Amazon Timestream for LiveAnalytics와 유사한 기능을 원하는 경우 Amazon Timestream for InfluxDB를 고려해 보세요. 간소화된 데이터 수집과 실시간 분석을 위한 10밀리초 미만의 쿼리 응답 시간을 제공합니다. [여기](https://docs.aws.amazon.com//timestream/latest/developerguide/timestream-for-influxdb.html)에서 자세히 알아보세요.
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# UNLOAD를 사용하여 Timestream for LiveAnalytics에서 S3로 쿼리 결과 내보내기
이제 Amazon Timestream for LiveAnalytics에서 `UNLOAD` 문을 사용하여 쿼리 결과를 비용 효과적이고 안전한 방식으로 Amazon S3로 내보낼 수 있습니다. `UNLOAD` 문을 사용하면 이제 선택한 S3 버킷으로 시계열 데이터를 Apache Parquet 또는 CSV(쉼표로 구분된 값) 형식으로 내보낼 수 있습니다. 이를 통해 다른 서비스와 함께 시계열 데이터를 저장, 결합 및 분석할 수 있는 유연성을 확보할 수 있습니다. `UNLOAD` 문을 사용하면 데이터를 압축된 방식으로 내보낼 수 있으므로 전송되는 데이터 양과 필요한 스토리지 공간이 줄어듭니다. 또한 `UNLOAD`는 데이터를 내보낼 때 선택한 속성을 기반으로 파티셔닝을 지원하므로 성능이 향상되고 데이터에 액세스하는 다운스트림 서비스의 처리 시간이 단축됩니다. 또한 Amazon S3 관리형 키(SSE-S3) 또는 AWS Key Management Service(AWS KMS) 관리형 키(SSE-KMS)를 사용하여 내보낸 데이터를 암호화할 수 있습니다.
## Timestream for LiveAnalytics의 UNLOAD 사용에 따른 이점
`UNLOAD` 문 사용에 따른 주요 이점은 다음과 같습니다.
+ **운영 편의성** - `UNLOAD` 문을 사용하면 단일 쿼리 요청으로 수 기가바이트의 데이터를 Apache Parquet 또는 CSV 형식으로 내보낼 수 있으므로, 다운스트림 처리 요구 사항에 가장 적합한 형식을 유연하게 선택할 수 있고 데이터 레이크 구축이 더욱 쉬워집니다.
+ **보안 및 비용 효율성** - `UNLOAD` 문은 데이터를 압축된 형태로 S3 버킷으로 내보내고 고객 관리형 키를 사용하여 데이터를 암호화(SSE-KMS 또는 SSE\_S3)하는 기능을 제공하여 데이터 스토리지 비용을 절감하고 무단 액세스로부터 보호합니다.
+ **성능** - `UNLOAD` 문을 사용하여 S3 버킷으로 내보낼 때 데이터를 파티셔닝할 수 있습니다. 데이터를 파티셔닝하면 다운스트림 서비스가 병렬로 데이터를 처리하여 처리 시간을 줄일 수 있습니다. 또한 다운스트림 서비스는 필요한 데이터만 처리하여 필요한 처리 리소스를 줄여 관련 비용을 절감할 수 있습니다.
## Timestream for LiveAnalytics의 UNLOAD 사용 사례
`UNLOAD` 문을 사용하여 다음과 같이 S3 버킷에 데이터를 쓸 수 있습니다.
+ **데이터 웨어하우스 구축** - 수 기가바이트의 쿼리 결과를 S3 버킷으로 내보내고, 데이터 레이크에 시계열 데이터를 보다 쉽게 추가할 수 있습니다. Amazon Athena, Amazon Redshift 등의 서비스를 사용해서 시계열 데이터를 다른 관련 데이터와 결합하여 복잡한 비즈니스 인사이트를 도출할 수 있습니다.
+ **AI 및 ML 데이터 파이프라인 구축** - `UNLOAD` 문을 사용하면 시계열 데이터에 액세스하는 기계 학습 모델용 데이터 파이프라인을 쉽게 구축할 수 있으므로 Amazon SageMaker, Amazon EMR 등의 서비스에서 시계열 데이터를 더 쉽게 사용할 수 있습니다.
+ **ETL 처리 간소화** - 데이터를 S3 버킷으로 내보내면 데이터에 대한 추출, 변환, 로드(ETL) 작업을 수행하는 프로세스를 간소화하여 AWS Glue와 같은 타사 도구 또는 AWS 서비스를 원활하게 사용하여 데이터를 처리하고 변환할 수 있습니다.