# Amazon Athena란 무엇인가요? Amazon Athena는 표준 [SQL](ddl-sql-reference.md)을 사용하여 Amazon S3(Amazon Simple Storage Service)에 있는 데이터를 직접 간편하게 분석할 수 있는 대화형 쿼리 서비스입니다. AWS Management Console에서 몇 가지 작업을 수행하면 Athena에서 Amazon S3에 저장된 데이터를 지정하고 표준 SQL을 사용하여 임시 쿼리를 실행하여 몇 초 안에 결과를 얻을 수 있습니다. 자세한 내용은 [시작하기](getting-started.md) 섹션을 참조하세요. 또한 Amazon Athena를 사용하면 리소스를 계획, 구성 또는 관리할 필요 없이 Apache Spark를 사용하여 데이터 분석을 대화식으로 쉽게 실행할 수 있습니다. Athena에서 Apache Spark 애플리케이션을 실행하는 경우 처리를 위해 Spark 코드를 제출하고 결과를 직접 수신합니다. Amazon Athena 콘솔의 간소화된 노트북 환경을 활용하면 Python 또는 [Athena Spark API 사용](notebooks-spark-api-list.md)를 통해 Apache Spark 애플리케이션을 개발할 수 있습니다. 자세한 내용은 [Amazon Athena에서 Apache Spark 시작하기](notebooks-spark-getting-started.md) 섹션을 참조하세요. Amazon Athena의 Athena SQL 및 Apache Spark는 서버리스 서비스이므로 설정하거나 관리할 인프라가 없으며 실행한 쿼리에 대해서만 비용을 지불하면 됩니다. Athena는 자동으로 확장되어 쿼리를 병렬로 실행하여 대규모 데이터 세트과 복잡한 쿼리에서도 빠르게 결과를 얻을 수 있습니다. **Topics** + [Athena는 언제 사용해야 하나요?](when-should-i-use-ate.md) + [Athena을 사용하는 방법](accessing-athena.md) + [액세스 설정](setting-up.md) + [AWS 서비스 통합](athena-aws-service-integrations.md) # Athena는 언제 사용해야 하나요? Amazon Athena와 같은 쿼리 서비스, Amazon Redshift와 같은 데이터 웨어하우스, Amazon EMR과 같은 정교한 데이터 처리 프레임워크는 모두 다양한 요구와 사용 사례를 다룹니다. 다음 지침은 요구 사항에 따라 하나 이상의 서비스를 선택하는 데 도움이 될 수 있습니다. ## Amazon Athena Athena는 Amazon S3에 저장된 비정형, 반정형 및 정형 데이터를 분석하는 데 도움을 줍니다. 예를 들면 CSV, JSON 또는 컬럼 방식 데이터 형식(예: Apache Parquet 및 Apache ORC)이 해당됩니다. Athena를 사용하면 데이터를 집계하거나 Athena로 로드할 필요 없이 ANSI SQL을 사용한 임의 쿼리를 실행할 수 있습니다. Athena는 간편한 데이터 시각화를 위해 Amazon Quick과 통합되었습니다. Athena를 사용하여 보고서를 생성하거나 JDBC 또는 ODBC 드라이버를 통해 연결된 비즈니스 인텔리전스 도구 또는 SQL 클라이언트로 데이터를 탐색할 수 있습니다. 자세한 내용은 *Amazon Quick 사용 설명서*의 [Amazon Quick이란 무엇입니까?](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/welcome.html) 및 [ODBC 및 JDBC 드라이버로 Amazon Athena에 연결](athena-bi-tools-jdbc-odbc.md)을 참조하세요. Athena는 Amazon S3에서 데이터에 대한 지속적 메타데이터 스토어를 제공하는 AWS Glue Data Catalog와 통합됩니다. 이렇게 하면 Amazon Web Services 계정 전체에서 사용할 수 있는 중앙 메타데이터 스토어를 기반으로 Athena에서 테이블과 쿼리 데이터를 생성하고 AWS Glue의 ETL 및 데이터 검색 기능을 통합할 수 있습니다. 자세한 내용은 *AWS Glue 개발자 안내서*의 [AWS Glue이란 무엇입니까?](https://docs.aws.amazon.com/glue/latest/dg/what-is-glue.html) 및 [AWS Glue Data Catalog을 사용하여 데이터에 연결](data-sources-glue.md) 단원을 참조하세요. Amazon Athena를 사용하면 데이터를 포맷하거나 인프라를 관리할 필요 없이 Amazon S3 직접 데이터에 대해 대화형 쿼리를 쉽게 실행할 수 있습니다. 예를 들어, Athena는 웹 로그에서 빠른 쿼리를 실행하여 사이트의 성능 문제를 해결하려는 경우에 유용합니다. Athena를 사용하면 빠르게 시작할 수 있습니다. 데이터에 대한 테이블을 정의하고 표준 SQL을 사용하여 쿼리를 시작하기만 하면 됩니다. 인프라 또는 클러스터를 관리할 필요 없이 Amazon S3의 데이터에 대해 대화형 임시 SQL 쿼리를 실행하려면 Amazon Athena를 사용해야 합니다. Amazon Athena는 서버를 설정하거나 관리할 필요 없이 Amazon S3 데이터에 대한 임시 쿼리를 실행할 수 있는 가장 쉬운 방법을 제공합니다. Athena가 활용하거나 통합하는 AWS 서비스의 목록은 [Athena와 AWS 서비스 통합](athena-aws-service-integrations.md) 섹션을 참조하세요. ## SageMaker Unified Studio Amazon SageMaker Unified Studio를 사용하면 Amazon Athena 및 Amazon Redshift를 사용하여 SageMaker Lakehouse 데이터에 대한 SQL 쿼리를 간단하게 실행할 수 있습니다. Unified Studio를 사용하면 통합 노트북 환경을 통해 SQL 쿼리를 개발하고, 쿼리 결과를 사용하고, 팀과 협업할 수 있습니다. Amazon Q 생성형 SQL을 사용하여 자연어 입력에서 SQL 코드를 생성할 수도 있습니다. 자세한 내용은 SageMaker Unified Studio 사용 설명서의 [SQL 분석](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker-unified-studio/latest/userguide/sql-query.html)을 참조하세요. ## Amazon EMR Amazon EMR을 사용하면 온프레미스 배포와 비교할 때 Hadoop, Spark 및 Presto와 같이 고도로 분산된 처리 프레임워크를 간단하고 비용 효율적으로 실행할 수 있습니다. Amazon EMR은 유연합니다. 사용자 지정 애플리케이션과 코드를 실행하고 특정 컴퓨팅, 메모리, 스토리지 및 애플리케이션 파라미터를 정의하여 분석 요구 사항을 최적화할 수 있습니다. Amazon EMR은 SQL 쿼리를 실행하는 것 외에도 기계 학습, 그래프 분석, 데이터 변환, 데이터 스트리밍 및 사실상 코딩 가능한 거의 모든 업무의 애플리케이션을 위한 다양한 확장 데이터 처리 작업을 실행할 수 있습니다. 사용자 지정 코드를 사용하여 Spark, Hadoop, Presto 또는 Hbase 등의 최신 빅 데이터 처리 프레임워크를 사용하여 매우 큰 데이터 세트를 처리하고 분석하는 경우 Amazon EMR을 사용해야 합니다. Amazon EMR을 사용하면 클러스터와 클러스터에 설치된 소프트웨어의 구성을 완벽하게 제어할 수 있습니다. Amazon Athena를 사용하면 Amazon EMR을 사용하여 처리하는 데이터를 쿼리할 수 있습니다. Amazon Athena는 Amazon EMR과 동일한 여러 데이터 형식을 지원합니다. Athena의 데이터 카탈로그는 Hive 메타스토어와 호환됩니다. EMR을 사용하고 이미 Hive 메타스토어가 있는 경우, Amazon Athena에서 DDL 문을 실행하고 Amazon EMR 작업에 영향을 주지 않고 즉시 데이터를 쿼리할 수 있습니다. ## Amazon Redshift Amazon Redshift와 같은 데이터 웨어하우스는 인벤토리 시스템, 금융 시스템, 소매 판매 시스템 등 다양한 소스의 데이터를 공통 형식으로 가져와서 장기간 저장해야 할 때 가장 좋은 선택입니다. 과거 데이터에서 정교한 비즈니스 보고서를 작성하려는 경우 Amazon Redshift와 같은 데이터 웨어하우스가 최상의 선택입니다. Amazon Redshift의 쿼리 엔진은 다수의 매우 큰 데이터베이스 테이블을 조인하는 복잡한 쿼리를 실행할 때 특히 효과적으로 수행되도록 최적화되었습니다. 다수의 매우 큰 테이블의 조인이 필요한 고도로 구조화된 데이터에 대해 쿼리를 실행해야 하는 경우 Amazon Redshift Redshift를 선택하는 것이 좋습니다. Athena를 사용하는 상황에 대한 자세한 내용은 다음 리소스를 참조하세요. + *시작하기 리소스 센터*의 [Decision guide for analytics services on AWS](https://aws.amazon.com/getting-started/decision-guides/analytics-on-aws-how-to-choose/) + *Amazon Athena FAQ*의 [Athena와 여타 빅 데이터 서비스의 사용 사례 비교](https://aws.amazon.com/athena/faqs/#When_to_use_Athena_vs_other_big_data_services) + [Amazon Athena 개요](https://aws.amazon.com/athena/) + [Amazon Athena 기능](https://aws.amazon.com/athena/features/) + [Amazon Athena FAQ](https://aws.amazon.com/athena/faqs/) + [Amazon Athena 블로그 게시물](https://aws.amazon.com/athena/resources/#Blog_posts) # Athena를 사용하기 위한 클라이언트 및 프로그래밍 도구 다양한 클라이언트 및 프로그래밍 도구를 사용하여 Athena에 액세스할 수 있습니다. 이러한 도구에는 AWS Management Console, JDBC 또는 ODBC 연결, Athena API, Athena CLI, AWS SDK 또는 AWS Tools for Windows PowerShell이 포함됩니다. + 콘솔에서 Athena SQL을 사용하려면 [시작하기](getting-started.md) 단원을 참조하세요. + Python을 사용하는 Jupyter 호환 노트북 및 Apache Spark 애플리케이션을 생성하려면 [Amazon Athena에서 Apache Spark 사용](notebooks-spark.md) 섹션을 참조하세요. + JDBC 또는 ODBC 드라이버를 사용하는 방법은 [JDBC로 Amazon Athena에 연결](connect-with-jdbc.md) 및 [ODBC로 Amazon Athena에 연결](connect-with-odbc.md) 단원을 참조하세요. + Athena API를 사용하려면 [Amazon Athena API 참조](https://docs.aws.amazon.com/athena/latest/APIReference/)를 참조하세요. + CLI를 사용하려면 [AWS CLI를 설치](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/userguide/installing.html)한 다음, 명령줄에서 `aws athena help`를 입력하여 사용 가능한 명령을 확인합니다. 사용 가능한 명령에 대한 내용은 [Amazon Athena 명령줄 레퍼런스](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/athena/)를 참조하세요. + AWS SDK for Java 2.x을(를) 사용하려면 [AWS SDK for Java 2.x API 참조](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-java/latest/reference/)의 Athena 단원, GitHub.com의 [Athena Java V2 Examples](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/java/example_code/athena), [AWS SDK for Java 2.x 개발자 안내서](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-java/latest/developer-guide/)를 참조하세요. + AWS SDK for .NET을(를) 사용하려면 [AWS SDK for .NET API 참조](https://docs.aws.amazon.com/sdkfornet/v3/apidocs/items/Athena/NAthena.html)의 `Amazon.Athena` 네임스페이스, GitHub.com의 [.NET Athena examples](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/.dotnet/example_code_legacy/Athena), [AWS SDK for .NET 개발자 안내서](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-net/latest/developer-guide/)를 참조하세요. + AWS Tools for Windows PowerShell을(를) 사용하려면 [AWS Tools for PowerShell - Amazon Athena](https://docs.aws.amazon.com/powershell/latest/reference/index.html?page=Amazon_Athena_cmdlets.html) cmdlet 참조, [AWS Tools for PowerShell](https://aws.amazon.com/powershell/) 포털 페이지, [AWS Tools for PowerShell 사용 설명서](https://docs.aws.amazon.com/powershell/latest/userguide/)를 참조하세요. + 프로그래밍 방식으로 연결할 수 있는 Athena 서비스 엔드포인트에 대한 자세한 내용은 *[Amazon Web Services 일반 참조](https://docs.aws.amazon.com/general/latest/gr/)*의 [Amazon Athena endpoints and quotas](https://docs.aws.amazon.com/general/latest/gr/athena.html)를 참조하세요. # 관리 및 프로그래밍 방식 액세스 설정 Amazon Web Services에 이미 가입한 경우 Amazon Athena를 즉시 사용할 수 있습니다. AWS에 가입하지 않았거나 시작하는 데 도움이 필요하다면 다음 작업을 완료하세요. ## AWS 계정에 가입 AWS 계정이 없는 경우 다음 절차에 따라 계정을 생성합니다. **AWS 계정에 가입하려면** 1. [https://portal.aws.amazon.com/billing/signup](https://portal.aws.amazon.com/billing/signup)을 엽니다. 1. 온라인 지시 사항을 따르세요. 등록 절차 중 전화 또는 텍스트 메시지를 받고 전화 키패드로 확인 코드를 입력하는 과정이 있습니다. *AWS 계정 루트 사용자*에 가입하면 AWS 계정루트 사용자가 만들어집니다. 루트 사용자에게는 계정의 모든 AWS 서비스및 리소스에 액세스할 권한이 있습니다. 보안 모범 사례는 사용자에게 관리 액세스 권한을 할당하고, 루트 사용자만 사용하여 [루트 사용자 액세스 권한이 필요한 작업](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/id_root-user.html#root-user-tasks)을 수행하는 것입니다. 가입 프로세스가 완료되면 AWS은 사용자에게 확인 이메일을 전송합니다. 언제든지 [https://aws.amazon.com/](https://aws.amazon.com/)으로 이동하고 **내 계정**을 선택하여 현재 계정 활동을 확인하고 계정을 관리할 수 있습니다. ## 관리자 액세스 권한이 있는 사용자 생성 AWS 계정에 가입하고 AWS 계정 루트 사용자에 보안 조치를 한 다음, AWS IAM Identity Center을 활성화하고 일상적인 작업에 루트 사용자를 사용하지 않도록 관리 사용자를 생성합니다. **귀하의 AWS 계정 루트 사용자보호** 1. **루트 사용자**를 선택하고 AWS 계정 이메일 주소를 입력하여 [AWS Management Console](https://console.aws.amazon.com/)에 계정 소유자로 로그인합니다. 다음 페이지에서 비밀번호를 입력합니다. 루트 사용자를 사용하여 로그인하는 데 도움이 필요하면 *AWS Sign-In사용 설명서*의 [루트 사용자로 로그인](https://docs.aws.amazon.com/signin/latest/userguide/console-sign-in-tutorials.html#introduction-to-root-user-sign-in-tutorial)을 참조하세요. 1. 루트 사용자의 다중 인증(MFA)을 활성화합니다. 지침은 *IAM 사용 설명서*의 [AWS 계정루트 사용자용 가상 MFA 디바이스 활성화(콘솔)](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/enable-virt-mfa-for-root.html)를 참조하세요. **관리자 액세스 권한이 있는 사용자 생성** 1. IAM Identity Center를 활성화합니다. 지침은 *AWS IAM Identity Center사용 설명서*의 [AWS IAM Identity Center설정](https://docs.aws.amazon.com//singlesignon/latest/userguide/get-set-up-for-idc.html)을 참조하세요. 1. IAM Identity Center에서 사용자에게 관리 액세스 권한을 부여합니다. IAM Identity Center 디렉터리를 ID 소스로 사용하는 방법에 대한 자습서는 *AWS IAM Identity Center사용 설명서*의 [기본 IAM Identity Center 디렉터리로 사용자 액세스 구성](https://docs.aws.amazon.com//singlesignon/latest/userguide/quick-start-default-idc.html)을 참조하세요. **관리 액세스 권한이 있는 사용자로 로그인** + IAM IDentity Center 사용자로 로그인하려면 IAM Identity Center 사용자를 생성할 때 이메일 주소로 전송된 로그인 URL을 사용합니다. IAM Identity Center 사용자로 로그인하는 데 도움이 필요한 경우 *AWS Sign-In 사용 설명서*의 [AWS액세스 포털에 로그인](https://docs.aws.amazon.com/signin/latest/userguide/iam-id-center-sign-in-tutorial.html)을 참조하세요. **추가 사용자에게 액세스 권한 할당** 1. IAM Identity Center에서 최소 권한 적용 모범 사례를 따르는 권한 세트를 생성합니다. 지침은 *AWS IAM Identity Center 사용 설명서*의 [Create a permission set](https://docs.aws.amazon.com//singlesignon/latest/userguide/get-started-create-a-permission-set.html)를 참조하세요. 1. 사용자를 그룹에 할당하고, 그룹에 Single Sign-On 액세스 권한을 할당합니다. 지침은 *AWS IAM Identity Center 사용 설명서*의 [그룹 추가](https://docs.aws.amazon.com//singlesignon/latest/userguide/addgroups.html)를 참조하세요. ## 프로그래밍 방식 액세스 권한 부여 사용자가 AWS Management Console 외부에서 AWS와 상호 작용하려면 프로그래밍 방식의 액세스 권한이 필요합니다. 프로그래밍 방식의 액세스 권한을 부여하는 방법은 AWS에 액세스하는 사용자 유형에 따라 다릅니다. 사용자에게 프로그래밍 방식의 액세스 권한을 부여하려면 다음 옵션 중 하나를 선택합니다. **** | 프로그래밍 방식 액세스가 필요한 사용자 | 목적 | 방법 | | --- | --- | --- | | IAM | (권장됨) 콘솔 자격 증명을 임시 자격 증명으로 사용하여 AWS CLI, AWS SDK 또는 AWS API에 대한 프로그래밍 요청에 서명합니다. | 사용하고자 하는 인터페이스에 대한 지침을 따릅니다. [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/athena/latest/ug/setting-up.html) | | 작업 인력 ID (IAM Identity Center에서 관리되는 사용자) | 임시 자격 증명을 사용하여 AWS CLI, AWS SDK 또는 AWS API에 대한 프로그래밍 요청에 서명합니다. | 사용하고자 하는 인터페이스에 대한 지침을 따릅니다. [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/athena/latest/ug/setting-up.html) | | IAM | 임시 자격 증명을 사용하여 AWS CLI, AWS SDK 또는 AWS API에 대한 프로그래밍 요청에 서명합니다. | IAM 사용자 설명서의 [AWS 리소스와 함께 임시 자격 증명 사용](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/id_credentials_temp_use-resources.html)에 나와 있는 지침을 따르세요. | | IAM | (권장되지 않음)장기 자격 증명을 사용하여 AWS CLI, AWS SDK 또는 AWS API에 대한 프로그래밍 요청에 서명합니다. | 사용하고자 하는 인터페이스에 대한 지침을 따릅니다. [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/athena/latest/ug/setting-up.html) | ## Athena에 대한 관리형 정책 연결 Athena 관리형 정책은 Athena 기능을 사용할 수 있는 권한을 부여합니다. 사용자가 Athena를 사용하기 위해 맡을 수 있는 하나 이상의 IAM 역할에 이러한 관리형 정책을 연결할 수 있습니다. [IAM 역할](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/id_roles.html)은 계정에 생성할 수 있는, 특정 권한을 지닌 IAM 자격 증명입니다. IAM 역할은 AWS에서 자격 증명으로 할 수 있는 것과 없는 것을 결정하는 권한 정책을 갖춘 AWS 자격 증명이라는 점에서 IAM 사용자와 유사합니다. 그러나 역할은 한 사람하고만 연관되지 않고 해당 역할이 필요한 사람이라면 누구든지 맡을 수 있어야 합니다. 또한 역할에는 그와 연관된 암호 또는 액세스 키와 같은 표준 장기 자격 증명이 없습니다. 대신에 역할을 맡은 사람에게는 해당 역할 세션을 위한 임시 보안 자격 증명이 제공됩니다. 역할에 대한 자세한 내용은 *IAM 사용 설명서*에서 [IAM 역할](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/id_roles.html) 및 [IAM 역할 만들기](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/id_roles_create.html)를 참조하세요. Athena에 대한 액세스 권한을 부여하는 역할을 생성하려면 Athena 관리형 정책을 해당 역할에 연결해야 합니다. Athena에 대한 두 가지 관리형 정책으로 `AmazonAthenaFullAccess`와 `AWSQuicksightAthenaAccess`가 있습니다. 이러한 정책은 Amazon S3를 쿼리하고, 사용자를 대신하여 별도의 버킷에 쿼리의 결과를 작성할 수 있는 권한을 Athena에 부여합니다. Athena에 대한 이러한 정책의 내용을 확인하려면 [](security-iam-awsmanpol.md) 단원을 참조하세요. Athena 관리형 정책을 역할에 연결하는 단계는 *IAM 사용 설명서*의 [IAM 자격 증명 권한 추가(콘솔)](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/access_policies_manage-attach-detach.html#add-policies-console)를 따릅니다. 이에 따라 `AmazonAthenaFullAccess` 및 `AWSQuicksightAthenaAccess` 관리형 정책을 생성한 IAM 역할에 연결합니다. **참고** Amazon S3의 기본 데이터 세트에 액세스하려면 추가 권한이 필요할 수 있습니다. 계정 소유자가 아니거나 다른 방법으로 버킷에 대한 액세스를 제한한 경우 리소스 기반 버킷 정책을 사용하여 액세스를 부여하려면 버킷 소유자에게 연락하고, 역할 기반 정책을 사용하여 액세스를 부여하려면 계정 관리자에게 문의하세요. 자세한 내용은 [Athena에서 Amazon S3에 대한 액세스 제어](s3-permissions.md) 섹션을 참조하세요. 데이터 세트 또는 Athena 쿼리 결과가 암호화되어 있다면 추가 권한이 필요할 수 있습니다. 자세한 내용은 [저장 시 암호화](encryption.md) 섹션을 참조하세요. # Athena와 AWS 서비스 통합 Athena를 사용하여 이 섹션에 나열된 AWS 서비스에서 데이터를 쿼리할 수 있습니다. 각 서비스에서 지원하는 리전을 확인하려면 *Amazon Web Services 일반 참조*의 [Regions and endpoints](https://docs.aws.amazon.com/general/latest/gr/rande.html)를 참조하세요. **Athena와 통합된 AWS 서비스** + [CloudFormation](#integ-ate-cfn) + [Amazon CloudFront](#integ-ate-cf) + [AWS CloudTrail](#integ-ate-ct) + [Amazon DataZone](#integ-ate-dz) + [Elastic Load Balancing](#integ-ate-eb) + [Amazon EMR Studio](#integ-ate-emr-studio) + [AWS Glue Data Catalog](#integ-ate-gc) + [AWS Identity and Access Management(IAM)](#integ-ate-iam) + [Amazon Quick](#integ-ate-qs) + [Amazon S3 Inventory](#integ-ate-s3) + [AWS Step Functions](#integ-ate-sf) + [AWS Systems Manager 인벤토리](#integ-ate-sys) + [Amazon Virtual Private Cloud](#integ-ate-vpc) 각 통합에 대한 자세한 내용은 다음 단원을 참조하세요. **CloudFormation** *용량 예약* 참조 주제: *AWS CloudFormation 사용 설명서*의 [AWS::Athena::CapacityReservation](https://docs.aws.amazon.com/AWSCloudFormation/latest/UserGuide/aws-resource-athena-capacityreservation.html) 제공된 이름 및 요청된 데이터 처리 장치 수를 사용하여 용량 예약을 지정합니다. 자세한 내용은 *Amazon Athena 사용 설명서*의 [쿼리 처리 용량 관리](capacity-management.md) 섹션 및 *Amazon Athena API 참조*의 [CreateCapacityReservation](https://docs.aws.amazon.com/athena/latest/APIReference/API_CreateCapacityReservation.html)을 참조하세요. *데이터 카탈로그* 참조 주제: *AWS CloudFormation 사용 설명서*의 [AWS::Athena::DataCatalog](https://docs.aws.amazon.com/AWSCloudFormation/latest/UserGuide/aws-resource-athena-datacatalog.html) 이름, 설명, 유형, 파라미터 및 태그를 포함하여 Athena 데이터 카탈로그를 지정합니다. 자세한 내용은 *Amazon Athena 사용 설명서*의 [Athena의 테이블, 데이터베이스, 데이터 카탈로그 이해](understanding-tables-databases-and-the-data-catalog.md) 섹션 및 *Amazon Athena API 참조*의 [CreateDataCatalog](https://docs.aws.amazon.com/athena/latest/APIReference/API_CreateDataCatalog.html)를 참조하세요. *명명된 쿼리* 참조 주제: *AWS CloudFormation 사용 설명서*의 [AWS::Athena::NamedQuery](https://docs.aws.amazon.com/AWSCloudFormation/latest/UserGuide/aws-resource-athena-namedquery.html) CloudFormation을(를) 사용하여 명명된 쿼리를 생성하고 Athena에서 실행할 수 있습니다. 명명된 쿼리를 사용하면 쿼리 이름을 쿼리에 매핑한 다음 Athena 콘솔에서 저장된 쿼리로 이를 실행할 수 있습니다. 자세한 내용은 *Amazon Athena 사용 설명서*의 [저장된 쿼리 사용](saved-queries.md) 섹션 및 *Amazon Athena API 참조*의 [CreateNamedQuery](https://docs.aws.amazon.com/athena/latest/APIReference/API_CreateNamedQuery.html)를 참조하세요. *준비된 문* 참조 주제: *AWS CloudFormation 사용 설명서*의 [AWS::Athena::PreparedStatement](https://docs.aws.amazon.com/AWSCloudFormation/latest/UserGuide/aws-resource-athena-preparedstatement.html) Athena에서 SQL 쿼리와 함께 사용할 준비된 문을 지정합니다. 준비된 문 에는 실행 시 값이 제공되는 파라미터 자리 표시자가 포함됩니다. 자세한 내용은 *Amazon Athena 사용 설명서*의 [파라미터화된 쿼리 사용](querying-with-prepared-statements.md) 섹션 및 *Amazon Athena API 참조*의 [CreatePreparedStatement](https://docs.aws.amazon.com/athena/latest/APIReference/API_CreatePreparedStatement.html)를 참조하세요. *작업 그룹* 참조 주제: *CloudFormation 사용 설명서*의 [AWS::Athena::WorkGroup](https://docs.aws.amazon.com/AWSCloudFormation/latest/UserGuide/aws-resource-athena-workgroup.html) AWS CloudFormation을(를) 사용하여 Athena 작업 그룹을 지정합니다. Athena 작업 그룹을 사용하여 사용자 또는 사용자 그룹에 대한 쿼리를 동일한 계정의 다른 쿼리와 분리합니다. 자세한 내용은 *Amazon Athena API 참조*에서 *Amazon Athena 사용 설명서* 및 [CreateWorkGroup](https://docs.aws.amazon.com/athena/latest/APIReference/API_CreateWorkGroup.html)의 [작업 그룹을 사용하여 쿼리 액세스 및 비용 제어](workgroups-manage-queries-control-costs.md)를 참조하세요. **Amazon CloudFront** 참조 항목: [Amazon CloudFront 로그 쿼리](cloudfront-logs.md) Athena를 사용하여 Amazon CloudFront 로그에 쿼리합니다. CloudFront 사용 방법에 대한 자세한 내용은 [Amazon CloudFront 개발자 안내서](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudFront/latest/DeveloperGuide/)를 참조하세요. **AWS CloudTrail** 참조 항목: [AWS CloudTrail 로그 쿼리](cloudtrail-logs.md) CloudTrail 로그와 함께 Athena를 사용하면 AWS 서비스 활동에 대한 분석 기능을 확실하게 향상시킬 수 있습니다. 예를 들어 쿼리를 사용하여 트렌드를 식별하고 소스 IP 주소나 사용자 등의 속성별로 활동을 추가로 격리할 수 있습니다. CloudTrail 콘솔에서 직접 로그를 쿼리할 수 있도록 테이블을 자동 생성하고 이러한 테이블을 사용하여 Athena에서 쿼리를 실행할 수 있습니다. 자세한 내용은 [CloudTrail 콘솔을 사용하여 CloudTrail 로그용 Athena 테이블 생성](create-cloudtrail-table-ct.md) 섹션을 참조하세요. **Amazon DataZone** 참조 항목: [Athena에서 Amazon DataZone 사용](datazone-using.md) [Amazon DataZone](https://aws.amazon.com/datazone)을 사용하여 조직 경계를 넘어 대규모로 데이터를 공유, 검색 및 발견합니다. DataZone은 Athena, AWS Glue 및 AWS Lake Formation과 같은 AWS 분석 서비스 전반의 경험을 단순화합니다. 다양한 데이터 소스에 대량의 데이터가 있는 경우 Amazon DataZone을 사용하여 사람, 데이터 및 도구의 그룹화를 기반으로 비즈니스 사용 사례를 구축할 수 있습니다. Athena에서는 쿼리 편집기를 사용하여 DataZone 환경에 액세스하고 쿼리할 수 있습니다. 자세한 내용은 [Athena에서 Amazon DataZone 사용](datazone-using.md) 섹션을 참조하세요. **Elastic Load Balancing** 참조 항목: [Application Load Balancer 로그 쿼리](application-load-balancer-logs.md) Application Load Balancer 로그를 쿼리하면 Elastic Load Balancing 인스턴스 및 백엔드 애플리케이션과 주고 받는 트래픽, 지연 시간 및 바이트의 소스를 볼 수 있습니다. 자세한 내용은 [Application Load Balancer 로그 쿼리](application-load-balancer-logs.md) 섹션을 참조하세요. 참조 항목: [Classic Load Balancer 로그 쿼리](elasticloadbalancer-classic-logs.md) Classic Load Balancer 로그를 쿼리하여 Elastic Load Balancing 인스턴스 및 백엔드 애플리케이션과의 송수신 트래픽 패턴을 분석하고 이해합니다. 트래픽 소스, 지연 시간 및 전송된 바이트를 확인할 수 있습니다. 자세한 내용은 [Classic Load Balancer 로그 쿼리](elasticloadbalancer-classic-logs.md) 섹션을 참조하세요. **Amazon EMR Studio** 참조 주제: [Use the Amazon Athena SQL editor in EMR Studio](https://docs.aws.amazon.com/emr/latest/ManagementGuide/emr-studio-athena.html) EMR Studio에서 Athena를 사용하여 대화형 쿼리를 개발하고 실행할 수 있습니다. 이를 통해 Spark, Scala 및 기타 워크로드에 사용하는 것과 동일한 Amazon EMR 인터페이스에서 Athena의 SQL 분석에 EMR Studio를 사용할 수 있습니다. EMR Studio에 Athena 통합을 통해 다음 작업을 수행할 수 있습니다. + Athena SQL 쿼리 수행 + 쿼리 결과 보기 + 쿼리 기록 보기 + 저장된 쿼리 보기 + 파라미터화된 쿼리 수행 + 데이터 카탈로그의 데이터베이스, 테이블 및 뷰 보기 Amazon EMR Studio에서는 다음 Athena 기능을 사용할 수 없습니다. + Athena 작업 그룹, 데이터 소스 또는 용량 예약 생성 또는 업데이트와 같은 관리 기능 + Athena for Spark 또는 Spark 노트북 + DataZone 통합 + Step Functions Athena와의 EMR Studio 통합은 EMR Studio 및 Athena를 사용할 수 있는 모든 AWS 리전에서 사용할 수 있습니다. *EMR Studio에서 Athena를 사용하는 방법에 대한 자세한 내용은 *Amazon EMR 관리 안내서의 [Use the Amazon Athena SQL editor in EMR Studio](https://docs.aws.amazon.com/emr/latest/ManagementGuide/emr-studio-athena.html)를 참조하십시오. **AWS Glue Data Catalog** 참조 항목: [AWS Glue Data Catalog을 사용하여 데이터에 연결](data-sources-glue.md) Athena는 Amazon S3에서 데이터에 대한 지속적 메타데이터 스토어를 제공하는 AWS Glue Data Catalog와 통합됩니다. 이렇게 하면 Amazon Web Services 계정 전체에서 사용할 수 있는 중앙 메타데이터 스토어를 기반으로 Athena에서 테이블과 쿼리 데이터를 생성하고 AWS Glue의 ETL 및 데이터 검색 기능을 통합할 수 있습니다. 자세한 내용은 *AWS Glue 개발자 안내서*의 [AWS Glue이란 무엇입니까?](https://docs.aws.amazon.com/glue/latest/dg/what-is-glue.html) 및 [AWS Glue Data Catalog을 사용하여 데이터에 연결](data-sources-glue.md) 단원을 참조하세요. **AWS Identity and Access Management(IAM)** 참조 항목: [Amazon Athena에 사용되는 작업](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/list_amazonathena.html) IAM 권한 정책에서 Athena API 작업을 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 [Amazon Athena에 사용되는 작업](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/list_amazonathena.html) 및 [Athena의 자격 증명 및 액세스 관리](security-iam-athena.md) 단원을 참조하세요. **Amazon Quick** 참조 항목: [ODBC 및 JDBC 드라이버로 Amazon Athena에 연결](athena-bi-tools-jdbc-odbc.md) Athena는 간편한 데이터 시각화를 위해 Amazon Quick과 통합되었습니다. Athena를 사용하여 보고서를 생성하거나 JDBC 또는 ODBC 드라이버를 통해 연결된 비즈니스 인텔리전스 도구 또는 SQL 클라이언트로 데이터를 탐색할 수 있습니다. Quick에 대한 자세한 내용은 *Amazon Quick 사용 설명서*의 [Amazon Quick이란 무엇입니까?](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/welcome.html)를 참조하세요. Athena와 함께 JDBC 및 ODBC를 사용하는 방법에 대한 내용은 [ODBC 및 JDBC 드라이버로 Amazon Athena에 연결](athena-bi-tools-jdbc-odbc.md)을 참조하세요. **Amazon S3 Inventory** 참조 항목: *Amazon Simple Storage Service 개발자 가이드*에서 [Athena로 인벤토리 쿼리](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/dev/storage-inventory.html#storage-inventory-athena-query)를 참조하세요. Amazon Athena를 사용하여 표준 SQL로 Amazon S3 Inventory를 쿼리할 수 있습니다. Amazon S3 Inventory를 사용하면 비즈니스, 규정 준수 및 규제 요건에 관하여 객체의 복제 및 암호화 상태를 감사하고 보고할 수 있습니다. 자세한 내용은 *Amazon Simple Storage Service 사용 설명서*의 [Amazon S3 Inventory](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/dev/storage-inventory.html)를 참조하세요. **AWS Step Functions** 참조 항목: *AWS Step Functions 개발자 가이드*의 [Step Functions로 Athena 호출](https://docs.aws.amazon.com/step-functions/latest/dg/connect-athena.html) AWS Step Functions를 사용하여 Athena를 호출합니다. AWS Step Functions는 [Amazon States Language](https://docs.aws.amazon.com/step-functions/latest/dg/concepts-amazon-states-language.html)를 사용하여 AWS 서비스를 직접 제어할 수 있습니다. Athena와 함께 Step Functions를 사용하면 쿼리 실행을 시작 및 중지하거나, 쿼리 결과를 가져오거나, 임시 또는 예약된 데이터 쿼리를 실행하거나, Amazon S3의 데이터 레이크에서 결과를 검색할 수 있습니다. Step Functions 역할에 Athena를 사용할 수 있는 권한이 있어야 합니다. 자세한 내용은 [AWS Step Functions 개발자 안내서](https://docs.aws.amazon.com/step-functions/latest/dg/)를 참조하세요. **비디오: AWS Step Functions를 사용한 Amazon Athena 쿼리 오케스트레이션** 다음 동영상에서는 Amazon Athena를 사용하는 방법과, AWS Step Functions를 사용하여 정기적으로 예약된 Athena 쿼리를 실행하고 해당 보고서를 생성하는 방법을 보여줍니다. [![AWS Videos](http://img.youtube.com/vi/https://www.youtube.com/embed/rRr3QfIMTBo/0.jpg)](http://www.youtube.com/watch?v=https://www.youtube.com/embed/rRr3QfIMTBo) AWS Glue DataBrew, Athena 및 Amazon Quick의 오케스트레이션을 위해 Step Functions 및 Amazon EventBridge를 사용하는 예제는 AWS Big Data Blog의 [Orchestrating an AWS Glue DataBrew job and Amazon Athena query with AWS Step Functions](https://aws.amazon.com/blogs/big-data/orchestrating-an-aws-glue-databrew-job-and-amazon-athena-query-with-aws-step-functions/)를 참조하세요. **AWS Systems Manager 인벤토리** 참조 항목: *AWS Systems Manager 사용 설명서*의 [여러 리전 및 계정에서 인벤토리 데이터 쿼리](https://docs.aws.amazon.com/systems-manager/latest/userguide/systems-manager-inventory-query.html) AWS Systems Manager 인벤토리가 Amazon Athena와 통합되어 여러 AWS 리전 및 계정에서 인벤토리 데이터를 쿼리하는 데 도움이 됩니다. 자세한 내용은 [AWS Systems Manager 사용 설명서](https://docs.aws.amazon.com/systems-manager/latest/userguide/)를 참조하세요. **Amazon Virtual Private Cloud** 참조 항목: [Amazon VPC 흐름 로그 쿼리](vpc-flow-logs.md) Amazon Virtual Private Cloud 흐름 로그는 VPC의 네트워크 인터페이스에서 송수신되는 IP 트래픽에 대한 정보를 수집합니다. Athena에서 로그를 쿼리하여 네트워크 트래픽 패턴을 조사하고 Amazon VPC 네트워크에서 위협 및 위험을 식별하세요. Amazon VPC에 대한 자세한 내용은 [Amazon VPC 사용 설명서](https://docs.aws.amazon.com/vpc/latest/userguide/)를 참조하세요.