Amazon Timestream for LiveAnalytics와 유사한 기능을 원하는 경우 Amazon Timestream for InfluxDB를 고려해 보세요. 간소화된 데이터 수집과 실시간 분석을 위한 10밀리초 미만의 쿼리 응답 시간을 제공합니다. [여기](https://docs.aws.amazon.com//timestream/latest/developerguide/timestream-for-influxdb.html)에서 자세히 알아보세요.
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# DBeaver를 사용하여 Amazon Timestream로 작업
[DBeaver](https://dbeaver.io/)는 JDBC 드라이버가 있는 데이터베이스를 관리하는 데 사용할 수 있는 무료 범용 SQL 클라이언트입니다. 강력한 데이터 보기, 편집 및 관리 기능으로 인해 개발자와 데이터베이스 관리자에게 널리 사용됩니다.
DBeaver의 클라우드 연결 옵션을 사용하면 기본적으로 DBeaver를 Amazon Timestream에 연결할 수 있습니다. DBeaver는 DBeaver 애플리케이션 내에서 직접 시계열 데이터를 사용할 수 있는 포괄적이고 직관적인 인터페이스를 제공합니다. 자격 증명을 사용하면 다른 쿼리 인터페이스에서 실행할 수 있는 모든 쿼리에 대한 전체 접근 권한도 부여됩니다. 쿼리 결과를 더 잘 이해하고 시각화할 수 있도록 그래프를 생성할 수도 있습니다.
## Timestream과 연동되도록 DBeaver 설정
다음 단계에 따라 Timestream과 연동되도록 DBeaver를 설정합니다.
1. 로컬 컴퓨터에서 [DBeaver를 다운로드하고 설치](https://dbeaver.io/download/)합니다.
1. DBeaver를 시작하고 데이터베이스 선택 영역으로 이동하여 왼쪽 창에서 **시계열**을 선택한 다음 오른쪽 창에서 **Timestream** 아이콘을 선택합니다.
![\[데이터베이스 선택 영역에서 Timestream을 선택하는 방법을 보여주는 DBeaver 스크린샷입니다.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/timestream/latest/developerguide/images/DBeaver-01.png)
1. **Timestream 연결 설정** 창에서 Amazon Timestream 데이터베이스에 연결하는 데 필요한 모든 정보를 입력합니다. 입력한 사용자 키에 Timestream 데이터베이스에 액세스하는 데 필요한 권한이 있는지 확인하세요. 또한 민감한 정보와 마찬가지로 DBeaver에 입력하는 정보와 키를 안전하고 비공개로 유지해야 합니다.
![\[Timestream의 연결 필드를 보여주는 DBeaver 스크린샷입니다.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/timestream/latest/developerguide/images/DBeaver-02.png)
1. 연결을 테스트하여 모든 것이 올바르게 설정되었는지 확인합니다.
![\[성공적인 연결 테스트를 보여주는 DBeaver 스크린샷입니다.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/timestream/latest/developerguide/images/DBeaver-03.png)
1. 연결 테스트가 성공하면 이제 DBeaver의 다른 데이터베이스와 마찬가지로 Amazon Timestream 데이터베이스와 상호 작용할 수 있습니다. 예를 들어 SQL 편집기 또는 ER 다이어그램 보기로 이동하여 쿼리를 실행할 수 있습니다.
![\[SQL 편집기에서 Timestream 쿼리가 실행되는 것을 보여주는 DBeaver 스크린샷입니다.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/timestream/latest/developerguide/images/DBeaver-04.png)
1. 또한 DBeaver는 강력한 데이터 시각화 도구를 제공합니다. 이를 사용하려면 쿼리를 실행한 다음 그래프 아이콘을 선택하여 결과 세트를 시각화합니다. 그래프 도구는 시간 경과에 따른 데이터 추세를 더 잘 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다.
Amazon Timestream을 DBeaver와 페어링하면 시계열 데이터를 관리하기 위한 효과적인 환경이 생성됩니다. 기존 워크플로에 원활하게 통합하여 생산성과 효율성을 높일 수 있습니다.