# Amazon S3 분석 - 스토리지 클래스 분석
Amazon S3 분석 *스토리지 클래스 분석*을 이용하면 스토리지 액세스 패턴을 분석해 올바른 데이터를 올바른 스토리지 클래스로 옮길 시점을 결정할 수 있습니다. 이 새로운 Amazon S3 분석 기능은 데이터 액세스 패턴을 관찰해 자주 액세스하지 않는 STANDARD 스토리지를 STANDARD\$1IA(IA는 자주 액세스하지 않는다는 뜻임) 스토리지 클래스로 옮길 시점을 알려줍니다. 스토리지 클래스에 대한 자세한 정보는 [Amazon S3 스토리지 클래스 이해 및 관리](storage-class-intro.md)를 참조하세요.
스토리지 클래스 분석 결과 필터링 데이터 세트가 일정 시간 동안 액세스 빈도가 떨어지는 패턴을 보인다면, 분석 결과를 이용해 수명 주기 구성을 개선할 수 있습니다. 버킷에 있는 모든 객체를 분석하도록 스토리지 클래스 분석을 구성할 수도 있습니다. 또는 분석을 위해 공통 접두사(이름이 공통 문자열로 시작하는 객체), 객체 태그 또는 접두사와 태그 모두를 기준으로 객체를 그룹화하도록 필터를 구성할 수도 있습니다. 스토리지 클래스 분석에서는 대체로 객체 그룹 기준 필터링이 가장 유익합니다.
**중요**
스토리지 클래스 분석은 Standard - Standard IA 클래스에 대한 권장 사항만 제공합니다.
버킷당 최대 1,000개에 달하는 스토리지 클래스 분석 필터를 설정하고, 필터 별로 개별 분석을 실시할 수 있습니다. 다중 필터 구성을 이용하면 특정 객체 그룹을 분석해 객체를 STANDARD\$1IA로 옮기는 수명 주기 구성을 개선할 수 있습니다.
스토리지 클래스 분석은 매일 업데이트되는 스토리지 사용 시각화를 Amazon S3 콘솔에 표시합니다. 또한 이 일일 사용 데이터를 S3 버킷으로 내보내고 스프레드시트 애플리케이션이나 Quick과 같은 비즈니스 인텔리전스 도구를 사용하여 볼 수도 있습니다.
스토리지 클래스 분석과 관련된 비용이 있습니다. 요금 정보는 [Amazon S3 요금](https://aws.amazon.com/s3/pricing/)의 *관리 및 인사이트*를 참조하세요.
**Topics**
+ [스토리지 클래스 분석을 설정하려면 어떻게 해야 합니까?](#analytics-storage-class-how-to-set-up)
+ [스토리지 클래스 분석을 사용하려면 어떻게 해야 합니까?](#analytics-storage-class-contents)
+ [스토리지 클래스 분석 데이터를 내보내려면 어떻게 해야 합니까?](#analytics-storage-class-export-to-file)
+ [스토리지 클래스 분석 구성](configure-analytics-storage-class.md)
## 스토리지 클래스 분석을 설정하려면 어떻게 해야 합니까?
스토리지 클래스 분석을 설정하려면 분석할 객체 데이터를 구성해야 합니다. 스토리지 클래스 분석을 구성하려면 다음을 수행해야 합니다.
+ **버킷의 모든 콘텐츠 분석.**
버킷에 있는 모든 객체에 대한 분석을 받을 수 있습니다.
+ **접두사와 태그를 기준으로 그룹화된 객체 분석.**
접두사, 객체 태그 또는 접두사와 태그 조합을 기준으로 객체를 그룹화하는 필터를 구성할 수 있습니다. 구성한 필터 별로 별도의 분석을 받게 됩니다. 버킷에는 최대 1,000개의 필터를 구성할 수 있습니다.
+ **분석 데이터 내보내기.**
버킷이나 필터의 스토리지 클래스 분석을 구성할 때, 분석 데이터를 매일 파일로 내보내도록 설정할 수 있습니다. 일일 분석은 파일에 추가되어, 구성한 필터의 기록 분석 로그를 구성하게 됩니다. 파일은 사용자가 선택한 대상에 매일 업데이트됩니다. 데이터 내보내기를 선택할 때, 파일을 쓸 대상 버킷과 옵션으로 대상 접두사를 지정할 수 있습니다.
Amazon S3 콘솔, REST API나 AWS CLI 또는 AWS SDK를 이용해 스토리지 클래스 분석을 구성할 수 있습니다.
+ Amazon S3 콘솔에서 스토리지 클래스 분석 방법에 대한 자세한 내용은 [스토리지 클래스 분석 구성](configure-analytics-storage-class.md) 섹션을 참조하세요.
+ Amazon S3 API를 사용하려면, AWS CLI 또는 AWS SDK에서 [PutBucketAnalyticsConfiguration](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/API/RESTBucketPUTAnalyticsConfig.html) REST API 또는 이와 동등한 기능을 이용하세요.
## 스토리지 클래스 분석을 사용하려면 어떻게 해야 합니까?
스토리지 클래스 분석을 이용하면 시간에 따른 데이터 액세스 패턴을 확인해 STANDARD\$1IA 스토리지의 수명 주기 관리를 개선할 수 있습니다 필터를 구성하고 나면 Amazon S3 콘솔에서 24\$148시간 안에 필터를 적용한 데이터 분석을 확인할 수 있습니다. 하지만 스토리지 클래스 분석은 30일 이상으로 설정한, 필터링 데이터 세트의 액세스 패턴을 관찰해 분석 정보를 수집한 다음 결과를 도출합니다. 최초 결과가 도출되면 분석이 계속 진행되고 액세스 패턴이 변경되면 갱신됩니다.
필터를 처음 구성하면 Amazon S3 콘솔에서 데이터를 분석하는 데 시간이 걸릴 수 있습니다.
스토리지 클래스 분석은 30일 이상으로 설정한, 필터링 객체 데이터 세트의 액세스 패턴을 관찰해 분석에 필요한 충분한 정보를 수집합니다. 스토리지 클래스 분석이 충분한 정보를 수집하면 Amazon S3 콘솔에 분석이 완료되었다는 메시지가 표시됩니다.
자주 액세스하지 않는 객체를 분석할 때, 스토리지 클래스는 Amazon S3에 업로드한 시점 이후의 연령을 기준으로 그룹화된 필터링 객체 세트를 살펴봅니다. 스토리지 클래스 분석은 필터링 데이터 세트의 다음과 같은 요소를 확인해 연령 그룹이 자주 액세스하지 않는지를 판단합니다.
+ STANDARD 스토리지 클래스에 있으며 128KB보다 큰 객체
+ 연령 그룹당 평균 총 스토리지 개수.
+ 연령 그룹당 전송된 평균 바이트(빈도 아님).
+ 내보내기용 분석 데이터에는 스토리지 클래스 분석 관련 데이터가 포함된 요청만 포함됩니다. 이 때문에 요청 수 그리고 총 업로드 및 요청 바이트가 스토리지 지표에 표시된 수치 또는 자체 내부 시스템에 의해 추적된 수치와 차이가 날 수 있습니다.
+ 실패한 GET 및 PUT 요청은 분석에 포함되지 않습니다. 하지만 스토리지 지표에는 실패한 요청이 표시됩니다.
**내 스토리지에서 검색한 내용이 얼마나 되는지 확인**
Amazon S3 콘솔은 관찰 기간에 필터링 데이터 세트의 서 스토리지에서 검색한 내용이 얼마나 되는지 그래프로 표시합니다.
**내 스토리지에서 검색한 내용의 비율을 어떻게 확인합니까?**
Amazon S3 콘솔은 관찰 기간에 필터링 데이터 세트의 스토리지에서 검색한 내용의 비율도 그래프로 표시합니다.
이 주제에서 앞서 언급했듯이, 자주 액세스하지 않는 객체를 분석할 때 스토리지 클래스는 Amazon S3에 업로드한 시점 이후의 연령을 기준으로 그룹화된 필터링 객체 세트를 살펴봅니다. 스토리지 클래스 분석은 다음과 같은 사전 정의된 객체 연령 그룹을 이용합니다.
+ Amazon S3 객체(15일 미만)
+ Amazon S3 객체(15\$129일)
+ Amazon S3 객체(30\$144일)
+ Amazon S3 객체(45\$159일)
+ Amazon S3 객체(60\$174일)
+ Amazon S3 객체(75\$189일)
+ Amazon S3 객체(90\$1119일)
+ Amazon S3 객체(120\$1149일)
+ Amazon S3 객체(150\$1179일)
+ Amazon S3 객체(180\$1364일)
+ Amazon S3 객체(365\$1729일)
+ Amazon S3 객체(730일 이상)
일반적으로 액세스 패턴을 관찰해 분석 결과를 도출하기에 충분한 정보를 모으는 데는 대략 30일이 걸립니다. 데이터의 고유 액세스 패턴에 따라 30일 넘게 걸릴 수도 있습니다. 하지만 필터를 구성하고 나면, Amazon S3 콘솔에서 24\$148시간 안에 필터를 적용한 데이터 분석을 확인할 수 있습니다. Amazon S3 콘솔에서는 객체 연령 그룹을 바탕으로 구분된 객체 액세스에 대한 일일 분석을 확인할 수 있습니다.
**내 스토리지의 액세스 빈도 확인**
Amazon S3 콘솔은 사전 정의된 객체 연령 그룹을 기준으로 그룹화된 액세스 패턴을 보여줍니다. 수명 주기 생성 프로세스 중 **자주 액세스함** 또는 **자주 액세스하지 않음** 텍스트를 통해 시각적 도움을 받을 수 있습니다.
## 스토리지 클래스 분석 데이터를 내보내려면 어떻게 해야 합니까?
스토리지 클래스 분석이 분석 보고서를 CSV(쉼표로 구분된 값) 플랫 파일로 내보내도록 설정할 수 있습니다. 보고서는 매일 업데이트되며 사용자가 구성한 객체 연령 그룹 필터를 적용합니다. Amazon S3 콘솔을 사용할 때는 필터 생성 시 보고서 내보내기 옵션을 선택할 수 있습니다. 데이터 내보내기를 선택할 때는, 파일을 쓸 대상 버킷과 옵션으로 대상 접두사를 지정할 수 있습니다. 데이터를 다른 계정에 있는 대상 버킷으로 내보낼 수도 있습니다. 대상 버킷은 분석을 구성하는 버킷과 같은 리전에 있어야 합니다.
AWS 계정이 소유한 버킷을 확인하고 객체를 정해진 위치에 있는 버킷에 쓸 수 있는 권한을 Amazon S3에 부여하는 버킷 정책을 대상 버킷에 생성해야 합니다. 정책에 대한 예는 [S3 인벤토리 및 S3 분석 권한 부여](example-bucket-policies.md#example-bucket-policies-s3-inventory-1)을(를) 참조하세요.
스토리지 클래스 분석 보고서를 구성한 후 24시간이 지나면, 내보낸 보고서를 매일 받게 됩니다. 이후에는 Amazon S3가 모니터링을 계속 실시하고 매일 내보내기를 수행합니다.
CSV 파일은 스프레드시트 애플리케이션에서 열거나 [Amazon Quick](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/welcome.html)을 비롯한 다른 애플리케이션에서 가져올 수 있습니다. Amazon Quick에서 Amazon S3 파일을 이용하는 방법은 *Amazon Quick 사용 설명서*의 [Amazon S3 파일을 사용한 데이터세트 생성](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/create-a-data-set-s3.html) 섹션을 참조하세요.
내보낸 파일에 있는 데이터는 다음 예제에서처럼 객체 연령 그룹의 날짜를 바탕으로 정렬됩니다. 스토리지 클래스가 STANDARD라면, 행에 `ObjectAgeForSIATransition`과 `RecommendedObjectAgeForSIATransition` 열의 데이터도 함께 표시됩니다.
![\[객체 연령 그룹 내 내보낸 스토리지 클래스 분석 데이터가 날짜순으로 정렬된 스크린샷.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/AmazonS3/latest/userguide/images/storage-class-analysis-export-file1.png)
보고서 끝에 있는 객체 연령 그룹은 ALL로 제공됩니다. ALL 행에는 128KB보다 작은 객체를 포함하여 해당 날짜의 모든 연령 그룹에 대한 누적 합계가 포함됩니다.
![\[내보낸 스토리지 클래스 분석 데이터의 모든 행에 누적 합계가 포함된 스크린샷.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/AmazonS3/latest/userguide/images/storage-class-analysis-export-file3.png)
다음 섹션에서는 보고서에서 사용한 행을 설명합니다.
### 내보낸 파일 레이아웃
다음 테이블에서는 Amazon S3 스토리지 클래스 분석 내보내기 파일 레이아웃을 설명합니다.
스크롤 막대를 사용하여 표의 나머지 부분을 확인합니다.
| 열 이름 | 차원/지표 | DataType | 설명 |
| --- | --- | --- | --- |
| 날짜 | 차원 | 문자열 | 기록을 처리한 날짜입니다. 형식은 월-일-년입니다. |
| ConfigId | 차원 | 문자열 | 필터 구성을 추가할 때 필터 이름으로 입력한 값입니다. |
| Filter | 차원 | 문자열 | `Filter` 필드는 의도적으로 빈 값으로 설정되었습니다. |
| StorageClass | 차원 | 문자열 | 데이터의 스토리지 클래스입니다. |
| ObjectAge | 차원 | 문자열 | 필터에 있는 객체의 연령 그룹입니다. 128KB 이상의 객체에 적용되는 12개의 서로 다른 연령 그룹(0-14일, 15-29일, 30-44일, 45-59일, 60-74일, 75-89일, 90-119일, 120-149일, 150-179일, 180-364일, 365-729일, 730일 이상) 외에도, 'ALL'이라는 추가 값이 하나 있는데, 이 값은 모든 연령 그룹을 나타냅니다. |
| ObjectCount | 지표 | Integer | 해당 일에 스토리지 클래스당 계산된 총 객체 수입니다. 이 값은 `AgeGroup='ALL'`에 대해서만 채워지며 해당 일의 모든 연령 그룹에 대한 총 객체 수를 표시합니다. |
| DataUploaded\$1MB | 지표 | 숫자 | 해당 일에 스토리지 클래스당 업로드된 총 데이터(MB)입니다. 이 값은 `AgeGroup='ALL'`에 대해서만 채워지며 해당 일의 모든 연령 그룹에 대한 총 업로드 수(MB)를 표시합니다. (현재에는 멀티파트 업로드 요청이 스토리지 클래스 정보를 포함하지 않으므로 멀티파트 객체 업로드 활동이 내보내기 데이터에 표시되지 않습니다.) |
| Storage\$1MB | 지표 | 번호 | 연령 그룹의 해당 일에 각 스토리지 클래스에 있는 총 스토리지(MB)입니다. `AgeGroup='ALL'`의 경우, 이 값은 해당 일의 모든 연령 그룹에 대한 전체 스토리지(MB)가 됩니다. |
| DataRetrieved\$1MB | 지표 | 번호 | 연령 그룹의 해당 일에 각 스토리지 클래스에서 GET 요청으로 전송한 데이터(MB)입니다. `AgeGroup='ALL'`의 경우, 이 값은 해당 일의 모든 연령 그룹에서 GET 요청으로 전송한 총 데이터가 됩니다. |
| GetRequestCount | 지표 | Integer | 연령 그룹의 해당 일에 각 스토리지 클래스에 적용된 GET 및 PUT 요청 수입니다. AgeGroup='ALL'의 경우, 이 값은 해당 일의 모든 연령 그룹에 적용된 총 GET 및 PUT 요청 수가 됩니다. GetRequestCount 열에 레이블이 잘못되어 있으며 스토리지 클래스당 수행된 PUT 요청 수도 포함됩니다. |
| CumulativeAccessRatio | 지표 | 번호 | 누적 액세스율입니다. 이 비율은 연령 그룹이 STANDARD\$1IA로 전환 가능한지 여부를 결정할 수 있도록 지정된 연령 그룹에 대한 사용/바이트 히트를 나타내는 데 사용됩니다. |
| ObjectAgeForSIATransition | 지표 | 정수(일) | 이 값은 `AgeGroup=’ALL’`에서 스토리지 클래스가 STANDARD일 때만 존재합니다. 이 값은 STANDARD\$1IA로의 이전에 대해 관찰된 연령을 의미합니다. |
| RecommendedObjectAgeForSIATransition | 지표 | 정수(일) | 이 값은 `AgeGroup=’ALL’`에서 스토리지 클래스가 STANDARD일 때만 존재합니다. 이 값은 `ObjectAgeForSIATransition` 안정화 후 STANDARD\$1IA로의 이전을 고려한 객체 연령을 의미합니다. |
# 스토리지 클래스 분석 구성
Amazon S3 분석 스토리지 클래스 분석 도구를 사용하면 스토리지 액세스 패턴을 분석할 수 있어 적합한 데이터를 적절한 스토리지 클래스로 전환할 시기를 결정하는 데 도움이 됩니다. 스토리지 클래스 분석은 데이터 액세스 패턴을 관찰해 자주 액세스하지 않는 STANDARD 스토리지를 STANDARD\$1IA (IA는 자주 액세스하지 않는다는 뜻입니다) 스토리지 클래스로 옮길 시점을 알려줍니다. STANDARD\$1IA에 대한 자세한 내용은 [Amazon S3 FAQ](https://aws.amazon.com/s3/faqs/#sia)와 [Amazon S3 스토리지 클래스 이해 및 관리](storage-class-intro.md) 섹션을 참조하세요.
스토리지 클래스 분석을 설정하려면 분석할 객체 데이터를 구성해야 합니다. 스토리지 클래스 분석을 구성하려면 다음을 수행해야 합니다.
+ **버킷의 모든 콘텐츠 분석.**
버킷에 있는 모든 객체에 대한 분석을 받을 수 있습니다.
+ **접두사와 태그를 기준으로 그룹화된 객체 분석.**
접두사, 객체 태그 또는 접두사와 태그 조합을 기준으로 객체를 그룹화하는 필터를 구성할 수 있습니다. 구성한 필터 별로 별도의 분석을 받게 됩니다. 버킷에는 최대 1,000개의 필터를 구성할 수 있습니다.
+ **분석 데이터 내보내기.**
버킷이나 필터의 스토리지 클래스 분석을 구성할 때, 분석 데이터를 매일 파일로 내보내도록 설정할 수 있습니다. 일일 분석은 파일에 추가되어, 구성한 필터의 기록 분석 로그를 구성하게 됩니다. 파일은 사용자가 선택한 대상에 매일 업데이트됩니다. 데이터 내보내기를 선택할 때, 파일을 쓸 대상 버킷과 옵션으로 대상 접두사를 지정할 수 있습니다.
Amazon S3 콘솔, REST API나 AWS CLI 또는 AWS SDK를 이용해 스토리지 클래스 분석을 구성할 수 있습니다.
**중요**
스토리지 클래스 분석은 ONEZONE\$1IA 또는 S3 Glacier Flexible Retrieval 스토리지 클래스로의 전환에는 권장되지 않습니다.
검색 결과를 .csv 파일로 내보내도록 스토리지 클래스 분석을 구성하고 대상 버킷에서 AWS KMS key와 함께 기본 버킷 암호화를 사용하는 경우, AWS KMS 키 정책을 업데이트하여 Amazon S3에 .csv 파일을 암호화할 권한을 부여해야 합니다. 지침은 [암호화에 고객 관리형 키를 사용하도록 Amazon S3에 권한 부여](configure-inventory.md#configure-inventory-kms-key-policy) 섹션을 참조하세요.
분석에 대한 자세한 내용은 [Amazon S3 분석 - 스토리지 클래스 분석](analytics-storage-class.md) 섹션을 참조하세요.
## S3 콘솔 사용
**스토리지 클래스 분석 구성**
1. AWS Management Console에 로그인한 후 [https://console.aws.amazon.com/s3/](https://console.aws.amazon.com/s3/)에서 S3 콘솔을 엽니다.
1. 왼쪽 탐색 창에서 **범용 버킷** 또는 **디렉터리 버킷**을 선택합니다.
1. 버킷(Buckets) 목록에서 스토리지 클래스 분석을 구성할 버킷 이름을 선택합니다.
1. **지표** 탭을 선택합니다.
1. **스토리지 클래스 분석(Storage Class Analysis)**에서 **분석 구성 생성(Create analytics configuration)**을 선택합니다.
1. 필터 이름을 입력합니다. 버킷 전체를 분석하려면 **접두사(Prefix)** 필드에 아무것도 입력하지 마세요.
1. **접두사(Prefix)** 필드에 분석할 객체의 접두사 텍스트를 입력합니다.
1. 태그를 추가하려면 **태그 추가**를 선택합니다. 해당 태그의 키와 값을 입력합니다. 접두사 한 개와 태그 여러 개를 입력할 수 있습니다.
1. 선택적으로 **CSV 내보내기(Export CSV)**에서 **사용(Enable)**을 선택하여 분석 보고서를 쉼표로 구분된 값(.csv) 플랫 파일로 내보낼 수 있습니다. 파일을 저장할 수 있는 대상 버킷을 선택합니다. 대상 버킷의 접두사를 입력하면 됩니다. 대상 버킷은 분석 대상 버킷과 같은 AWS 리전에 있어야 합니다. 대상 버킷은 다른 AWS 계정에 있을 수 있습니다.
.csv 파일의 대상 버킷에서 KMS 키와 함께 기본 버킷 암호화를 사용하는 경우, AWS KMS 키 정책을 업데이트하여 Amazon S3에 .csv 파일을 암호화할 권한을 부여해야 합니다. 지침은 [암호화에 고객 관리형 키를 사용하도록 Amazon S3에 권한 부여](configure-inventory.md#configure-inventory-kms-key-policy) 섹션을 참조하세요.
1. **구성 생성(Create Configuration)**을 선택합니다.
Amazon S3는 대상 버킷에서 Amazon S3 쓰기 권한을 부여하는 버킷 정책을 생성합니다. 이렇게 하면 내보내기 데이터를 해당 버킷에 쓸 수 있습니다.
버킷 정책을 생성하는 동안 오류가 발생하는 경우, 해결 지침이 제시됩니다. 예를 들어, 다른 AWS 계정의 대상 버킷을 선택하는 바람에 해당 버킷 정책에 대한 읽기 및 쓰기 권한이 없는 경우, 다음과 같은 메시지가 나타납니다. 대상 버킷 소유자가 표시된 버킷 정책을 대상 버킷에 추가해 주어야만 합니다. Amazon S3은 대상 버킷에 대한 쓰기 권한이 없기 때문에, 이 정책을 대상 버킷에 추가하지 않으면 내보내기 데이터를 받을 수 없게 됩니다. 소스 버킷이 현재 사용자가 아닌 다른 계정의 소유물인 경우, 정책에서 소스 버킷의 올바른 계정 ID로 바꿔야 합니다.
내보낸 데이터와 필터 작동 방식에 대한 자세한 내용은 [Amazon S3 분석 - 스토리지 클래스 분석](analytics-storage-class.md) 섹션을 참조하세요.
## REST API 사용
REST API를 사용하여 스토리지 클래스 분석을 구성하려면 [PutBucketAnalyticsConfiguration](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/API/RESTBucketPUTAnalyticsConfig.html)을 사용합니다. AWS CLI 또는 AWS SDK를 사용하여 동일한 작업을 수행할 수도 있습니다.
다음 REST API를 사용하여 스토리지 클래스 분석 작업을 수행할 수 있습니다.
+ [ DELETE Bucket 분석 구성](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/API/RESTBucketDELETEAnalyticsConfiguration.html)
+ [ GET Bucket 분석 구성](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/API/RESTBucketGETAnalyticsConfig.html)
+ [ List Bucket 분석 구성](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/API/RESTBucketListAnalyticsConfigs.html)