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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# 콘솔 사용
<a name="console_timestream"></a>

 Timestream Live Analytics용 AWS Management Console을 사용하여 데이터베이스 및 테이블을 생성, 편집, 삭제, 설명 및 나열할 수 있습니다. 콘솔을 사용하여 쿼리를 실행할 수도 있습니다.

**Topics**
+ [자습서](#console_timestream.db-w-sample-data)
+ [데이터베이스 생성](#console_timestream.db.using-console)
+ [테이블 생성](#console_timestream.table.using-console)
+ [쿼리 실행](#console_timestream.queries.using-console)
+ [예약된 쿼리 생성](#console_timestream.scheduledquery.using-console)
+ [예약된 쿼리 삭제](#console_timestream.scheduledquerydeletedisable.using-console)
+ [테이블 삭제](#console_timestream.delete-table.using-console)
+ [데이터베이스 삭제](#console_timestream.delete-db.using-console)
+ [테이블 편집](#console_timestream.edit-table.using-console)
+ [데이터베이스 편집](#console_timestream.edit-db.using-console)

## 자습서
<a name="console_timestream.db-w-sample-data"></a>

 이 자습서에서는 샘플 데이터세트로 채워진 데이터베이스를 생성하고 샘플 쿼리를 실행하는 방법을 보여줍니다. 이 자습서에서 사용되는 샘플 데이터세트는 IoT 및 DevOps 시나리오에서 자주 볼 수 있습니다. IoT 데이터세트에는 플릿 관리를 간소화하고 최적화 기회를 식별하기 위해 트럭의 속도, 위치 및 부하와 같은 시계열 데이터가 포함되어 있습니다. DevOps 데이터세트에는 애플리케이션 성능 및 가용성을 개선하기 위한 CPU, 네트워크 및 메모리 사용률과 같은 EC2 인스턴스 지표가 포함되어 있습니다. 다음은 이 섹션에 설명된 지침에 대한 [동영상 자습서](https://www.youtube.com/watch?v=YBWCGDd4ChQ)입니다.

다음 단계에 따라 샘플 데이터 세트로 채워진 데이터베이스를 생성하고 AWS 콘솔을 사용하여 샘플 쿼리를 실행합니다.

1. [AWS Console](https://console.aws.amazon.com/timestream)을 엽니다.

1. 탐색 창에서 **데이터베이스**를 선택합니다.

1. **데이터베이스 생성**을 클릭합니다.

1. 데이터베이스 생성 페이지에서 다음을 입력합니다.
   + **구성 선택** - **샘플 데이터베이스**를 선택합니다.
   + **이름** - 원하는 데이터베이스 이름을 입력합니다.
   + **샘플 데이터세트 선택** - **IoT** 및 **DevOps**를 선택합니다.
   +  **데이터베이스 생성**을 클릭하여 샘플 데이터로 채워진 IoT와 DevOps라는 2개의 테이블이 포함된 데이터베이스를 생성합니다.

1. 탐색 창에서 **쿼리 편집기**를 선택합니다.

1. 상단 메뉴에서 **샘플 쿼리**를 선택합니다.

1. 샘플 쿼리 중 하나를 클릭합니다. 그러면 샘플 쿼리로 채워진 편집기가 있는 쿼리 편집기로 돌아갑니다.

1. **실행**을 클릭하여 쿼리를 실행하고 쿼리 결과를 확인합니다.

## 데이터베이스 생성
<a name="console_timestream.db.using-console"></a>

다음 단계에 따라 AWS 콘솔을 사용하여 데이터베이스를 생성합니다.

1. [AWS Console](https://console.aws.amazon.com/timestream)을 엽니다.

1. 탐색 창에서 **데이터베이스**를 선택합니다.

1. **데이터베이스 생성**을 클릭합니다.

1. 데이터베이스 생성 페이지에서 다음을 입력합니다.
   + **구성 선택** - **표준 데이터베이스**를 선택합니다.
   + **이름** - 원하는 데이터베이스 이름을 입력합니다.
   + **암호화** - KMS 키를 선택하거나 기본 옵션을 사용합니다. 여기서 Timestream LiveAnalytics는 KMS 키가 아직 없는 경우 계정에 KMS 키를 생성합니다.

1.  **데이터베이스 생성**을 클릭하여 데이터베이스를 생성합니다.

## 테이블 생성
<a name="console_timestream.table.using-console"></a>

 AWS 콘솔을 사용하여 테이블을 생성하려면 다음 단계를 따르세요.

1. [AWS Console](https://console.aws.amazon.com/timestream)을 엽니다.

1. 탐색 창에서 **테이블**을 선택합니다.

1. **테이블 생성**을 클릭합니다.

1. 테이블 생성 페이지에서 다음을 입력합니다.
   + **데이터베이스 이름** - [데이터베이스 생성](#console_timestream.db.using-console)에서 생성된 데이터베이스의 이름을 선택합니다.
   + **테이블 이름** - 선택한 테이블 이름을 입력합니다.
   + **메모리 스토어 보존** - 메모리 스토어에 데이터를 유지할 기간을 지정합니다. 메모리 스토어는 지연 도착 데이터(현재 시간보다 이전 타임스탬프를 가진 데이터)를 포함한 수신 데이터를 처리하며 빠른 특정 시점으로 쿼리에 최적화되어 있습니다.
   + **마그네틱 스토어 보존** - 마그네틱 스토어에 데이터를 유지할 기간을 지정합니다. 마그네틱 스토어는 장기 스토리지용이며 빠른 분석 쿼리에 최적화되어 있습니다.

1.  **테이블 생성**을 클릭합니다.

## 쿼리 실행
<a name="console_timestream.queries.using-console"></a>

 AWS 콘솔을 사용하여 쿼리를 실행하려면 다음 단계를 따르세요.

1. [AWS Console](https://console.aws.amazon.com/timestream)을 엽니다.

1. 탐색 창에서 **쿼리 편집기**를 선택합니다.

1. 왼쪽 창에서 [데이터베이스 생성](#console_timestream.db.using-console)에서 생성된 데이터베이스를 선택합니다.

1. 왼쪽 창에서 [테이블 생성](#console_timestream.table.using-console)에서 생성된 데이터베이스를 선택합니다.

1. 쿼리 편집기에서 쿼리를 실행할 수 있습니다. 테이블의 최신 10개 행을 보려면 다음을 실행합니다.

   ```
   SELECT * FROM <database_name>.<table_name> ORDER BY time DESC LIMIT 10
   ```

1. (선택 사항) 쿼리의 효율성에 대한 인사이트를 얻으려면 **인사이트 활성화**를 켭니다.

## 예약된 쿼리 생성
<a name="console_timestream.scheduledquery.using-console"></a>

 AWS 콘솔을 사용하여 예약된 쿼리를 생성하려면 다음 단계를 따르세요.

1. [AWS Console](https://console.aws.amazon.com/timestream)을 엽니다.

1. 탐색 창에서 **예약된 쿼리**를 선택합니다.

1. **예약된 쿼리 생성**을 클릭합니다.

1. **쿼리 이름** 및 **대상 테이블** 섹션에 다음을 입력합니다.
   + **이름** - 쿼리 이름을 입력합니다.
   + **데이터베이스 이름** - [데이터베이스 생성](#console_timestream.db.using-console)에서 생성된 데이터베이스의 이름을 선택합니다.
   + **테이블 이름** - [테이블 생성](#console_timestream.table.using-console)에서 생성된 테이블의 이름을 선택합니다.

1. **쿼리 문** 섹션에서 유효한 쿼리 문을 입력합니다. 그런 다음 **쿼리 검증**을 클릭합니다.

1. **대상 테이블 모델**에서 정의되지 않은 속성에 대한 모델을 정의합니다. **비주얼 빌더** 또는 JSON을 사용할 수 있습니다.

1. **실행 일정** 섹션에서 **고정 속도** 또는 **Chron 표현식**을 선택합니다. chron 표현식의 경우 예약 표현식에 대한 자세한 내용은 [예약된 쿼리에 대한 예약 표현식](https://docs.aws.amazon.com/timestream/latest/developerguide/scheduledqueries-schedule.html)을 참조하세요.

1. **SNS 주제** 섹션에서 알림에 사용할 SNS 주제를 입력합니다.

1. **오류 로그 보고서** 섹션에서 오류를 보고하는 데 사용할 S3 위치를 입력합니다.

   **암호화 키 유형(Encryption key type)**을 선택합니다.

1. **AWS KMS 키**의 **보안 설정** 섹션에서 AWS KMS 키 유형을 선택합니다.

   Timestream for LiveAnalytics가 예약된 쿼리를 실행하는 데 사용할 **IAM 역할**을 입력합니다. 역할에 필요한 권한 및 신뢰 관계에 대한 자세한 내용은 [예약된 쿼리에 대한 IAM 정책 예제](https://docs.aws.amazon.com/timestream/latest/developerguide/security_iam_id-based-policy-examples.html#security_iam_id-based-policy-examples-sheduledqueries)를 참조하세요.

1.  **예약된 쿼리 생성**을 클릭합니다.

## 예약된 쿼리 삭제
<a name="console_timestream.scheduledquerydeletedisable.using-console"></a>

 AWS Console을 사용하여 예약된 쿼리를 삭제하거나 비활성화하려면 다음 단계를 따르세요.

1. [AWS Console](https://console.aws.amazon.com/timestream)을 엽니다.

1. 탐색 창에서 **예약된 쿼리**를 선택합니다.

1. [예약된 쿼리 생성](#console_timestream.scheduledquery.using-console)에서 생성된 예약된 쿼리를 선택합니다.

1. **작업**을 선택합니다.

1. **비활성화** 또는 **삭제**를 선택합니다.

1. 삭제를 선택한 경우 작업을 확인하고 **삭제**를 선택합니다.

## 테이블 삭제
<a name="console_timestream.delete-table.using-console"></a>

 AWS 콘솔을 사용하여 데이터베이스를 삭제하려면 다음 단계를 따르세요.

1. [AWS Console](https://console.aws.amazon.com/timestream)을 엽니다.

1. 탐색 창에서 **테이블**을 선택합니다.

1. [테이블 생성](#console_timestream.table.using-console)에서 생성한 테이블을 선택합니다.

1. **삭제**를 클릭합니다.

1. 확인 상자에 *delete*를 입력합니다.

## 데이터베이스 삭제
<a name="console_timestream.delete-db.using-console"></a>

 AWS 콘솔을 사용하여 데이터베이스를 삭제하려면 다음 단계를 따르세요.

1. [AWS Console](https://console.aws.amazon.com/timestream)을 엽니다.

1. 탐색 창에서 **데이터베이스**를 선택합니다.

1. 데이터베이스 생성에서 **데이터베이스 생성**을 선택합니다.

1. **삭제**를 클릭합니다.

1. 확인 상자에 *delete*를 입력합니다.

## 테이블 편집
<a name="console_timestream.edit-table.using-console"></a>

 AWS 콘솔을 사용하여 테이블을 편집하려면 다음 단계를 따르세요.

1. [AWS Console](https://console.aws.amazon.com/timestream)을 엽니다.

1. 탐색 창에서 **테이블**을 선택합니다.

1. [테이블 생성](#console_timestream.table.using-console)에서 생성한 테이블을 선택합니다.

1. **편집**을 클릭합니다.

1. 테이블 세부 정보를 편집하고 저장합니다.
   + **메모리 스토어 보존** - 메모리 스토어에 데이터를 유지할 기간을 지정합니다. 메모리 스토어는 지연 도착 데이터(현재 시간보다 이전 타임스탬프를 가진 데이터)를 포함한 수신 데이터를 처리하며 빠른 특정 시점으로 쿼리에 최적화되어 있습니다.
   + **마그네틱 스토어 보존** - 마그네틱 스토어에 데이터를 유지할 기간을 지정합니다. 마그네틱 스토어는 장기 스토리지용이며 빠른 분석 쿼리에 최적화되어 있습니다.

## 데이터베이스 편집
<a name="console_timestream.edit-db.using-console"></a>

 AWS 콘솔을 사용하여 데이터베이스를 편집하려면 다음 단계를 따르세요.

1. [AWS Console](https://console.aws.amazon.com/timestream)을 엽니다.

1. 탐색 창에서 **데이터베이스**를 선택합니다.

1. 데이터베이스 생성에서 **데이터베이스 생성**을 선택합니다.

1. **편집**을 클릭합니다.

1. 데이터베이스 세부 정보를 편집하고 저장합니다.