Amazon S3 분석 - 스토리지 클래스 분석

Amazon S3 분석 스토리지 클래스 분석을 이용하면 스토리지 액세스 패턴을 분석해 올바른 데이터를 올바른 스토리지 클래스로 옮길 시점을 결정할 수 있습니다. 이 새로운 Amazon S3 분석 기능은 데이터 액세스 패턴을 관찰해 자주 액세스하지 않는 STANDARD 스토리지를 STANDARD_IA(IA는 자주 액세스하지 않는다는 뜻임) 스토리지 클래스로 옮길 시점을 알려줍니다. 스토리지 클래스에 대한 자세한 정보는 Amazon S3 스토리지 클래스 이해 및 관리를 참조하세요.

스토리지 클래스 분석 결과 필터링 데이터 세트가 일정 시간 동안 액세스 빈도가 떨어지는 패턴을 보인다면, 분석 결과를 이용해 수명 주기 구성을 개선할 수 있습니다. 버킷에 있는 모든 객체를 분석하도록 스토리지 클래스 분석을 구성할 수도 있습니다. 또는 분석을 위해 공통 접두사(이름이 공통 문자열로 시작하는 객체), 객체 태그 또는 접두사와 태그 모두를 기준으로 객체를 그룹화하도록 필터를 구성할 수도 있습니다. 스토리지 클래스 분석에서는 대체로 객체 그룹 기준 필터링이 가장 유익합니다.

버킷당 최대 1,000개에 달하는 스토리지 클래스 분석 필터를 설정하고, 필터 별로 개별 분석을 실시할 수 있습니다. 다중 필터 구성을 이용하면 특정 객체 그룹을 분석해 객체를 STANDARD_IA로 옮기는 수명 주기 구성을 개선할 수 있습니다.

스토리지 클래스 분석은 매일 업데이트되는 스토리지 사용 시각화를 Amazon S3 콘솔에 표시합니다. 또한 이 일일 사용 데이터를 S3 버킷으로 내보내고 스프레드시트 애플리케이션이나 Amazon QuickSight와 같은 비즈니스 인텔리전스 도구를 사용하여 볼 수도 있습니다.

스토리지 클래스 분석과 관련된 비용이 있습니다. 요금 정보는 Amazon S3 요금의 관리 및 복제를 참조하세요.

스토리지 클래스 분석을 설정하려면 어떻게 해야 합니까?

스토리지 클래스 분석을 설정하려면 분석할 객체 데이터를 구성해야 합니다. 스토리지 클래스 분석을 구성하려면 다음을 수행해야 합니다.

Amazon S3 콘솔, REST API나 AWS CLI 또는 AWS SDK를 이용해 스토리지 클래스 분석을 구성할 수 있습니다.

스토리지 클래스 분석을 사용하려면 어떻게 해야 합니까?

스토리지 클래스 분석을 이용하면 시간에 따른 데이터 액세스 패턴을 확인해 STANDARD_IA 스토리지의 수명 주기 관리를 개선할 수 있습니다 필터를 구성하고 나면 Amazon S3 콘솔에서 24~48시간 안에 필터를 적용한 데이터 분석을 확인할 수 있습니다. 하지만 스토리지 클래스 분석은 30일 이상으로 설정한, 필터링 데이터 세트의 액세스 패턴을 관찰해 분석 정보를 수집한 다음 결과를 도출합니다. 최초 결과가 도출되면 분석이 계속 진행되고 액세스 패턴이 변경되면 갱신됩니다.

필터를 처음 구성하면 Amazon S3 콘솔에서 데이터를 분석하는 데 시간이 걸릴 수 있습니다.

스토리지 클래스 분석은 30일 이상으로 설정한, 필터링 객체 데이터 세트의 액세스 패턴을 관찰해 분석에 필요한 충분한 정보를 수집합니다. 스토리지 클래스 분석이 충분한 정보를 수집하면 Amazon S3 콘솔에 분석이 완료되었다는 메시지가 표시됩니다.

자주 액세스하지 않는 객체를 분석할 때, 스토리지 클래스는 Amazon S3에 업로드한 시점 이후의 연령을 기준으로 그룹화된 필터링 객체 세트를 살펴봅니다. 스토리지 클래스 분석은 필터링 데이터 세트의 다음과 같은 요소를 확인해 연령 그룹이 자주 액세스하지 않는지를 판단합니다.

내 스토리지에서 검색한 내용이 얼마나 되는지 확인

Amazon S3 콘솔은 관찰 기간에 필터링 데이터 세트의 서 스토리지에서 검색한 내용이 얼마나 되는지 그래프로 표시합니다.

내 스토리지에서 검색한 내용의 비율을 어떻게 확인합니까?

Amazon S3 콘솔은 관찰 기간에 필터링 데이터 세트의 스토리지에서 검색한 내용의 비율도 그래프로 표시합니다.

이 주제에서 앞서 언급했듯이, 자주 액세스하지 않는 객체를 분석할 때 스토리지 클래스는 Amazon S3에 업로드한 시점 이후의 연령을 기준으로 그룹화된 필터링 객체 세트를 살펴봅니다. 스토리지 클래스 분석은 다음과 같은 사전 정의된 객체 연령 그룹을 이용합니다.

일반적으로 액세스 패턴을 관찰해 분석 결과를 도출하기에 충분한 정보를 모으는 데는 대략 30일이 걸립니다. 데이터의 고유 액세스 패턴에 따라 30일 넘게 걸릴 수도 있습니다. 하지만 필터를 구성하고 나면, Amazon S3 콘솔에서 24~48시간 안에 필터를 적용한 데이터 분석을 확인할 수 있습니다. Amazon S3 콘솔에서는 객체 연령 그룹을 바탕으로 구분된 객체 액세스에 대한 일일 분석을 확인할 수 있습니다.

내 스토리지의 액세스 빈도 확인

Amazon S3 콘솔은 사전 정의된 객체 연령 그룹을 기준으로 그룹화된 액세스 패턴을 보여줍니다. 수명 주기 생성 프로세스 중 자주 액세스함 또는 자주 액세스하지 않음 텍스트를 통해 시각적 도움을 받을 수 있습니다.

스토리지 클래스 분석 데이터를 내보내려면 어떻게 해야 합니까?

스토리지 클래스 분석이 분석 보고서를 CSV(쉼표로 구분된 값) 플랫 파일로 내보내도록 설정할 수 있습니다. 보고서는 매일 업데이트되며 사용자가 구성한 객체 연령 그룹 필터를 적용합니다. Amazon S3 콘솔을 사용할 때는 필터 생성 시 보고서 내보내기 옵션을 선택할 수 있습니다. 데이터 내보내기를 선택할 때는, 파일을 쓸 대상 버킷과 옵션으로 대상 접두사를 지정할 수 있습니다. 데이터를 다른 계정에 있는 대상 버킷으로 내보낼 수도 있습니다. 대상 버킷은 분석을 구성하는 버킷과 같은 리전에 있어야 합니다.

AWS 계정이 소유한 버킷을 확인하고 객체를 정해진 위치에 있는 버킷에 쓸 수 있는 권한을 Amazon S3에 부여하는 버킷 정책을 대상 버킷에 생성해야 합니다. 정책에 대한 예는 S3 인벤토리 및 S3 분석 권한 부여을(를) 참조하세요.

스토리지 클래스 분석 보고서를 구성한 후 24시간이 지나면, 내보낸 보고서를 매일 받게 됩니다. 이후에는 Amazon S3가 모니터링을 계속 실시하고 매일 내보내기를 수행합니다.

CSV 파일은 스프레드시트 애플리케이션에서 열거나 Amazon QuickSight 같은 다른 애플리케이션에서 가져올 수 있습니다. Amazon QuickSight에서 &S3; 파일을 이용하는 방법은 Amazon QuickSight 사용 설명서의 Amazon S3 파일을 사용한 데이터 세트 생성 섹션을 참조하세요.

내보낸 파일에 있는 데이터는 다음 예제에서처럼 객체 연령 그룹의 날짜를 바탕으로 정렬됩니다. 스토리지 클래스가 STANDARD라면, 행에 ObjectAgeForSIATransition과 RecommendedObjectAgeForSIATransition 열의 데이터도 함께 표시됩니다.

보고서 끝에 있는 객체 연령 그룹은 ALL로 제공됩니다. ALL 행에는 128KB보다 작은 객체를 포함하여 해당 날짜의 모든 연령 그룹에 대한 누적 합계가 포함됩니다.

다음 섹션에서는 보고서에서 사용한 행을 설명합니다.

내보낸 파일 레이아웃

다음 테이블에서는 Amazon S3 스토리지 클래스 분석 내보내기 파일 레이아웃을 설명합니다.

스크롤 막대를 사용하여 표의 나머지 부분을 확인합니다.