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.
# 성능 데이터 보기
이 섹션에서는 Amazon Redshift 콘솔에서 클러스터 및 쿼리 성능에 대한 정보를 포함하여 성능 데이터를 확인하는 방법에 대해 설명합니다. 그 밖에 Amazon Redshift 콘솔에서 클러스터 지표에 대한 경보를 직접 생성할 수도 있습니다.
Amazon Redshift 콘솔에서는 성능 데이터가 클러스터를 기준으로 표시됩니다. 클러스터의 성능 데이터 그래프는 직접 데이터에 접근하여 가장 공통적인 성능 관련 질문에 대한 답변을 확인할 수 있도록 작성됩니다. 일부 성능 데이터([Amazon Redshift의 성능 데이터](metrics-listing.md) 참조)의 경우 CloudWatch를 사용하여 지표 그래프를 추가로 사용자 정의할 수도 있습니다. 예를 들어, 더 긴 시간을 선택하거나 여러 클러스터에서 결합할 수 있습니다. CloudWatch 콘솔의 사용 방법에 대한 자세한 내용은 [CloudWatch 콘솔의 성능 지표](using-cloudwatch-console.md) 섹션을 참조하세요.
Amazon Redshift 콘솔의 쿼리 모니터링 기능을 사용하여 쿼리를 모니터링, 격리 및 최적화하는 방법을 알아보려면 다음 동영상을 시청하세요.
[](http://www.youtube.com/watch?v=https://www.youtube.com/embed/Wdvb5iYVnLg)
**Topics**
+ [클러스터 성능 데이터 보기](performance-metrics-perf.md)
+ [쿼리 기록 데이터 보기](performance-metrics-query-history.md)
+ [데이터베이스 성능 데이터 보기](performance-metrics-database-performance.md)
+ [워크로드 동시성 및 동시성 확장 데이터 보기](performance-metrics-concurrency-scaling.md)
+ [자동 최적화 데이터 보기](performance-metrics-autonomics.md)
+ [쿼리 및 로드 보기](performance-metrics-queries.md)
+ [쿼리 세부 정보 보기 및 분석](performance-metrics-query-execution-details.md)
+ [쿼리 실행 시 클러스터 성능 보기](performance-metrics-query-cluster.md)
+ [로드 작업 중 클러스터 지표 보기](performance-metrics-loads.md)
+ [클러스터 워크로드 분석 차트 보기](analyze-workload-performance.md)
# 클러스터 성능 데이터 보기
Amazon Redshift의 클러스터 지표를 사용하여 다음과 같이 일반적인 성능 태스크를 수행할 수 있습니다.
+ 특정 시간 동안 클러스터 지표의 이상 여부를 확인하여 이상이 있는 경우에는 성능 히트의 원인이 되는 쿼리를 식별합니다.
+ 이전 또는 현재 쿼리가 클러스터 성능에 영향을 미치는지 검사합니다. 문제가 있는 쿼리가 발견되면 쿼리 실행 시 클러스터 성능 등을 포함하여 세부 정보를 확인할 수 있습니다. 이 정보를 사용하여 쿼리 속도가 느려진 이유, 성능 개선을 위해 필요한 사항 등을 진단할 수 있습니다.
**성능 데이터를 보려면**
1. AWS Management Console에 로그인한 후 [https://console.aws.amazon.com/redshiftv2/](https://console.aws.amazon.com/redshiftv2/)에서 Amazon Redshift 콘솔을 엽니다.
1. 탐색 메뉴에서 **클러스터(Clusters)**를 선택한 후 목록에서 클러스터의 이름을 선택하여 세부 정보를 엽니다. 클러스터의 세부 정보가 표시됩니다. 여기에는 **클러스터 성능**, **쿼리 모니터링**, **데이터베이스**, **데이터 공유**, **일정**, **유지 관리** 및 **속성** 탭이 포함될 수 있습니다.
1. 다음을 포함한 성능 정보를 보려면 **Cluster performance(클러스터 성능)** 탭을 선택합니다.
+ **CPU 사용률**
+ **Percentage disk space used(사용된 디스크 공간 비율**
+ **데이터베이스 연결**
+ **상태 확인**
+ **쿼리 지속시간**
+ **쿼리 처리량**
+ **동시성 확장 활동**
그 밖에도 많은 지표를 사용할 수 있습니다. 사용 가능한 지표를 보고 표시할 지표를 선택하려면 **기본 설정** 아이콘을 선택합니다.
## 클러스터 성능 그래프
다음은 새 Amazon Redshift 콘솔에 표시되는 그래프의 예입니다.
+ [**CPU 사용률(CPU utilization)**] – 모든 노드(리더 및 컴퓨팅)에 대한 CPU 사용률의 백분율을 표시합니다. 클러스터 마이그레이션 또는 기타 리소스를 많이 사용하는 작업을 예약하기 전에 클러스터 사용량이 가장 낮은 시간을 찾으려면 이 차트를 모니터하여 개별 노드 또는 모든 노드당 CPU 사용률을 확인합니다.
![\[각 노드의 CPU 사용률을 백분율로 보여주는 Amazon Redshift 콘솔의 CPU 사용률 그래프 이미지입니다.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/redshift/latest/mgmt/images/cluster-performance-cpu-utilization.png)
+ [**유지 관리 모드(Maintenance mode)**] – `On` 및 `Off` 표시기를 사용하여 선택한 시간에 클러스터가 유지 관리 모드에 있는지 여부를 표시합니다. 클러스터가 유지 관리 진행 중인 시간을 확인할 수 있습니다. 그런 다음, 이 시간을 클러스터에 대해 완료된 작업과 연관시켜 반복 이벤트에 대한 향후 가동 중지 시간을 예측할 수 있습니다.
![\[유지 관리 모드가 On인지, 아니면 Off인지를 보여주는 Amazon Redshift 콘솔의 그래프 이미지입니다.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/redshift/latest/mgmt/images/cluster-performance-maintenance-mode.png)
+ [**사용된 디스크 공간 백분율(Percentage disk space used)**] – 클러스터 전체가 아니라 각 컴퓨팅 노드당 디스크 공간 사용량의 백분율을 표시합니다. 이 차트에서 디스크 사용률을 모니터링할 수 있습니다. VACUUM 및 COPY와 같은 유지 관리 작업은 정렬 작업에 대해 중간 임시 스토리지 공간을 사용하므로 디스크 사용량이 급증합니다.
![\[각 노드의 디스크 공간 백분율을 보여주는 Amazon Redshift 콘솔의 그래프 이미지입니다.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/redshift/latest/mgmt/images/cluster-performance-percentage-disk-space-used.png)
+ [**읽기 처리량(Read throughput)**] – 초당 디스크에서 읽은 평균 메가바이트 수를 표시합니다. 이 차트를 평가하여 클러스터의 해당 물리적 측면을 모니터링할 수 있습니다. 클러스터의 인스턴스와 클러스터의 볼륨 간 네트워크 트래픽은 처리량에서 제외됩니다.
![\[각 노드의 읽기 처리량을 보여주는 Amazon Redshift 콘솔의 그래프 이미지입니다.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/redshift/latest/mgmt/images/cluster-performance-read-throughput.png)
+ [**읽기 지연 시간(Read latency)**] – 디스크 읽기 I/O 작업에 소요된 평균 시간을 밀리초 단위로 표시합니다. 반환할 데이터에 대한 응답 시간을 볼 수 있습니다. 대기 시간이 길면 발신자가 유휴 시간(새 패킷을 보내지 않음)을 더 많이 소비하므로 처리량이 증가하는 속도가 줄어듭니다.
![\[각 노드의 읽기 지연 시간을 보여주는 Amazon Redshift 콘솔의 그래프 이미지입니다.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/redshift/latest/mgmt/images/cluster-performance-read-latency.png)
+ [**쓰기 처리량(Write throughput)**] – 초당 디스크에 기록된 평균 메가바이트 수를 표시합니다. 이 지표를 평가하여 클러스터의 해당 물리적 측면을 모니터링할 수 있습니다. 클러스터의 인스턴스와 클러스터의 볼륨 간 네트워크 트래픽은 처리량에서 제외됩니다.
![\[각 노드의 쓰기 처리량을 보여주는 Amazon Redshift 콘솔의 그래프 이미지입니다.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/redshift/latest/mgmt/images/cluster-performance-write-throughput.png)
+ [**쓰기 지연 시간(Write latency)**] – 디스크 쓰기 I/O 작업에 소요된 평균 시간을 밀리초 단위로 표시합니다. 쓰기 승인이 반환되는 시간을 평가할 수 있습니다. 대기 시간이 길면 발신자가 유휴 시간(새 패킷을 보내지 않음)을 더 많이 소비하므로 처리량이 증가하는 속도가 줄어듭니다.
![\[각 노드의 쓰기 지연 시간을 보여주는 Amazon Redshift 콘솔의 그래프 이미지입니다.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/redshift/latest/mgmt/images/cluster-performance-write-latency.png)
+ [**데이터베이스 연결(Database connections)**] – 클러스터에 대한 데이터베이스 연결 수를 표시합니다. 이 차트를 사용하여 데이터베이스에 대해 설정된 연결 수를 확인하고 클러스터 사용량이 가장 낮은 시간을 찾을 수 있습니다.
![\[클러스터에 대한 데이터베이스 연결 수를 보여주는 Amazon Redshift 콘솔의 그래프입니다.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/redshift/latest/mgmt/images/cluster-performance-database-connections.png)
+ [**총 테이블 수(Total table count)**] – 클러스터 내의 특정 시점에 열려 있는 사용자 테이블 수를 표시합니다. 열려 있는 테이블 수가 많을 때 클러스터 성능을 모니터링할 수 있습니다.
![\[클러스터에 대한 총 테이블 수를 보여주는 Amazon Redshift 콘솔의 그래프 이미지입니다.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/redshift/latest/mgmt/images/cluster-performance-total-table-count.png)
+ [**상태(Health status)**] – 클러스터의 상태를 `Healthy` 또는 `Unhealthy`로 나타냅니다. 클러스터가 데이터베이스에 연결할 수 있고 간단한 쿼리를 성공적으로 수행하면 클러스터가 정상으로 간주됩니다. 그렇지 않다면 비정상 상태입니다. 비정상 상태는 클러스터 데이터베이스의 데이터 로드가 너무 많거나, 혹은 클러스터 데이터베이스에 구성 문제가 있을 때 발생합니다.
![\[클러스터의 상태를 보여주는 Amazon Redshift 콘솔의 그래프 이미지입니다.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/redshift/latest/mgmt/images/cluster-performance-health-status.png)
+ [**쿼리 기간(Query duration)**] – 쿼리를 완료하는 걸리는 평균 시간을 마이크로 초 단위로 표시합니다. 이 차트의 데이터를 벤치마킹하여 클러스터 내 I/O 성능을 측정하고 필요한 경우 가장 시간이 많이 걸리는 쿼리를 조정할 수 있습니다.
![\[클러스터에 대한 쿼리 기간을 보여주는 Amazon Redshift 콘솔의 그래프 이미지입니다.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/redshift/latest/mgmt/images/cluster-performance-query-duration.png)
+ [**쿼리 처리량(Query throughput)**] – 초당 완료된 평균 쿼리 수를 표시합니다. 이 차트의 데이터를 분석하여 데이터베이스 성능을 측정하고 균형 잡힌 방식으로 다중 사용자 워크로드를 지원하는 시스템의 기능을 특성화할 수 있습니다.
![\[클러스터에 대한 쿼리 처리량을 보여주는 Amazon Redshift 콘솔의 그래프 이미지입니다.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/redshift/latest/mgmt/images/cluster-performance-query-throughput.png)
+ [**WLM 대기열당 쿼리 기간(Query duration per WLM queue)**] – 쿼리를 완료하는 데 걸리는 평균 시간을 마이크로초 단위로 표시합니다. 이 차트의 데이터를 벤치마킹하여 WLM 대기열당 I/O 성능을 측정하고 필요한 경우 가장 시간이 많이 걸리는 쿼리를 조정할 수 있습니다.
![\[WLM 대기열당 쿼리 기간을 보여주는 Amazon Redshift 콘솔의 그래프 이미지입니다.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/redshift/latest/mgmt/images/cluster-performance-query-duration-per-wlm-queue.png)
+ [**WLM 대기열당 쿼리 처리량(Query throughput per WLM queue)**] - 초당 완료된 평균 쿼리 수를 표시합니다. 이 차트의 데이터를 분석하여 WLM 대기열당 데이터베이스 성능을 측정할 수 있습니다.
![\[WLM 대기열당 쿼리 처리량을 보여주는 Amazon Redshift 콘솔의 그래프 이미지입니다.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/redshift/latest/mgmt/images/cluster-performance-query-throughput-per-wlm-queue.png)
+ [**동시성 조정 활동(Concurrency scaling activity)**] – 활성 동시성 조정 클러스터의 수를 표시합니다. 동시성 조정이 사용되면 동시 읽기 쿼리의 증가를 처리하는 데 필요한 추가 클러스터 용량을 Amazon Redshift에서 자동으로 추가합니다.
![\[활성 동시성 조정 클러스터의 수를 보여주는 Amazon Redshift 콘솔의 그래프 이미지입니다.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/redshift/latest/mgmt/images/cluster-performance-concurrency-scaling-activity.png)
# 쿼리 기록 데이터 보기
Amazon Redshift의 쿼리 기록 지표를 사용하여 다음을 수행할 수 있습니다.
+ 쿼리 성능 문제를 격리하고 진단합니다.
+ 동일한 타임라인에서 쿼리 실행 시간 지표와 클러스터 성능 지표를 비교하여 두 지표가 어떻게 관련되는지 확인합니다. 그러면 속도가 느린 쿼리를 식별하거나, 병목 현상 쿼리를 발견하거나, 워크로드 클러스터의 크기의 조정 필요성을 결정하는 데 도움이 됩니다.
+ 타임라인에서 선택하여 특정 쿼리의 세부 정보로 드릴다운합니다. **쿼리 ID** 및 기타 속성이 그래프 아래의 행에 표시되면 쿼리를 선택하여 쿼리 세부 정보를 볼 수 있습니다. 세부 정보에는 쿼리의 SQL 문, 실행 세부 정보 및 쿼리 계획 등이 포함됩니다. 자세한 내용은 [쿼리 세부 정보 보기 및 분석](performance-metrics-query-execution-details.md) 섹션을 참조하세요.
+ 로드 작업이 성공적으로 완료되고 SLA(서비스 수준 계약)를 충족하는지 확인합니다.
**쿼리 기록 데이터를 표시하려면**
1. AWS Management Console에 로그인한 후 [https://console.aws.amazon.com/redshiftv2/](https://console.aws.amazon.com/redshiftv2/)에서 Amazon Redshift 콘솔을 엽니다.
1. 탐색 메뉴에서 **클러스터(Clusters)**를 선택한 후 목록에서 클러스터 이름을 선택하여 세부 정보를 엽니다. 클러스터의 세부 정보가 표시됩니다. 여기에는 **클러스터 성능**, **쿼리 모니터링**, **데이터베이스**, **데이터 공유**, **일정**, **유지 관리** 및 **속성** 탭이 포함될 수 있습니다.
1. 쿼리에 대한 지표를 보려면 **Query monitoring(쿼리 모니터링)** 탭을 선택합니다.
1. **쿼리 모니터링** 섹션에서 **쿼리 기록** 탭을 선택합니다.
창의 컨트롤을 사용하여 **쿼리 목록**과 **클러스터 지표** 간에 전환할 수 있습니다.
**쿼리 목록**을 선택하면 탭에 다음과 같은 그래프가 포함됩니다.
+ [**쿼리 실행 시간(Query runtime)**] – 타임라인의 쿼리 활동입니다. 이 그래프를 사용하여 동일한 기간에 실행 중인 쿼리를 확인합니다. 쿼리를 선택하여 더 많은 쿼리 실행 세부 정보를 확인합니다. X축에는 선택한 기간이 표시됩니다. 그래프로 된 쿼리를 실행 중, 완료됨, 로드 등을 기준으로 필터링할 수 있습니다. 각 막대는 쿼리를 나타내고 막대의 길이는 막대의 시작부터 끝까지 실행 시간을 나타냅니다. 쿼리에는 SQL 데이터 조작 문(예: SELECT, INSERT, DELETE)과 로드(예: COPY)가 포함될 수 있습니다. 기본적으로 가장 긴 실행 쿼리 100개가 선택한 기간 동안 표시됩니다.
+ [**쿼리 및 로드(Queries and loads)**] – 클러스터에서 실행된 쿼리 및 로드 목록입니다. 이 창에는 쿼리가 현재 실행 중인 경우 **쿼리를 종료하는** 옵션이 포함되어 있습니다.
**클러스터 지표**를 선택하면 이 탭에는 다음 그래프가 포함됩니다.
+ [**쿼리 실행 시간(Query runtime)**] – 타임라인의 쿼리 활동입니다. 이 그래프를 사용하여 동일한 기간에 실행 중인 쿼리를 확인합니다. 쿼리를 선택하여 더 많은 쿼리 실행 세부 정보를 확인합니다.
+ [**CPU 사용률(CPU utilization)**] – 리더 노드별 클러스터의 CPU 사용률 및 계산 노드의 평균입니다.
+ [**사용된 스토리지 용량(Storage capacity used)**] – 사용된 스토리지 용량의 백분율입니다.
+ [**활성 데이터베이스 연결(Active database connections)**] – 클러스터에 대한 활성 데이터베이스 연결 수입니다.
쿼리 기록 그래프로 작업할 때는 다음 사항을 고려하십시오.
+ **쿼리 실행 시간** 차트에서 특정 쿼리를 나타내는 막대를 선택하여 해당 쿼리에 대한 세부 정보를 확인합니다. **쿼리 및 로드** 목록에서 쿼리 ID를 선택하여 세부 정보를 확인할 수도 있습니다.
+ 스와이프하여 **쿼리 실행 시간** 차트의 섹션을 선택하여 특정 기간을 표시하도록 확대할 수 있습니다.
+ **쿼리 실행 시간** 차트에서 선택한 필터로 모든 데이터를 고려하려면 **쿼리 및 로드** 목록에 나열된 모든 페이지를 앞으로 이동합니다.
+ **설정 기어 아이콘**으로 표시되는 기본 설정 창을 사용하여 [**쿼리 및 로드(Queries and loads)**] 목록에 표시되는 열과 행 수를 변경할 수 있습니다.
+ **쿼리 및 로드** 목록은 왼쪽 탐색기의 **쿼리** 아이콘, **쿼리 및 로드**를 탐색하여 표시할 수도 있습니다. 자세한 내용은 [쿼리 및 로드 보기](performance-metrics-queries.md) 섹션을 참조하세요.
## 쿼리 기록 그래프
다음은 새 Amazon Redshift 콘솔에 표시되는 그래프의 예입니다.
**참고**
Amazon Redshift 콘솔 그래프에는 최신 100,000개의 쿼리에 대한 데이터만 포함됩니다.
+ **쿼리 실행 시간**
![\[같은 시간대에 어떤 쿼리가 실행되고 있는지 타임라인에 쿼리 활동을 표시하는 그래프입니다.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/redshift/latest/mgmt/images/query-history-query-runtime.png)
+ **쿼리 및 로드**
![\[시작 시간, 기간, 상태, 쿼리 ID 등의 속성을 열로 하여 쿼리 및 로드 목록을 표시하는 테이블입니다.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/redshift/latest/mgmt/images/query-history-queries-and-loads.png)
+ **CPU 사용률**
![\[15분 단위로 CPU 사용률을 보여주는 선 그래프입니다.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/redshift/latest/mgmt/images/query-history-cpu-utilization.png)
+ **사용된 스토리지 용량**
![\[15분 단위로 사용된 스토리지 용량의 백분율을 보여주는 선 그래프입니다.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/redshift/latest/mgmt/images/query-history-storage-capacity-used.png)
+ **활성 데이터베이스 연결**
![\[15분 단위로 활성 데이터베이스 연결 수를 보여주는 선 그래프입니다.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/redshift/latest/mgmt/images/query-history-active-database-connections.png)
# 데이터베이스 성능 데이터 보기
Amazon Redshift의 데이터베이스 성능 지표를 사용하여 다음을 수행할 수 있습니다.
+ 쿼리에 소요된 시간을 처리 단계별로 분석합니다. 단계별로 소요된 시간의 비정상적인 추세를 찾을 수 있습니다.
+ 쿼리 수, 기간 및 쿼리 처리량을 기간 범위(짧은, 중간, 긴)별로 분석합니다.
+ 쿼리 우선 순위(가장 낮음, 낮음, 보통, 높음, 가장 높음, 위험)별로 쿼리 대기 시간의 추세를 찾습니다.
+ WLM 대기열별 쿼리 기간, 처리량 또는 대기 시간의 추세를 확인합니다.
**데이터베이스 성능 데이터를 표시하려면**
1. AWS Management Console에 로그인한 후 [https://console.aws.amazon.com/redshiftv2/](https://console.aws.amazon.com/redshiftv2/)에서 Amazon Redshift 콘솔을 엽니다.
1. 탐색 메뉴에서 **클러스터(Clusters)**를 선택한 후 목록에서 클러스터 이름을 선택하여 세부 정보를 엽니다. 클러스터의 세부 정보가 표시됩니다. 여기에는 **클러스터 성능**, **쿼리 모니터링**, **데이터베이스**, **데이터 공유**, **일정**, **유지 관리** 및 **속성** 탭이 포함될 수 있습니다.
1. 쿼리에 대한 지표를 보려면 **Query monitoring(쿼리 모니터링)** 탭을 선택합니다.
1. **쿼리 모니터링** 섹션에서 **데이터베이스 성능** 탭을 선택합니다.
창의 컨트롤을 사용하여 **클러스터 지표**와 **WLM 대기열 지표** 간에 전환할 수 있습니다.
**클러스터 지표**를 선택하면 이 탭에는 다음 그래프가 포함됩니다.
+ [**워크로드 실행 분석(Workload execution breakdown)**] – 쿼리 처리 단계에서 사용된 시간입니다.
+ [**기간 범위별 쿼리(Queries by duration range)**] – 짧은, 중간 및 긴 쿼리의 수입니다.
+ [**쿼리 처리량(Query throughput)**] – 초당 완료된 평균 쿼리 수입니다.
+ [**쿼리 기간(Query duration)**] – 쿼리를 완료하는 데 걸리는 평균 시간입니다.
+ [**우선 순위별 평균 대기열 대기 시간(Average queue wait time by priority)**] – 쿼리 우선 순위를 기준으로 WLM 대기열에서 쿼리가 대기하는 총 시간입니다.
**WLM 대기열 지표**를 선택하면 이 탭에는 다음 그래프가 포함됩니다.
+ [**대기열별 쿼리 기간(Query duration by queue)**] – WLM 대기열별 평균 쿼리 기간입니다.
+ [**대기열별 쿼리 처리량(Query throughput by queue)**] – WLM 대기열별 초당 완료된 평균 쿼리 수입니다.
+ [**대기열별 쿼리 대기 시간(Query wait time by queue)**] – WLM 대기열별 평균 쿼리 대기 기간입니다.
## 데이터베이스 성능 그래프
다음은 새 Amazon Redshift 콘솔에 표시되는 그래프의 예입니다.
+ **워크로드 실행 분석**
![\[쿼리 처리 단계의 기간을 일 단위로 표시하는 세로 막대 그래프입니다.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/redshift/latest/mgmt/images/database-performance-workload-execution-breakdown.png)
+ **기간 범위별 쿼리**
![\[일 단위로 쿼리 수를 표시하는 세로 막대 그래프입니다.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/redshift/latest/mgmt/images/database-performance-queries-by-duration.png)
+ **쿼리 처리량**
![\[평균 쿼리 처리량을 일 단위로 표시한 선 그래프입니다.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/redshift/latest/mgmt/images/database-performance-query-throughput.png)
+ **쿼리 지속시간**
![\[평균 쿼리 기간을 일 단위로 표시한 선 그래프입니다.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/redshift/latest/mgmt/images/database-performance-query-duration.png)
+ **우선 순위별 평균 대기열 대기 시간**
![\[평균 대기열 대기 시간을 일 단위로 표시한 선 그래프입니다.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/redshift/latest/mgmt/images/database-performance-queue-wait-by-priority.png)
+ **대기열별 쿼리 기간**
![\[대기열별 평균 쿼리 기간을 일 단위로 표시한 선 그래프입니다.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/redshift/latest/mgmt/images/database-performance-query-duration-by-queue.png)
+ **대기열별 쿼리 처리량**
![\[대기열별 평균 쿼리 처리량을 일 단위로 표시한 선 그래프입니다.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/redshift/latest/mgmt/images/database-performance-query-throughput-by-queue.png)
+ **대기열별 쿼리 대기 시간**
![\[대기열별 평균 쿼리 대기 시간을 일 단위로 표시한 선 그래프입니다.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/redshift/latest/mgmt/images/database-performance-queue-wait-by-queue.png)
# 워크로드 동시성 및 동시성 확장 데이터 보기
Amazon Redshift에서 동시성 조정 지표를 사용해 할 수 있는 작업은 다음과 같습니다.
+ 동시성 확장을 활성화하여 대기 중인 쿼리 수를 줄일 수 있는지 여부를 분석합니다. WLM 대기열별로 또는 모든 WLM 대기열에 대해 비교할 수 있습니다.
+ 동시성 확장 클러스터의 동시성 확장 활동을 확인합니다. 이를 통해 동시성 확장이 `max_concurrency_scaling_clusters`로 제한을 받는지 여부를 알 수 있습니다. 이러한 알림을 받으면 DB 파라미터에서 `max_concurrency_scaling_clusters`를 늘리도록 선택할 수 있습니다.
+ 모든 동시성 확장 클러스터에 걸쳐 합계를 낸 총 동시성 확장 사용량을 확인할 수 있습니다.
**동시성 확장 데이터를 표시하려면**
1. AWS Management Console에 로그인한 후 [https://console.aws.amazon.com/redshiftv2/](https://console.aws.amazon.com/redshiftv2/)에서 Amazon Redshift 콘솔을 엽니다.
1. 탐색 메뉴에서 **클러스터(Clusters)**를 선택한 후 목록에서 클러스터 이름을 선택하여 세부 정보를 엽니다. 클러스터의 세부 정보가 표시됩니다. 여기에는 **클러스터 성능**, **쿼리 모니터링**, **데이터베이스**, **데이터 공유**, **일정**, **유지 관리** 및 **속성** 탭이 포함될 수 있습니다.
1. 쿼리에 대한 지표를 보려면 **Query monitoring(쿼리 모니터링)** 탭을 선택합니다.
1. **쿼리 모니터링** 섹션에서 **워크로드 동시성** 탭을 선택합니다.
이 탭에는 다음과 같은 그래프가 포함되어 있습니다.
+ [**클러스터에서 대기 중인 쿼리와 실행 중인 쿼리 비교(Queued vs. Running queries on the cluster)**] – 클러스터의 모든 WLM 대기열에서 대기 중인 쿼리 수와 비교하여 (기본 클러스터 및 동시성 조정 클러스터에서) 실행 중인 쿼리 수입니다.
+ [**대기열당 대기 중인 쿼리와 실행 중인 쿼리 비교(Queued vs. Running queries per queue)**] – 각 WLM 대기열에서 대기 중인 쿼리 수와 비교하여 (기본 클러스터 및 동시성 조정 클러스터에서) 실행 중인 쿼리 수입니다.
+ [**동시성 조정 활동(Concurrency scaling activity)**] – 쿼리를 능동적으로 처리하고 있는 동시성 조정 클러스터 수입니다.
+ [**동시성 조정 사용량(Concurrency scaling usage)**] – 활성 쿼리 처리 활동이 있는 동시성 조정 클러스터의 사용량입니다.
## 워크로드 동시성 그래프
다음은 새 Amazon Redshift 콘솔에 표시되는 그래프의 예입니다. Amazon CloudWatch에서 유사한 그래프를 만들려면 동시성 크기 조정 및 WLM CloudWatch 지표를 사용할 수 있습니다. Amazon Redshift용 CloudWatch 지표에 대한 자세한 내용은 [Amazon Redshift의 성능 데이터](metrics-listing.md) 섹션을 참조하세요.
+ **클러스터에서 대기 중인 쿼리와 실행 중인 쿼리 비교**
![\[일 단위로 표시되는 세로 막대 그래프로, 각 막대는 두 가지 색상으로 나뉘며, 하나는 클러스터에서 대기 중인 평균 쿼리를 표시하고 다른 하나는 동일한 클러스터에서 실행 중인 평균 쿼리를 표시합니다.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/redshift/latest/mgmt/images/workload-concurrency-queued-vs-running-cluster.png)
+ **대기열당 대기 중인 쿼리와 실행 중인 쿼리 비교**
![\[각 대기열에서 대기 중인 쿼리 수와 비교하여 실행 중인 쿼리 수를 일 단위로 표시한 세로 막대 그래프입니다.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/redshift/latest/mgmt/images/workload-concurrency-queued-vs-running-per-queue.png)
+ **동시성 확장 활동**
![\[쿼리를 활발하게 처리하고 있는 동시성 확장 클러스터의 수를 일 단위로 표시한 가로 점 그래프입니다.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/redshift/latest/mgmt/images/workload-concurrency-concurrency-scaling-activity.png)
+ **Concurrency scaling usage(동시성 확장 사용**
![\[활성 쿼리 처리 활동이 있는 동시성 확장 클러스터의 사용량을 일 단위로 표시한 가로선 그래프입니다.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/redshift/latest/mgmt/images/workload-concurrency-concurrency-scaling-usage.png)
# 자동 최적화 데이터 보기
Amazon Redshift 콘솔은 추가 컴퓨팅 리소스를 사용하여 실행되는 자동 최적화 또는 Autonomics에 대한 정보를 제공합니다. 이 정보를 사용하여 사용량을 추적하고 사용량 한도에 도달했는지 모니터링할 수 있습니다. Amazon Redshift는 프로비저닝된 클러스터 자체에서 실행되는 Autonomics에 대해 요금을 청구하지 않지만 추가 컴퓨팅 리소스를 사용하여 실행되는 Autonomics에 대해서는 요금을 청구합니다. 자세한 내용은 *Amazon Redshift 데이터베이스 개발자 안내서*의 [자동 데이터베이스 최적화를 위한 추가 컴퓨팅 리소스 할당](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/t_extra-compute-autonomics.html)을 참조하세요.
**추가 컴퓨팅 Autonomics 데이터를 보려면**
1. AWS Management Console에 로그인한 후 [https://console.aws.amazon.com/redshiftv2/](https://console.aws.amazon.com/redshiftv2/)에서 Amazon Redshift 콘솔을 엽니다.
1. 탐색 메뉴에서 **클러스터(Clusters)**를 선택한 후 목록에서 클러스터의 이름을 선택하여 세부 정보를 엽니다.
1. 클러스터의 세부 정보 페이지의 **작업** 드롭다운 메뉴에서 **사용량 한도 관리**를 선택합니다. 클러스터의 **유지 관리** 탭을 선택한 다음 아래로 스크롤하여 **사용량 한도 생성**을 선택할 수도 있습니다.
1. 추가 컴퓨팅 Autonomics 데이터를 보여주는 그래프는 **자동 최적화를 위한 추가 컴퓨팅에 대한 사용량 한도**라는 제목의 섹션 아래에 표시됩니다. 그래프에는 Amazon Redshift가 지정된 기간 동안 추가 컴퓨팅 리소스를 사용하여 Autonomics를 실행하는 시간이 표시됩니다.
# 쿼리 및 로드 보기
Amazon Redshift 콘솔은 데이터베이스에서 실행되는 쿼리 및 로드에 대한 정보를 제공합니다. 이 정보를 사용하여 장시간 처리로 병목 현상을 유발하여 다른 쿼리의 효율적 처리를 방해하는 쿼리를 식별하고 문제를 해결할 수 있습니다. Amazon Redshift 콘솔에서 쿼리 정보를 사용하여 쿼리 처리를 모니터링할 수 있습니다.
**쿼리 성능 데이터를 표시하려면**
1. AWS Management Console에 로그인한 후 [https://console.aws.amazon.com/redshiftv2/](https://console.aws.amazon.com/redshiftv2/)에서 Amazon Redshift 콘솔을 엽니다.
1. 탐색 메뉴에서 쿼리를 선택한 다음 **쿼리 및 로드(Queries and loads)**를 선택하여 계정에 대한 쿼리 목록을 표시합니다.
기본적으로 이 목록에는 지난 24시간 동안의 모든 클러스터에 대한 쿼리가 표시됩니다. 콘솔에서 표시된 날짜의 범위를 변경할 수 있습니다.
**중요**
**Queries and loads(쿼리 및 로드)** 목록에 시스템의 가장 긴 실행 쿼리(최대 100개의 쿼리)가 표시됩니다.
# 쿼리 세부 정보 보기 및 분석
쿼리 식별자를 사용하여 쿼리의 세부 정보를 볼 수 있습니다. 세부 정보에는 쿼리의 완료 상태, 기간, SQL 문, 사용자 쿼리인지 또는 Amazon Redshift에 의해 다시 작성된 쿼리인지 여부 등이 포함될 수 있습니다. *사용자 쿼리*는 SQL 클라이언트에서 Amazon Redshift에 제출되거나 비즈니스 인텔리전스 도구에 의해 생성되는 쿼리입니다. Amazon Redshift는 쿼리를 다시 작성하여 최적화할 수 있으며 이로 인해 쿼리가 여러 번 다시 작성될 수 있습니다. 프로세스는 Amazon Redshift에 의해 수행되지만 사용자 쿼리와 함께 쿼리 세부 정보 페이지에 다시 작성된 쿼리가 표시됩니다.
**쿼리를 보려면**
1. AWS Management Console에 로그인한 후 [https://console.aws.amazon.com/redshiftv2/](https://console.aws.amazon.com/redshiftv2/)에서 Amazon Redshift 콘솔을 엽니다.
1. 탐색 메뉴에서 쿼리를 선택한 다음 **쿼리 및 로드(Queries and loads)**를 선택하여 계정에 대한 쿼리 목록을 표시합니다. 쿼리를 찾으려면 이 페이지의 설정을 변경해야 할 수도 있습니다.
1. 목록에서 **쿼리** 식별자를 선택하여 **쿼리 세부 정보**를 표시합니다.
**쿼리 세부 정보** 페이지에는 **쿼리 세부 정보** 및 **Query plan(쿼리 계획)** 탭이 쿼리 지표와 함께 포함되어 있습니다.
지표에는 시작 시간, 쿼리 ID, 상태 및 기간과 같은 쿼리에 대한 세부 정보가 포함됩니다. 다른 세부 정보에는 쿼리가 기본 클러스터에서 실행되었는지 동시성 확장 클러스터에서 실행되었는지 여부 및 상위 쿼리인지 다시 작성된 쿼리인지 여부가 포함됩니다.
# 쿼리 실행 시 클러스터 성능 보기
쿼리 실행 시 클러스터의 성능을 모니터링하여 잠재적 병목 현상을 식별하고 쿼리 실행을 최적화할 수 있습니다. 쿼리 실행 시 클러스터 성능을 확인하면 CPU 사용률, 디스크 I/O, 네트워크 트래픽과 같은 시스템 수준 지표와 실행 시간, 처리된 데이터, 쿼리 단계와 같은 쿼리 수준의 세부 정보를 실시간으로 볼 수 있습니다. 다음 절차는 프로비저닝된 클러스터를 효과적으로 관리하고 최적화하기 위한 성능 지표에 액세스하고 이를 해석하는 방법을 안내합니다.
**쿼리 실행 시 클러스터 성능을 표시하려면**
1. AWS Management Console에 로그인한 후 [https://console.aws.amazon.com/redshiftv2/](https://console.aws.amazon.com/redshiftv2/)에서 Amazon Redshift 콘솔을 엽니다.
1. 탐색 메뉴에서 **클러스터(Clusters)**를 선택한 후 목록에서 클러스터 이름을 선택하여 세부 정보를 엽니다. 클러스터의 세부 정보가 표시됩니다. 여기에는 **클러스터 성능**, **쿼리 모니터링**, **데이터베이스**, **데이터 공유**, **일정**, **유지 관리** 및 **속성** 탭이 포함될 수 있습니다.
1. 더 자세한 세부 정보를 보려면 **Query monitoring(쿼리 모니터링)** 탭을 선택합니다.
자세한 내용은 [쿼리 기록 데이터 보기](performance-metrics-query-history.md) 섹션을 참조하세요.
# 로드 작업 중 클러스터 지표 보기
로드 작업 도중 클러스터 성능을 확인하면 리소스를 소비하는 쿼리를 식별하여 영향을 최소화할 수 있는 조치를 취할 수 있습니다. 혹은 로드 작업을 완료할 필요가 없는 경우에는 중간에 종료할 수도 있습니다.
**참고**
Amazon Redshift 콘솔에서 쿼리 및 로드를 종료하려면 특정 권한이 필요합니다. 사용자가 쿼리 및 로드를 종료할 수 있도록 하려면 `redshift:CancelQuerySession` 작업을 IAM(AWS Identity and Access Management) 정책에 추가해야 합니다. 이 요구 사항은 **Amazon Redshift 읽기 전용** AWS 관리형 정책을 선택하거나 IAM에서 사용자 정의 정책을 생성하는지 여부에 상관없이 적용됩니다. **Amazon Redshift 전체 액세스 권한** 정책이 적용되는 사용자는 쿼리 및 로드를 종료하는 데 필요한 권한을 이미 보유하고 있습니다. Amazon Redshift의 IAM 정책 작업에 대한 자세한 내용은 [리소스 액세스 관리](redshift-iam-access-control-overview.md#redshift-iam-accesscontrol-managingaccess) 섹션을 참조하세요.
**로드 작업 중 클러스터 성능을 표시하려면**
1. AWS Management Console에 로그인한 후 [https://console.aws.amazon.com/redshiftv2/](https://console.aws.amazon.com/redshiftv2/)에서 Amazon Redshift 콘솔을 엽니다.
1. 탐색 메뉴에서 **클러스터(Clusters)**를 선택한 후 목록에서 클러스터 이름을 선택하여 세부 정보를 엽니다. 클러스터의 세부 정보가 표시됩니다. 여기에는 **클러스터 성능**, **쿼리 모니터링**, **데이터베이스**, **데이터 공유**, **일정**, **유지 관리** 및 **속성** 탭이 포함될 수 있습니다.
1. 더 자세한 세부 정보를 보려면 **Query monitoring(쿼리 모니터링)** 탭을 선택합니다.
1. **Queries and loads(쿼리 및 로드)** 섹션에서 **로드**를 선택하여 클러스터의 로드 작업을 표시합니다. 로드가 실행 중인 경우 **쿼리 종료**를 선택하여 종료할 수 있습니다.
# 클러스터 워크로드 분석 차트 보기
콘솔에서 워크로드 실행 분석 차트를 확인하면 워크로드의 성능을 자세히 파악할 수 있습니다. 이 차트는 QueryRuntimeBreakdown 지표에서 제공한 데이터를 사용하여 작성됩니다. 이 차트를 사용하여 다양한 처리 단계(대기 및 계획 등)에서 쿼리에 소요된 시간을 알 수 있습니다.
**참고**
단일 노드 클러스터에 대한 워크로드 실행 분석 차트는 표시되지 않습니다.
다음 측정치 목록에는 다양한 처리 단계에 대한 설명이 나와 있습니다.
+ `QueryPlanning`: SQL 문을 구문 분석하고 최적화하는 데 소요된 시간.
+ `QueryWaiting`: 워크로드 관리(WLM) 대기열에서 대기하는 데 소요된 시간.
+ `QueryExecutingRead`: 읽기 쿼리를 실행하는 데 소요된 시간.
+ `QueryExecutingInsert`: 삽입 쿼리를 실행하는 데 소요된 시간.
+ `QueryExecutingDelete`: 삭제 쿼리를 실행하는 데 소요된 시간.
+ `QueryExecutingUpdate`: 업데이트 쿼리를 실행하는 데 소요된 시간.
+ `QueryExecutingCtas`: CREATE TABLE AS 쿼리를 실행하는 데 소요된 시간.
+ `QueryExecutingUnload`: 언로드 쿼리를 실행하는 데 소요된 시간.
+ `QueryExecutingCopy`: 복사 쿼리를 실행하는 데 소요된 시간.
예를 들어, Amazon Redshift 콘솔의 다음 그래프는 쿼리가 전송된 시간을 계획, 대기, 읽기 및 쓰기 단계로 표시합니다. 이 그래프의 결과를 다른 측정치와 결합하여 이후 분석에 사용할 수 있습니다. 경우에 따라 그래프에 단기간의 쿼리(`QueryDuration` 측정치로 측정됨)가 오랫동안 대기 상태로 지속되는 것으로 표시될 수 있습니다. 이 경우 특정 대기열의 WLM 동시성 속도를 높여서 처리량을 늘릴 수 있습니다.
다음은 워크로드 실행 분석 차트의 예입니다. 차트에서 y축 값은 누적 막대 그래프로 표시된 지정된 시간에 각 단계의 평균 지속 시간입니다.
![\[쿼리 처리 단계의 기간을 일 단위로 표시하는 세로 막대 그래프입니다.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/redshift/latest/mgmt/images/database-performance-workload-execution-breakdown.png)
다음 다이어그램은 Amazon Redshift가 동시 세션에 대한 쿼리 처리를 어떻게 집계하는지를 보여 줍니다.
![\[가로 막대 그래프는 세션 번호를 X축에, 시간을 Y축에 표시합니다. 각 세션은 서로 다른 쿼리 상태로 구분되는 가로 막대입니다.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/redshift/latest/mgmt/images/querybreakdownschematic.png)
**클러스터 워크로드 분석 차트를 보려면**
1. AWS Management Console에 로그인한 후 [https://console.aws.amazon.com/redshiftv2/](https://console.aws.amazon.com/redshiftv2/)에서 Amazon Redshift 콘솔을 엽니다.
1. 탐색 메뉴에서 **클러스터(Clusters)**를 선택한 후 목록에서 클러스터 이름을 선택하여 세부 정보를 엽니다. 클러스터의 세부 정보가 표시됩니다. 여기에는 **클러스터 성능**, **쿼리 모니터링**, **데이터베이스**, **데이터 공유**, **일정**, **유지 관리** 및 **속성** 탭이 포함될 수 있습니다.
1. 쿼리에 대한 지표를 보려면 **Query monitoring(쿼리 모니터링)** 탭을 선택합니다.
1. **쿼리 모니터링** 섹션에서 **데이터베이스 성능**을 선택하고 **클러스터 지표**를 선택합니다.
선택한 시간 범위에 대해 다음 지표가 누적 막대 차트로 표시됩니다.
+ **계획** 시간
+ **대기** 시간
+ **커밋** 시간
+ **실행** 시간