신중한 고려 후 다음 두 단계로 Amazon Kinesis Data Analytics for SQL applications를 중단하기로 결정했습니다.
1. 2025년 10월 15일부터 SQL 애플리케이션을 위한 새 Kinesis Data Analytics를 생성할 수 없습니다.
2. 2026년 1월 27일부터 애플리케이션이 삭제됩니다. SQL 애플리케이션용 Amazon Kinesis Data Analytics를 시작하거나 운영할 수 없습니다. SQL 해당 시점부터에 대한 Amazon Kinesis Data Analytics에 대한 지원을 더 이상 사용할 수 없습니다. 자세한 내용은 Amazon Kinesis Data Analytics for SQL Applications 중단 단원을 참조하십시오.
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SQL 애플리케이션용 모니터링
모니터링은 와(과) 사용자 애플리케이션의 안정성, 가용성 및 성능을 유지하는 중요한 역할을 합니다. 발생하는 복수의 지점 실패를 보다 쉽게 디버깅할 수 있도록 AWS 솔루션의 모든 부분으로부터 모니터링 데이터를 수집해야 합니다. 하지만 모니터링을 시작하기 전에 다음 질문에 대한 답변을 포함하는 모니터링 계획을 작성해야 합니다.
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모니터링의 목표
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모니터링할 리소스
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이러한 리소스를 모니터링하는 빈도
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사용할 모니터링 도구
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모니터링 작업을 수행할 사람
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문제 발생 시 알려야 할 대상
다음 단계에서는 다양한 시간과 다양한 부하 조건에서 성능을 측정하여 환경에서 일반 성능의 기준선을 설정합니다. 을(를) 모니터링하면서 모니터링 데이터를 저장할 수 있습니다. 데이터를 저장하는 경우 현재 성능 데이터와 비교하고, 일반적인 성능 패턴과 성능 이상을 식별하고, 문제를 해결할 방법을 강구할 수 있습니다.
을(를) 사용하여 애플리케이션을 모니터링합니다. 애플리케이션은 데이터 스트림 (입력 또는 출력)을 처리하며, 둘 다 CloudWatch 로그에서 검색 범위를 좁히는 데 사용할 수 있는 ID를 포함합니다. 데이터 스트림 처리 방법에 관한 내용은 Amazon Kinesis Data Analytics for SQL 애플리케이션: 작동 방식 섹션을 참조하십시오.
가장 중요한 지표는 애플리케이션이 스트리밍 소스에서 읽어오는 현재 시간에서 뒤처진 정도를 나타내는 millisBehindLatest
입니다. 일반적인 경우에 지연 시간이 밀리초 또는 거의 0에 가까운 레벨이어야 합니다. millisBehindLatest
이 증가한 것처럼 보이는 일시적인 증가는 보편적 현상입니다.
애플리케이션의 스트리밍 소스를 읽는 시점이 한 시간 넘게 지연되는 경우, CloudWatch 경보가 발동되도록 설정하는 것이 좋습니다. 라이브 애플리케이션으로 처리된 데이터를 전송하는 것과 같은 준실시간 처리의 경우 경보를 최저 레벨(예: 5분)으로 설정해야 할 수 있습니다.