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Amazon Simple Storage Service
개발자 안내서 (API Version 2006-03-01)

Amazon S3 분석 – 스토리지 클래스 분석

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

스토리지 클래스 분석 결과 필터링 데이터 세트가 일정 시간 동안 액세스 빈도가 떨어지는 패턴을 보인다면, 분석 결과를 이용해 수명 주기 정책을 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 정책을 개선할 수 있습니다.

스토리지 클래스 분석은 매일 업데이트되는 스토리지 사용 정보를 Amazon S3 콘솔에서 표시합니다. 또한 스토리지 사용 데이터를 매일 S3 버킷의 파일로 내보낼 수도 있습니다. 내보낸 사용 보고서 파일은 스프레드시트 애플리케이션에서 열거나, Amazon QuickSight 같은 비즈니스 정보 수집 도구에서 활용할 수 있습니다.

스토리지 클래스 분석을 설정하려면 어떻게 해야 합니까?

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

  • 버킷의 모든 콘텐츠 분석.

    버킷에 있는 모든 객체에 대한 분석을 받을 수 있습니다.

  • 접두사와 태그를 기준으로 그룹화된 객체 분석.

    접두사, 객체 태그 또는 접두사와 태그 조합을 기준으로 객체를 그룹화하는 필터를 구성할 수 있습니다. 구성한 필터 별로 별도의 분석을 받게 됩니다. 버킷에는 최대 1,000개의 필터를 구성할 수 있습니다.

  • 분석 데이터 내보내기.

    버킷이나 필터의 스토리지 클래스 분석을 구성할 때, 분석 데이터를 매일 파일로 내보내도록 설정할 수 있습니다. 일일 분석은 파일에 추가되어, 구성한 필터의 기록 분석 로그를 구성하게 됩니다. 파일은 사용자가 선택한 대상에 매일 업데이트됩니다. 데이터 내보내기를 선택할 때, 파일을 쓸 대상 버킷과 옵션으로 대상 접두사를 지정할 수 있습니다.

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 구성하면, Amazon S3 콘솔에서 다음과 비슷한 형태의 메시지가 표시됩니다.

 스크린샷.

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 다음과 유사한 메시지가 표시됩니다.

 스크린샷.

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

  • STANDARD 스토리지 클래스에 있는 128K 이상의 객체.

  • 연령 그룹당 평균 총 스토리지 개수.

  • 연령 그룹당 전송된 평균 바이트(빈도 아님).

내 스토리지에서 검색한 내용이 얼마나 되는지 확인

Amazon S3 콘솔은 다음 예제에서처럼, 관찰 기간에 검색된 필터링 데이터 세트가 스토리지에 얼마나 있는지를 그래프로 표시합니다.

 스크린샷.

내 스토리지에서 검색한 내용의 비율을 어떻게 확인합니까?

Amazon S3 콘솔은 다음 예제에서처럼, 관찰 기간에 검색된 필터링 데이터 세트의 스토리지 내 비율도 그래프로 표시합니다.

 스크린샷.

이번 주제에서 앞서 언급했듯이, 자주 액세스하지 않는 객체를 분석할 때 스토리지 클래스는 Amazon S3에 업로드한 시점 이후의 연령을 바탕으로 그룹화한 필터링 객체 모음을 살펴봅니다. 스토리지 클래스 분석은 다음과 같은 사전 정의된 객체 연령 그룹을 이용합니다.

  • Amazon S3 객체(0~29일)

  • Amazon S3 객체(30~44일)

  • Amazon S3 객체(45~59일)

  • Amazon S3 객체(60~74일)

  • Amazon S3 객체(75~89일)

  • Amazon S3 객체(90~179일)

  • Amazon S3 객체(180~364일)

  • Amazon S3 객체(365일 이상)

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

다음 예제에서처럼, Amazon S3 콘솔은 사전 정의된 객체 연령 그룹을 바탕으로 구분된 액세스 패턴을 보여줍니다.

 스크린샷.

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 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 버킷 상에 생성해야 합니다. 정책에 대한 예는 Amazon S3 인벤토리 및 Amazon S3 분석에 권한 부여을 참조하십시오.

스토리지 클래스 분석 보고서를 구성한 후 24시간이 지나면, 내보낸 보고서를 매일 받게 됩니다. 이후에는 Amazon S3이 모니터링을 계속 실시하고 매일 내보내기를 수행합니다.

CSV 파일은 스프레드시트 애플리케이션에서 열거나 Amazon QuickSight 같은 다른 애플리케이션에서 가져올 수 있습니다. Amazon QuickSight에서 Amazon S3 파일을 이용하는 방법은 Amazon QuickSight 사용 설명서Amazon S3 파일을 사용한 데이터 세트 생성 단원을 참조하십시오.

내보낸 파일에 있는 데이터는 다음 예제에서처럼 객체 연령 그룹의 날짜를 바탕으로 정렬됩니다.

 스크린샷.
 스크린샷.

보고서 끝에 있는 객체 연령 그룹은 ALL입니다. ALL 열에는 해당 일의 모든 연령 그룹에 대한 누계가 표시됩니다. 스토리지 클래스가 STANDARD라면, ALL 열에는 다음 예제에서처럼 ObjectAgeForSIATransitionRecommendedObjectAgeForSIATransition 행의 데이터도 함께 표시됩니다.

 스크린샷.

다음 단원에서는 보고서에서 사용한 행을 설명합니다.

내보낸 파일 레이아웃

다음 표는 내보낸 파일의 레이아웃을 설명합니다.

표의 오른쪽 위 모서리에 확장 화살표()가 보이는 경우 새 창에서 표를 열 수 있습니다. 창을 닫으려면 오른쪽 아래 모서리에 있는 닫기 버튼(X)을 선택합니다.

Amazon S3 스토리지 클래스 분석 내보내기 파일 레이아웃

열 이름 차원/지표 DataType 설명
날짜 차원 문자열 기록을 처리한 날짜입니다. 형식은 월-일-년입니다.
ConfigId 차원 문자열

필터 구성을 추가할 때 필터 이름으로 입력한 값입니다.

Filter 차원 문자열

필터 구성을 추가할 때 구성한 전체 필터 값입니다

StorageClass 차원 문자열

데이터의 스토리지 클래스입니다.

ObjectAge 차원 문자열

필터에 있는 객체의 연령 그룹입니다. 128KB 이상의 객체에 적용되는 8가지 연령 그룹(0~29일, 30~44일, 45~59일, 60~74일, 75~89일, 90~179일, 180~364일, 365일 이상) 외에도, 모든 연령 그룹을 의미하는 추가 값인 'ALL'이 있습니다.

ObjectCount 지표 정수

연령 그룹의 해당 일에 각 스토리지 클래스에 계산된 총 객체 숫자입니다. AgeGroup='ALL'의 경우, 이 값은 해당 일의 모든 연령 그룹에 대한 총 객체 숫자가 됩니다.

DataUploaded_MB 지표 번호

연령 그룹의 해당 일에 각 스토리지 클래스에 업로드된 데이터의 총 용량(MB)입니다. AgeGroup='ALL'의 경우, 이 값은 해당 일의 모든 연령 그룹에 업로드한 총 용량(MB)이 됩니다.

Storage_MB 지표 번호

연령 그룹의 해당 일에 각 스토리지 클래스에 있는 총 스토리지(MB)입니다. AgeGroup='ALL'의 경우, 이 값은 해당 일의 모든 연령 그룹에 대한 전체 스토리지(MB)가 됩니다.

DataRetrieved_MB 지표 번호

연령 그룹의 해당 일에 각 스토리지 클래스에서 GET 요청으로 전송한 데이터(MB)입니다. AgeGroup='ALL'의 경우, 이 값은 해당 일의 모든 연령 그룹에서 GET 요청으로 전송한 총 데이터가 됩니다.

GetRequestCount 지표 정수

연령 그룹의 해당 일에 각 스토리지 클래스에 적용된 GET 요청 숫자입니다. AgeGroup='ALL'의 경우, 이 값은 해당 일의 모든 연령 그룹에 적용된 총 GET 요청 숫자가 됩니다.

CumulativeAccessRatio 지표 번호

누적 액세스율입니다.

ObjectAgeForSIATransition 지표 정수(일)

이 값은 AgeGroup=’ALL’에서 스토리지 클래스가 STANDARD일 때만 존재합니다. 이 값은 STANDARD_IA로의 이전에 대해 관찰된 연령을 의미합니다.

RecommendedObjectAgeForSIATransition 지표 정수(일)

이 값은 AgeGroup=’ALL’에서 스토리지 클래스가 STANDARD일 때만 존재합니다. 이 값은 ObjectAgeForSIATransition 안정화 후 STANDARD_IA로의 이전을 고려한 객체 연령을 의미합니다.

다음은 스토리지 인벤토리에 사용되는 REST 작업입니다.