게시된 날짜: Nov 24, 2021
Amazon Redshift 데이터 공유를 사용하면 데이터 복사 및 데이터 이동과 관련된 복잡성과 지연 없이 여러 Redshift 클러스터에서 트랜잭션 일관성을 갖춘 라이브 데이터를 공유할 수 있습니다. 데이터 공유는 이제 결과 캐싱 및 동시성 확장을 포함한 여러 성능 향상을 추가하여 더 광범위한 분석 애플리케이션 세트를 지원하고 공유 데이터를 쿼리할 때 중요한 성능 SLA를 충족할 수 있습니다.
데이터 공유를 사용하면 새로운 분석 워크로드를 빠르게 온보딩하고 유연한 컴퓨팅 리소스로 프로비저닝함으로써 개별 워크로드별 성능 SLA를 충족할 수 있습니다. 새로운 성능 향상을 통해 데이터 공유를 통해 소비자 클러스터에서 액세스해야 하는 데이터의 양을 최소화하는 최적화를 사용하여 대시보드 애플리케이션과 같이 짧은 대기 시간과 높은 동시성을 요구하는 분석을 더 쉽게 지원할 수 있습니다. 결과 캐싱은 특정 유형의 쿼리 결과를 메모리에 캐싱하여, 쿼리 실행 시간을 단축하고 시스템 성능을 향상시키도록 지원합니다. 사용자가 쿼리를 제출하면 Amazon Redshift는 1초 미만의 응답 시간을 제공할 수 있도록 쿼리 결과의 유효하고 캐시된 복사본이 있는지 결과 캐시를 확인합니다. 동시성 확장 기능을 사용하면 거의 무제한의 동시 사용자 및 공유 데이터에 대한 동시 쿼리를 일관되게 빠른 쿼리 성능으로 지원할 수 있습니다.
새로운 성능 개선 사항은 데이터 공유가 가능한 모든 리전에서 사용할 수 있습니다. 기능 페이지에서 데이터 공유 기능에 대해 자세히 알아보고 설명서를 참조하세요. 사용 사례에 대해 자세히 알아보려면 워크로드 격리 활성화 및 멀티 테넌시 지원 및 서비스로서의 데이터를 참조하세요.