Amazon Redshift는 패치 198부터 새 Python UDF 생성을 더 이상 지원하지 않습니다. 기존 Python UDF는 2026년 6월 30일까지 계속 작동합니다. 자세한 내용은 [블로그 게시물](https://aws.amazon.com/blogs/big-data/amazon-redshift-python-user-defined-functions-will-reach-end-of-support-after-june-30-2026/)을 참조하세요.
# 자동 데이터베이스 최적화
Amazon Redshift는 성능을 개선하고, 수동 유지 관리를 줄이고, 리소스 사용을 최적화하는 Autonomics라고 하는 자동화된 기능 세트를 호스팅합니다. Autonomics는 기계 학습 및 백그라운드 프로세스를 활용하여 데이터베이스 작업을 효율적으로 관리함으로써 많은 일상적인 유지 관리 작업을 자동화하여 데이터베이스 관리자 워크로드를 줄입니다.
다음 표에는 Amazon Redshift의 Autonomics 기능이 자세히 나와 있습니다.
| Autonomics 기능 | 설명 |
| --- | --- |
| 자동 vacuum 정렬 | Amazon Redshift는 관찰된 쿼리 패턴을 기반으로 테이블 데이터를 자동으로 재구성하여 최적의 정렬 순서를 보장합니다. 이 기능은 지정된 정렬 키가 있는 테이블에 대해 기본적으로 활성화됩니다. 자세한 내용은 [자동 테이블 정렬](t_Reclaiming_storage_space202.md#automatic-table-sort) 섹션을 참조하세요. |
| 자동 vacuum 삭제 | Amazon Redshift는 vacuum 작업을 자동으로 실행하여 삭제된 행에서 스페이스를 회수하고 데이터를 정렬합니다. 자동 vacuum 삭제 작업에 대한 자세한 내용은 [자동 vacuum 삭제](t_Reclaiming_storage_space202.md#automatic-table-delete) 섹션을 참조하세요. |
| 자동 테이블 최적화 | Amazon Redshift는 쿼리 성능 및 테이블 메타데이터를 모니터링하여 테이블에 가장 적합한 정렬 및 배포 키를 자동으로 결정하고 행이 테이블에 추가될 때 데이터 값 열에 적용되는 압축 유형을 선택합니다. 자세한 내용은 [자동 테이블 최적화](t_Creating_tables.md) 및 [압축 인코딩](c_Compression_encodings.md)(을)를 참조하세요. |
| 자동 분석 | Amazon Redshift는 테이블 내의 데이터가 변경될 때 테이블을 자동으로 분석하여 쿼리 플래너가 최적의 실행 계획을 위한 최신 정보를 갖도록 합니다. 자동 분석 작업에 대한 자세한 내용은 [자동 분석](t_Analyzing_tables.md#t_Analyzing_tables-auto-analyze) 섹션을 참조하세요. |
| 자동화된 구체화된 보기 | Amazon Redshift는 관찰된 쿼리 패턴을 기반으로 구체화된 뷰를 자동으로 생성하고 새로 고칩니다. 이렇게 하면 사용자가 더 빠른 쿼리 응답의 이점을 활용하기 위해 뷰를 수동으로 생성하거나 새로 고칠 필요가 줄어듭니다. 구체화된 뷰에 대한 자세한 내용은 [Amazon Redshift의 구체화된 뷰](materialized-view-overview.md) 섹션을 참조하세요. |
이러한 Autonomics 기능은 기본적으로 활성화되며 트래픽이 적은 기간 동안 백그라운드에서 자동으로 실행되어 클러스터의 성능을 최적화합니다. *Amazon Redshift 관리 안내서*의 [기본 파라미터 값](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/mgmt/working-with-parameter-groups.html#default-param-group-values)을 참조하여 자동 기능을 구성할 수 있습니다.
트래픽이 지속적으로 높은 클러스터 또는 작업 그룹의 경우 지속적인 최적화를 위해 추가 컴퓨팅 리소스를 활성화하는 것이 좋습니다. 자세한 내용은 [자동 데이터베이스 최적화를 위한 추가 컴퓨팅 리소스 할당](t_extra-compute-autonomics.md) 섹션을 참조하세요.
**Topics**
+ [자동 데이터베이스 최적화를 위한 추가 컴퓨팅 리소스 할당](t_extra-compute-autonomics.md)
+ [Autonomics 작업에 대한 결제](t_autonomics-billing.md)
+ [Autonomics 작업에 대한 사용량 지표](t_autonomics-usage-metrics.md)
# 자동 데이터베이스 최적화를 위한 추가 컴퓨팅 리소스 할당
Autonomics는 클러스터의 쿼리 성능을 개선하고 스토리지 비용 및 최적화를 관리하는 데 도움이 됩니다. 추가 컴퓨팅 리소스를 할당하여 트래픽이 많은 경우에도 Autonomics 기능이 일관되게 실행되도록 하여 최적화의 이점을 누릴 수 있습니다. 이러한 추가 리소스를 사용하여 실행되는 Autonomics는 요금이 청구됩니다. Autonomics 결제에 대한 자세한 내용은 [Autonomics 작업에 대한 결제](t_autonomics-billing.md) 및 [Amazon Redshift 요금](https://aws.amazon.com/redshift/pricing/)을 참조하세요.
Autonomics를 위한 추가 컴퓨팅 리소스가 비활성화되면 Amazon Redshift는 동시 워크로드에 미치는 영향을 최소화하기 위해 시스템 로드가 많은 기간 동안 사용자 쿼리에 부정적인 영향을 주지 않고 실행할 리소스가 충분할 때까지 Autonomics 작업을 일시적으로 일시 중지하여 잠재적으로 성능에 영향을 미칠 수 있습니다.
## Autonomics를 위한 추가 컴퓨팅 리소스 관리
기본적으로 AI 기반 조정 및 최적화를 사용하는 서버리스 작업 그룹을 제외하고 프로비저닝된 클러스터와 서버리스 작업 그룹 모두에 대해 Autonomics를 위한 추가 컴퓨팅 리소스가 비활성화됩니다. AI 기반 조정 및 최적화를 사용하는 서버리스 작업 그룹의 경우 가격 대비 성능 프로필에 따라 Autonomics를 위한 추가 컴퓨팅 리소스가 항상 활성화되고 자동으로 관리됩니다.
클러스터 또는 작업 그룹을 생성하는 동안 또는 생성한 후에 추가 컴퓨팅 리소스를 활성화하도록 선택할 수 있습니다.
### Amazon Redshift 콘솔을 사용하여 프로비저닝된 클러스터의 Autonomics를 위한 추가 컴퓨팅 리소스 관리
새 클러스터를 생성하는 동안 **Autonomics 구성** 패널에서 **추가 컴퓨팅 활성화**를 선택하여 Autonomics에 대한 추가 컴퓨팅 리소스를 활성화할 수 있습니다. 방법:
+ **클러스터 생성**을 선택합니다.
+ **Autonomics 구성** 패널에서 **추가 컴퓨팅 활성화**를 선택합니다.
+ 추가 컴퓨팅이 활성화된 클러스터를 생성합니다.
자세한 내용은 *Amazon Redshift 관리 가이드*의 [클러스터 생성](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/mgmt/create-cluster.html) 섹션을 참조하세요.
클러스터를 생성한 후 추가 컴퓨팅 리소스를 활성화하려면:
+ Amazon Redshift 콘솔에서 클러스터로 이동합니다.
+ 클러스터 세부 정보 페이지의 **작업** 드롭다운 메뉴에서 **Autonomics 구성 편집**을 선택합니다.
+ **추가 컴퓨팅 활성화**를 선택합니다.
### AWS CLI를 사용하여 프로비저닝된 클러스터에 대한 추가 컴퓨팅 Autonomics 관리
Autonomics를 위한 추가 컴퓨팅 리소스가 있는 프로비저닝된 클러스터를 생성하려면 `extra-compute-for-automatic-optimization` 옵션과 함께 `create-cluster` 명령을 사용합니다.
```
aws redshift create-cluster --cluster-identifier \
--node-type \
--cluster-type \
--master-username \
--master-user-password \
--extra-compute-for-automatic-optimization \
--region
```
기존 프로비저닝된 클러스터에서 Autonomics를 위한 추가 컴퓨팅 리소스를 활성화하려면 `extra-compute-for-automatic-optimization` 옵션과 함께 `modify-cluster` 명령을 사용합니다.
```
aws redshift modify-cluster --cluster-identifier \
--extra-compute-for-automatic-optimization \
--region
```
기존 프로비저닝된 클러스터에서 Autonomics를 위한 추가 컴퓨팅 리소스를 비활성화하려면 `no-extra-compute-for-automatic-optimization` 옵션과 함께 `modify-cluster` 명령을 사용합니다.
```
aws redshift modify-cluster --cluster-identifier \
--no-extra-compute-for-automatic-optimization \
--region
```
### Amazon Redshift 콘솔을 사용하여 서버리스 작업 그룹에 대한 추가 컴퓨팅 Autonomics 관리
새 작업 그룹을 생성하는 동안 **Autonomics 구성** 패널에서 **추가 컴퓨팅 활성화**를 선택하여 Autonomics에 대한 추가 컴퓨팅 리소스를 활성화할 수 있습니다.
+ **작업 그룹 생성**을 선택합니다.
+ **1단계**의 **Autonomics 구성** 패널에서 **추가 컴퓨팅 활성화**를 선택합니다.
+ 추가 컴퓨팅이 활성화된 서버리스 작업 그룹을 생성합니다.
**참고**
**가격 대비 성능 목표**를 선택한 경우 **추가 컴퓨팅 활성화** 옵션을 사용하지 못할 수 있습니다. 이는 AI 기반 규모 조정 및 최적화를 사용하는 서버리스 작업 그룹의 경우 가격 대비 성능 프로필에 따라 Autonomics를 위한 추가 컴퓨팅 리소스가 자동으로 활성화되고 관리되기 때문입니다.
작업 그룹을 생성한 후 추가 컴퓨팅 리소스를 활성화하려면:
+ Amazon Redshift Serverless 콘솔에서 작업 그룹으로 이동합니다.
+ 작업 그룹의 세부 정보 페이지의 **작업** 드롭다운 메뉴에서 **Autonomics 구성 편집**을 선택합니다.
+ **추가 컴퓨팅 활성화**를 선택합니다.
**참고**
작업 그룹에 **가격 대비 성능 목표** 세트가 있는 경우 **Autonomics 구성 편집** 옵션이 회색으로 표시될 수 있습니다. 이는 AI 기반 규모 조정 및 최적화를 사용하는 서버리스 작업 그룹의 경우 가격 대비 성능 프로필에 따라 Autonomics를 위한 추가 컴퓨팅 리소스가 자동으로 활성화되고 관리되기 때문입니다.
### AWS CLI를 사용하여 서버리스 작업 그룹에 대한 추가 컴퓨팅 자율성 관리
Autonomics에 할당된 추가 컴퓨팅 리소스가 있는 서버리스 작업 그룹을 생성하려면 `extra-compute-for-automatic-optimization` 옵션과 함께 `create-workgroup` 명령을 사용합니다.
```
aws redshift-serverless create-workgroup --base-capacity \
--namespace-name \
--workgroup-name \
--extra-compute-for-automatic-optimization \
--region
```
기존 서버리스 작업 그룹에서 Autonomics를 위한 추가 컴퓨팅 리소스를 활성화하려면 `--extra-compute-for-automatic-optimization` 옵션과 함께 `update-workgroup` 명령을 사용합니다.
```
aws redshift-serverless update-workgroup \
--workgroup-name \
--extra-compute-for-automatic-optimization \
--region
```
기존 서버리스 작업 그룹에서 Autonomics를 위한 추가 컴퓨팅 리소스를 비활성화하려면 `--no-extra-compute-for-automatic-optimization` 옵션과 함께 `update-workgroup` 명령을 사용합니다.
```
aws redshift-serverless update-workgroup \
--workgroup-name \
--no-extra-compute-for-automatic-optimization \
--region
```
## 추가 컴퓨팅 리소스를 사용한 Autonomics 비용 제어
### 프로비저닝된 클러스터에서 추가 컴퓨팅 Autonomics를 위한 비용 제어
Amazon Redshift 콘솔을 사용하여 프로비저닝된 클러스터의 Autonomics에 사용되는 추가 컴퓨팅 리소스에 대한 사용량 한도를 설정할 수 있습니다. Autonomics에 사용되는 추가 컴퓨팅 리소스는 동시성 규모 조정에 설정한 한도에 포함되지 않으며 그 반대의 경우도 마찬가지입니다.
콘솔을 사용하여 추가 컴퓨팅에 대한 사용량 한도를 생성하려면:
+ 클러스터 세부 정보 페이지로 이동하여 클러스터 탐색 메뉴에서 **유지 관리** 탭을 선택합니다.
+ 아래로 스크롤하여 **사용량 한도 생성**을 클릭하면 **사용량 한도 관리** 페이지로 이동합니다.
+ **사용량 한도 관리** 페이지에서 **자동 최적화를 위한 추가 컴퓨팅에 대한 사용량 한도**라는 제목의 섹션을 찾아 **한도 추가**를 선택합니다.
AWS CLI를 사용하여 추가 컴퓨팅에 대한 사용량 한도를 생성하려면 특성 유형 `create-usage-limit`와 함께 `extra-compute-for-automatic-optimization` 명령을 사용합니다. 이 기능 유형에 대해 `--limit-type` 파라미터를 `time`으로 설정해야 합니다.
```
aws redshift create-usage-limit \
--cluster-identifier \
--feature-type extra-compute-for-automatic-optimization \
--limit-type time \
--period \
--amount \
--breach-action
```
`--period` 및 `--breach-action` 파라미터는 다른 사용량 한도와 동일한 값을 허용합니다. 자세한 내용은 *Amazon Redshift 관리 가이드*의 [사용량 한도 설정](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/mgmt/rs-mgmt-set-limit-cluster.html) 섹션을 참조하세요.
### 서버리스 작업 그룹의 추가 컴퓨팅 Autonomics를 위한 비용 제어
Amazon Redshift Serverless는 서버리스 작업 그룹에 대한 사용량 한도를 설정하는 기능을 제공합니다. *Amazon Redshift 관리 안내서*의 [RPU한도 설정을 포함하여 사용량 한도 설정](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/mgmt/serverless-workgroup-max-rpu.html)을 참조하세요. Amazon Redshift Serverless에서 추가 컴퓨팅 Autonomics에 대한 사용은 사용자 쿼리를 포함한 전체 서버리스 사용량에 포함됩니다.
Amazon Redshift Serverless 콘솔을 사용하여 추가 컴퓨팅 Autonomics에 서버리스 작업 그룹이 사용하는 RPU-초 수를 확인할 수 있습니다. 방법:
+ **Amazon Redshift Serverless 콘솔**로 이동합니다.
+ 사이드바에서 **리소스 모니터링**을 선택합니다.
+ 작업 그룹을 선택합니다.
+ 아래로 스크롤하여 **자동 최적화를 위한 추가 컴퓨팅 요금 부과 초 수** 그래프로 이동합니다.
자세한 내용은 *Amazon Redshift 관리 안내서*의 [Amazon Redshift Serverless 콘솔](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/mgmt/serverless-console.html)을 참조하세요.
[SYS\$1SERVERLESS\$1USAGE](SYS_SERVERLESS_USAGE.md) 시스템 보기를 확인하여 자동 최적화에 대해 청구된 누적 컴퓨팅 단위(RPU) 초를 기록하는 `charged_extra_compute_for_automatic_optimization_seconds`를 찾아볼 수도 있습니다.
# Autonomics 작업에 대한 결제
기본적으로 Amazon Redshift는 Autonomics에 사용되는 리소스에 대해 요금을 청구하지 않습니다. 보다 일관된 Autonomics를 위해 추가 컴퓨팅 리소스를 할당하기로 선택한 경우 Amazon Redshift는 동시성 규모 조정 클러스터(또는 추가 RPU)와 같은 추가 리소스를 실제로 사용하는 Autonomics 작업에 대해서만 요금을 청구하며, 이는 기본 클러스터 또는 기본 RPU가 실행 중인 사용자 워크로드를 완전히 활용하는 경우에만 할당됩니다. 자세한 내용은 [자동 데이터베이스 최적화를 위한 추가 컴퓨팅 리소스 할당](t_extra-compute-autonomics.md) 및 [동시성 확장](concurrency-scaling.md)(을)를 참조하세요.
## 프로비저닝된 클러스터에 대한 Autonomics 결제
프로비저닝된 클러스터에서 Autonomics 작업에 대한 결제는 다음 로직을 따릅니다.
| Autonomics 작업 유형 | 결제 동작 |
| --- | --- |
| Amazon Redshift는 기본 클러스터에서 Autonomics 작업을 실행합니다. | Amazon Redshift는 Autonomics 작업에 대한 비용을 청구하지 않습니다. |
| Amazon Redshift는 동시성 규모 조정 클러스터에서 Autonomics 작업을 실행합니다. | Amazon Redshift는 Autonomics 작업에 대한 비용을 청구합니다. |
자세한 내용은 [Amazon Redshift 요금](https://aws.amazon.com/redshift/pricing/)을 참조하세요.
## 서버리스 작업 그룹에 대한 Autonomics 결제
서버리스 작업 그룹에서 Autonomics 작업에 대한 결제는 다음 로직을 준수합니다.
| Autonomics 작업 유형 | 결제 동작 |
| --- | --- |
| Amazon Redshift는 사용자 쿼리를 실행하고 동시에 Autonomics 작업을 완료합니다. | Amazon Redshift는 Autonomics 작업에 대한 비용을 청구하지 않습니다. |
| Amazon Redshift는 시스템 로드가 많은 기간 동안 Autonomics 실행을 위해 추가 컴퓨팅 용량을 할당해야 합니다. | Amazon Redshift는 Autonomics 실행에 사용되는 추가 컴퓨팅 용량에 대해 요금을 청구합니다. |
| Amazon Redshift는 사용자 쿼리가 실행되지 않는 동안 Autonomics 작업 실행을 시작합니다. Amazon Redshift는 Autonomics를 위해 추가 컴퓨팅 리소스를 활성화한 경우에만 이 작업을 수행합니다. | Amazon Redshift는 Autonomics 작업에 대한 비용을 청구합니다. |
사용자 또는 Autonomics 워크로드에서 중복되는 활동에 대해서는 한 번만 요금이 청구됩니다. 예를 들어 사용자 쿼리가 실행되지 않는 동안 Amazon Redshift가 Autonomics 작업을 시작하고 해당 작업 중에 사용자 쿼리가 시작된다고 가정합니다. 이 경우 작업 그룹이 활성화된 간격에 대해 결제가 한 번 적용됩니다.
자세한 내용은 *Amazon Redshift 관리 안내서*의 [Amazon Redshift Serverless에 대한 청구](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/mgmt/serverless-billing.html)를 참조하세요.
# Autonomics 작업에 대한 사용량 지표
자동 최적화를 위해 추가 컴퓨팅 리소스를 활성화한 경우 Amazon Redshift 콘솔을 사용하여 청구된 Autonomics 사용량에 대한 정보를 볼 수 있습니다. 서버리스 작업 그룹에 대한 콘솔의 Autonomics 지표에 대한 자세한 내용은 *Amazon Redshift 관리 안내서*의 [Amazon Redshift Serverless 콘솔](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/mgmt/serverless-console.html)에서 리소스 관리 섹션을 참조하세요.
다음 시스템 테이블에는 Autonomics에 대한 사용량 지표가 있습니다.
+ [SYS\$1EXTRA\$1COMPUTE\$1FOR\$1AUTOMATIC\$1OPTIMIZATION](SYS_EXTRA_COMPUTE_FOR_AUTOMATIC_OPTIMIZATION.md) - SYS\$1EXTRA\$1COMPUTE\$1FOR\$1AUTOMATIC\$1OPTIMIZATION을 사용하여 Amazon Redshift가 지정된 사용 기간 동안 프로비저닝된 클러스터 Autonomics 작업을 실행하는 시간을 확인합니다.
+ [SYS\$1AUTOMATIC\$1OPTIMIZATION](SYS_AUTOMATIC_OPTIMIZATION.md) - SYS\$1AUTOMATIC\$1OPTIMIZATION을 사용하여 프로비저닝된 클러스터와 서버리스 작업 그룹 모두에 대한 Autonomics 작업에 대한 자세한 정보를 볼 수 있습니다.
+ [SYS\$1SERVERLESS\$1USAGE](SYS_SERVERLESS_USAGE.md) - SYS\$1SERVERLESS\$1USAGE를 사용하여 Amazon Redshift가 지정된 사용 기간 동안 서버리스 작업 그룹 Autonomics 작업을 실행하는 시간을 확인합니다.