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# Amazon Managed Service for Apache Flink 1.19
Managed Service for Apache Flink은 이제 Apache Flink 버전 1.19.1을 지원합니다. 이 섹션에서는 Managed Service for Apache Flink의 Apache Flink 1.19.1을 지원하면서 도입된 새로운 주요 기능과 변경 사항을 소개합니다.
**참고**
지원되는 이전 Apache Flink 버전을 사용 중이며 기존 애플리케이션을 Apache Flink 1.19.1로 업그레이드하려는 경우, 인플레이스 Apache Flink 버전 업그레이드를 사용하여 업그레이드할 수 있습니다. 자세한 내용은 [Apache Flink에 인플레이스 버전 업그레이드 사용](how-in-place-version-upgrades.md) 단원을 참조하십시오. 인플레이스 버전 업그레이드를 사용하면 스냅샷, 로그, 지표, 태그, Flink 구성 등을 포함하여 Apache Flink 버전 전반에 걸쳐 단일 ARN을 기준으로 애플리케이션 추적성을 유지할 수 있습니다.
## 지원되는 기능
Apache Flink 1.19.1은 SQL API에서 명명된 파라미터, 사용자 지정 소스 병렬 처리 그리고 여러 Flink 연산자에 대해 서로 다른 상태 TTL을 설정할 수 있는 기능 등 다양한 개선 사항을 제공합니다.
**지원되는 기능 및 관련 설명서**
| 지원되는 기능 | 설명 | Apache Flink 설명서 참조 |
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| SQL API: SQL 힌트를 사용한 서로 다른 상태 TTL 구성 지원 | 이제 사용자는 스트림 정규 조인 및 그룹 집계에서 상태 TTL을 구성할 수 있습니다. | [FLIP-373: SQL 힌트를 사용한 서로 다른 상태 TTL 구성](https://cwiki.apache.org/confluence/display/FLINK/FLIP-373%3A+Support+Configuring+Different+State+TTLs+using+SQL+Hint) |
| SQL API: 함수 및 프로시저를 직접적으로 호출하기 위한 명명된 파라미터 지원 | 이제 사용자는 파라미터 순서에 의존하지 않고 명명된 파라미터를 사용할 수 있습니다. | [FLIP-378: 함수 및 프로시저를 직접적으로 호출하기 위한 명명된 파라미터 지원](https://cwiki.apache.org/confluence/display/FLINK/FLIP-387%3A+Support+named+parameters+for+functions+and+call+procedures) |
| SQL API: SQL 소스의 병렬 처리 설정 | 이제 사용자는 SQL 소스의 병렬 처리를 지정할 수 있습니다. | [FLIP-367: 테이블/SQL 소스의 병렬 처리 설정 지원](https://cwiki.apache.org/confluence/pages/viewpage.action?pageId=263429150) |
| SQL API: 세션 창 TVF 지원 | 이제 사용자는 세션 창 테이블 값 함수를 사용할 수 있습니다. | [FLINK-24024: 세션 창 TVF 지원](https://issues.apache.org/jira/browse/FLINK-24024) |
| SQL API: 창 TVF 집계의 변경 로그 입력 지원 | 이제 사용자는 변경 로그 입력에 대해 창 집계를 할 수 있습니다. | [FLINK-20281: 변경 로그 스트림 입력을 지원하는 창 집계](https://issues.apache.org/jira/browse/FLINK-20281) |
| Python 3.11 지원 | Flink는 Python 3.11을 지원하며, 이는 Python 3.10 대비 약 10\~60% 더 빠릅니다. 자세한 내용은 [Python 3.11의 새로운 기능](https://docs.python.org/3/whatsnew/3.11.html#summary-release-highlights)을 참조하세요. | [FLINK-33030: Python 3.11 지원 추가](https://issues.apache.org/jira/browse/FLINK-33030) |
| TwoPhaseCommitting 싱크 지표 제공 | 사용자는 2단계 커미팅 싱크에서 커미터 상태와 관련된 통계를 확인할 수 있습니다. | [FLIP-371: TwoPhaseCommittingSink의 커미터 생성에 초기화 컨텍스트 제공](https://cwiki.apache.org/confluence/display/FLINK/FLIP-371%3A+Provide+initialization+context+for+Committer+creation+in+TwoPhaseCommittingSink) |
| 작업 재시작 및 체크포인팅을 위한 트레이스 리포터 | 이제 사용자는 체크포인트 지속 시간 및 복구 추세와 관련된 트레이스를 모니터링할 수 있습니다. Amazon Managed Service for Apache Flink에서는 Slf4j 트레이스 리포터가 기본 활성화되어 있어, 애플리케이션 CloudWatch Logs를 통해 체크포인트 및 작업 트레이스를 모니터링할 수 있습니다. | [FLIP-384: TraceReporter를 도입하고 이를 사용하여 체크포인팅 및 복구 트레이스 생성](https://cwiki.apache.org/confluence/display/FLINK/FLIP-384%3A+Introduce+TraceReporter+and+use+it+to+create+checkpointing+and+recovery+traces) |
**참고**
[지원 사례](https://console.aws.amazon.com/support/home#/) 제출을 통해 다음 기능으로 옵트인할 수 있습니다.
**옵트인 기능 및 관련 설명서**
| 옵트인 기능 | 설명 | Apache Flink 설명서 참조 |
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| 소스가 백로그를 처리하는 동안 더 긴 체크포인팅 간격을 사용할 수 있도록 지원 | 이 기능은 작업 요구 사항에 맞게 구성을 조정해야 하므로 옵트인 방식으로 제공됩니다. | [FLIP-309: 소스가 백로그를 처리하는 동안 더 긴 체크포인팅 간격을 사용할 수 있도록 지원](https://cwiki.apache.org/confluence/display/FLINK/FLIP-309%3A+Support+using+larger+checkpointing+interval+when+source+is+processing+backlog) |
| System.out 및 System.err을 Java 로그로 리디렉션 | 이 기능은 옵트인 기능입니다. Amazon Managed Service for Apache Flink에서는 프로덕션에서 기본 Java 로거 사용이 모범 사례이므로 System.out 및 System.err 출력은 기본적으로 무시됩니다. | [FLIP-390: System out 및 err를 LOG로 리디렉션하거나 폐기하도록 지원](https://cwiki.apache.org/confluence/display/FLINK/FLIP-390%3A+Support+System+out+and+err+to+be+redirected+to+LOG+or+discarded) |
Apache Flink 1.19.1 릴리스 설명서는 [Apache Flink 설명서 v1.19.1](https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-stable/)을 참조하세요.
## Amazon Managed Service for Apache Flink 1.19.1의 변경 사항
**기본적으로 활성화되어 있는 트레이스 리포터 로깅**
Apache Flink 1.19.1에서는 체크포인트 및 복구 트레이스를 도입하여 사용자가 체크포인트 및 작업 복구 문제를 디버깅하는 데 도움이 됩니다. Amazon Managed Service for Apache Flink에서는 이러한 트레이스가 CloudWatch 로그 스트림에 기록되어 작업 초기화 소요 시간 분석과 체크포인트 크기 이력 기록이 가능합니다.
**이제 지수 지연 방식으로 전환된 기본 재시작 전략**
Apache Flink 1.19.1에서는 이 지수 지연 재시작 전략이 크게 개선되었습니다. Amazon Managed Service for Apache Flink에서도 Flink 1.19.1부터 기본적으로 지수 지연 재시작 전략을 사용합니다. 이를 통해 사용자 작업은 일시적 오류에서 더 빠르게 복구되며, 재시작이 반복될 경우 외부 시스템에 과부하가 발생하는 것을 방지할 수 있습니다.
**백포트된 버그 수정**
Amazon Managed Service for Apache Flink는 주요 문제를 해결하기 위해 Flink 커뮤니티에서 제공하는 버그 수정 사항을 백포트하고 있습니다. 따라서 런타임은 Apache Flink 1.19.1 원본 릴리스와 일부 다를 수 있습니다. 다음은 백포트된 버그 수정 목록입니다.
**백포트된 버그 수정**
| Apache Flink JIRA 링크 | 설명 |
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| [FLINK-35531](https://issues.apache.org/jira/browse/FLINK-35531) | 이 수정 사항은 1.17.0에서 도입된 성능 회귀로 인해 HDFS에 대한 쓰기 속도가 느려지는 문제를 해결합니다. |
| [FLINK-35157](https://issues.apache.org/jira/browse/FLINK-35157) | 이 수정 사항은 워터마크 정렬을 사용하는 소스에서 완료된 하위 작업을 만나면 Flink 작업이 멈추는 문제를 해결합니다. |
| [FLINK-34252](https://issues.apache.org/jira/browse/FLINK-34252) | 이 수정 사항은 잘못된 IDLE 워터마크 상태를 생성하게 하던 워터마크 생성 문제를 해결합니다. |
| [FLINK-34252](https://issues.apache.org/jira/browse/FLINK-34252) | 이 수정 사항은 시스템 직접 호출을 줄여 워터마크 생성 중 발생하던 성능 회귀 문제를 해결합니다. |
| [FLINK-33936](https://issues.apache.org/jira/browse/FLINK-33936) | 이 수정 사항은 Table API에서 미니 배치 집계 중 중복 레코드가 발생하는 문제를 해결합니다. |
| [FLINK-35498](https://issues.apache.org/jira/browse/FLINK-35498) | 이 수정 사항은 Table API UDF에서 명명된 파라미터를 정의할 때 인수 이름 충돌이 발생하는 문제를 해결합니다. |
| [FLINK-33192](https://issues.apache.org/jira/browse/FLINK-33192) | 이 수정 사항은 타이머가 적절히 정리되지 않아 창 연산자에서 상태 메모리 누수가 발생하던 문제를 해결합니다. |
| [FLINK-35069](https://issues.apache.org/jira/browse/FLINK-35069) | 이 수정 사항은 창 종료 시 타이머를 트리거하는 과정에서 Flink 작업이 멈추는 문제를 해결합니다. |
| [FLINK-35832](https://issues.apache.org/jira/browse/FLINK-35832) | 이 수정 사항은 IFNULL이 잘못된 결과를 반환하는 문제를 해결합니다. |
| [FLINK-35886](https://issues.apache.org/jira/browse/FLINK-35886) | 이 수정 사항은 역압된 작업이 유휴 상태로 잘못 인식되는 문제를 해결합니다. |
## 구성 요소
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| 구성 요소 | 버전 |
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| Java | 11 (권장) |
| Python | 3.11 |
| Kinesis Data Analytics Flink Runtime(aws-kinesisanalytics-runtime) | 1.2.0 |
| 커넥터 | 사용 가능한 커넥터에 관한 자세한 내용은 [Apache Flink 커넥터](https://docs.aws.amazon.com/managed-flink/latest/java/how-flink-connectors.html)를 참조하세요. |
| [Apache Beam (빔 애플리케이션만 해당)](https://aws.amazon.com/developer/language/python/) | 버전 2.61.0부터 지원됩니다. 자세한 내용은 [Flink 버전 호환성](https://beam.apache.org/documentation/runners/flink/#flink-version-compatibility)을 참조하세요. |
## 알려진 문제
**Amazon Managed Service for Apache Flink Studio**
Studio는 Apache Zeppelin 노트북을 활용하여 Apache Flink 스트림 처리 애플리케이션을 개발하고 코드를 디버깅하고 실행하기 위한 단일 인터페이스 개발 환경을 제공합니다. Flink 1.19 지원을 위해서는 Zeppelin의 Flink 인터프리터를 업그레이드해야 합니다. 이 작업은 Zeppelin 커뮤니티와 함께 진행될 예정이며, 완료되는 대로 이 노트를 업데이트할 예정입니다. Amazon Managed Service for Apache Flink Studio에서는 Flink 1.15를 계속 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 [Studio 노트북 생성](https://docs.aws.amazon.com/managed-flink/latest/java/how-zeppelin-creating.html)을 참조하세요.