지원 종료 알림: 2025년 12월 15일에 AWS 에 대한 지원이 종료됩니다 AWS IoT 분석. 2025년 12월 15일 이후에는 AWS IoT 분석 콘솔 또는 AWS IoT 분석 리소스에 더 이상 액세스할 수 없습니다. 자세한 내용은 [AWS IoT 분석 지원 종료를 참조하세요](https://docs.aws.amazon.com/iotanalytics/latest/userguide/iotanalytics-end-of-support.html).

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# 사용자 지정 파티션
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AWS IoT 분석 는 데이터 분할을 지원하므로 데이터 스토어에서 데이터를 구성할 수 있습니다. 데이터 파티셔닝을 사용하여 데이터를 구성하면 정리된 데이터를 쿼리할 수 있습니다. 이렇게 하면 쿼리당 스캔되는 데이터 양이 줄어들고 지연 시간이 개선됩니다.

 메시지 데이터 속성 또는 파이프라인 활동을 통해 추가된 속성에 따라 데이터를 파티셔닝할 수 있습니다.

시작하려면 데이터 스토어의 데이터 파티셔닝을 활성화하십시오. 하나 이상의 데이터 파티션 차원을 지정하고 분할된 데이터 스토어를 AWS IoT 분석 파이프라인에 연결합니다. 그런 다음 이 `WHERE` 절을 활용하는 쿼리를 작성하여 성능을 최적화합니다.

## 데이터 원본(콘솔) 생성
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다음 절차에서는 사용자 지정 파티션을 사용하여 데이터 스토어를 생성하는 방법을 보여줍니다.

**데이터 스토어 생성**

1. [AWS IoT 분석 콘솔](https://console.aws.amazon.com/iotanalytics/)에 로그인합니다.

1. 탐색 창에서 **데이터 스토어**를 선택합니다.

1. **데이터 스토어** 페이지에서 **데이터 스토어 생성**을 선택합니다.

1. **데이터 스토어 세부정보 지정** 페이지에서 데이터 스토어에 대한 기본 정보를 입력합니다.

   1. **데이터 스토어 ID**에는 고유한 데이터 스토어 ID를 입력합니다. 이를 생성한 후에는 이 ID를 변경할 수 없습니다.

   1. (선택사항) **태그**에서 **새 태그 추가**를 선택하여 하나 이상의 사용자 지정 태그(키-값 쌍)를 데이터 스토어에 추가합니다. 태그는 생성한 리소스를 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다 AWS IoT 분석.

   1. **다음**을 선택합니다.

1. **스토리지 유형 구성** 페이지에서 데이터 저장 방법을 지정합니다.

   1. **스토리지 유형**에서 **서비스 관리 스토리지**를 선택합니다.

   1. **처리된 데이터를 보관할 기간 구성**에서 **무기한**을 선택합니다.

   1. **다음**을 선택합니다.

1. **데이터 형식 구성** 페이지에서 데이터 레코드의 구조 및 형식을 정의합니다.

   1. 데이터 스토어 데이터 형식 **분류**에서 **JSON** 또는 **Parquet**을 선택합니다. AWS IoT 분석 지원되는 파일 유형에 대한 자세한 내용은 섹션을 참조하세요[파일 형식](iotanalytics-schema.md).
**참고**  
데이터 스토어를 생성한 후에는 이 파일 형식을 변경할 수 없습니다.

   1. **다음**을 선택합니다.

1. 이 데이터 스토어를 위한 사용자 지정 파티션을 생성합니다.

   1. **데이터 파티션 추가**에서 **활성화**를 선택합니다.

   1. **데이터 파티션 소스**에서 파티션 소스에 대한 기본 정보를 지정합니다.

       **샘플 소스를** 선택하고이 데이터 스토어에 대한 메시지를 수집하는 AWS IoT 분석 채널을 선택합니다.

   1. **메시지 샘플 속성**에서 데이터 스토어를 파티셔닝하는 데 사용할 메시지 속성을 선택합니다. 그런 다음 **작업**에서 선택 항목을 속성 파티션 차원 또는 타임스탬프 파티션 차원으로 추가합니다.
**참고**  
데이터 스토어에는 타임스탬프 파티션을 하나만 추가할 수 있습니다.

   1. **사용자 지정 데이터 스토어 파티션 차원**의 경우 파티션 차원에 대한 기본 정보를 정의합니다. 이전 단계에서 선택한 각 메시지 샘플 속성이 파티션의 차원이 됩니다. 다음 옵션을 사용하여 각 차원을 사용자 지정합니다.
      + **파티션 유형** - 이 파티션 차원이 **속성** 파티션 유형인지 **타임스탬프** 파티션 유형인지 지정합니다.
      + **속성 이름** 및 **차원 이름** - 기본적으로 AWS IoT 분석 는 선택한 메시지 샘플 속성의 이름을 속성 파티션 차원의 식별자로 사용합니다. 속성 이름을 편집하여 파티션 차원의 이름을 사용자 지정합니다. `WHERE` 절의 차원 이름을 사용하여 쿼리 성능을 최적화할 수 있습니다.
        + 모든 파티션 속성 차원의 이름에는 `__partition_` 접두사가 붙습니다.
        + 타임스탬프 파티션 유형의 경우는 이름이 , `__year`, `__month`, 인 다음 네 가지 `__day`차원을 AWS IoT 분석 생성합니다`__hour`.
      + **정렬** - 파티션 차원을 재배열하여 쿼리 지연 시간을 개선합니다.

      **타임스탬프 형식**의 경우 메시지 데이터에서 수집된 타임스탬프와 일치시켜 타임스탬프 파티션의 형식을 지정합니다. AWS IoT 분석 나열된 형식 옵션 중 하나를 선택하거나 데이터 형식과 일치하는 옵션을 지정할 수 있습니다. [날짜 시간 포맷터]( https://docs.oracle.com/en/java/javase/11/docs/api/java.base/java/time/format/DateTimeFormatter.html) 지정에 대해 자세히 알아보십시오.

      메시지 속성이 아닌 새 차원을 추가하려면 **새 파티션 추가**를 선택합니다.

   1. **다음**을 선택합니다.

1. **검토 및 생성** 페이지에서 선택 사항을 검토한 다음 **데이터 스토어 생성**을 선택합니다.
**중요**  
데이터 스토어를 생성한 후에는 데이터 스토어 ID를 변경할 수 없습니다.
기존 파티션을 편집하려면 다른 데이터 스토어를 만들고 파이프라인을 통해 데이터를 재처리해야 합니다.

1. 새 데이터 스토어가 **데이터 스토어** 페이지에 나타나는지 확인하십시오.