스 작업 그룹이 사용하는 RPU-초 수를 확인할 수 있습니다. 방법:

  • Amazon Redshift Serverless 콘솔로 이동합니다.

  • 사이드바에서 리소스 모니터링을 선택합니다.

  • 작업 그룹을 선택합니다.

  • 아래로 스크롤하여 자동 최적화를 위한 추가 컴퓨팅 요금 부과 초 수 그래프로 이동합니다.

자세한 내용은 Amazon Redshift 관리 안내서의 Amazon Redshift Serverless 콘솔을 참조하세요.

SYS_SERVERLESS_USAGE 시스템 보기를 확인하여 자동 최적화에 대해 청구된 누적 컴퓨팅 단위(RPU) 초를 기록하는 charged_extra_compute_for_automatic_optimization_seconds를 찾아볼 수도 있습니다.