워크로드 관리 구현
자동 WLM 또는 수동 WLM으로 실행되도록 Amazon Redshift WLM을 구성할 수 있습니다.
자동 WLM
시스템 처리량을 극대화하고 리소스를 효율적으로 사용하려면 Amazon Redshift가 자동 WLM을 통해 동시 쿼리를 실행하기 위해 리소스를 나누는 방법을 관리하게 할 수 있습니다. 자동 WLM는 쿼리를 실행하는 데 필요한 리소스를 관리합니다. Amazon Redshift는 동시에 실행되는 쿼리의 수와 디스패치된 각 쿼리에 할당되는 메모리의 양을 결정합니다. 동시 쿼리를 실행하기 위해 리소스가 분할되는 방식을 Amazon Redshift가 관리하도록 하려면 자동 WLM을 사용하세요. 자세한 내용은 자동 WLM 구현 단원을 참조하십시오.
동시성 확장과 자동 WLM을 사용하면 일관되게 빠른 쿼리 성능으로 동시 사용자 및 동시 쿼리를 사실상 무제한 지원할 수 있습니다. 자세한 내용은 동시성 확장 작업 단원을 참조하십시오.
참고
대부분의 경우 자동 WLM을 사용하는 것이 좋습니다. 수동 WLM을 사용 중이고 자동 WLM으로 마이그레이션하려는 경우 수동 WLM에서 자동 WLM으로 마이그레이션 섹션을 참조하세요.
자동 WLM을 사용하면 대기열에 있는 워크로드의 쿼리 우선 순위를 정의할 수 있습니다. 쿼리 우선 순위에 대한 자세한 내용은 쿼리 우선 순위 섹션을 참조하세요.
수동 WLM
다수의 세션 또는 사용자가 동시에 쿼리를 실행할 수도 있습니다. 일부 쿼리는 장기간 클러스터 리소스를 소모하여 다른 쿼리의 성능에 영향을 미칠 수 있습니다. 특수한 사용 사례의 경우 수동 WLM을 통해 이를 관리할 수 있습니다. 동시성을 보다 세밀하게 제어하려면 수동 WLM을 사용하세요.
장기 실행 쿼리와 단기 실행 쿼리를 위한 별도의 대기열을 만들도록 WLM 구성을 수정하여 시스템 성능을 관리할 수 있습니다. 실행 시간에 쿼리를 사용자 그룹 또는 쿼리 그룹에 따라 이 대기열로 라우팅할 수 있습니다.
쿼리를 특정 대기열로 라우팅하는 규칙은 쿼리를 실행하는 사용자나 지정하는 레이블을 기준으로 설정할 수 있습니다. 또한 각 대기열에 할당되는 메모리 크기도 구성이 가능합니다. 따라서 대용량 쿼리를 실행하는 대기열에는 다른 대기열보다 많은 메모리를 할당하는 것이 좋습니다. 장기 실행 쿼리를 제한하기 위해 QMR(쿼리 모니터링 규칙)을 구성할 수도 있습니다. 자세한 내용은 수동 WLM 구현 단원을 참조하십시오.
참고
총 15개 이하의 쿼리 슬롯이 있는 수동 WLM 쿼리 대기열을 구성하는 것이 좋습니다. 자세한 내용은 동시성 레벨 단원을 참조하십시오.
수동 WLM 구성과 관련하여 대기열에 할당할 수 있는 최대 슬롯은 50개라는 점에 유의하세요. 그러나 이는 자동 WLM 구성에서 Amazon Redshift 클러스터가 항상 50개의 쿼리를 동시에 실행한다는 의미는 아닙니다. 이는 클러스터의 메모리 요구 사항이나 기타 유형의 리소스 할당에 따라 변경될 수 있습니다.
주제
