게시된 날짜: Dec 3, 2021
Amazon Redshift용 자동 구체화된 보기(AutoMV)는 대시보드 쿼리와 같은 반복 가능한 워크로드의 쿼리 대기 시간을 단축하여 구체화된 보기를 수동으로 만들고 관리하는 작업을 최소화할 수 있습니다.
구체화된 보기는 쿼리 성능을 개선하는 강력한 도구이지만 세심한 워크로드 모니터링 및 분석을 통해 최고의 수익을 제공할 수 있는 위치를 결정해야 합니다. 이는 몇 시간에서 며칠 정도 걸리며 성능 튜닝 지식이 필요합니다. 또한 증가하고 변하는 워크로드로 인해 사용자의 지속적인 모니터링이 요구됩니다.
Amazon Redshift의 AutoMV는 기계 학습을 통해 워크로드를 지속적으로 모니터링하여 새로운 구체화된 보기가 도움이 될지를 결정합니다. AutoMV는 최신 상태로 구체화된 보기를 생성하고 유지하는 비용과 쿼리 대기 시간에 대한 예상 개선 사항의 균형을 맞춥니다. 시스템은 또한 이전에 생성된 AutoMV를 모니터링하고 워크로드에 더 이상 도움이 되지 않는 경우 폐기합니다. 이는 리소스 확장을 방지하여 사용되지 않는 AutoMV를 새롭게 유지합니다.