Amazon Redshift FAQ - 클라우드 데이터 웨어하우스 - Amazon Web Services\nAmazon Redshift에 관한 새로운 소식은 What's New in Amazon Redshift 페이지에서 확인하십시오.\n자세한 정보와 사용 지침은 설명서에서 확인하세요.\nQ: Amazon Redshift는 무엇인가요?\nAmazon Redshift는 완전관리형 확장 가능 클라우드 데이터 웨어하우스로서 쉽고 빠르고 안전한 대규모 분석을 통해 인사이트를 얻는 시간을 단축해줍니다. 수천에 이르는 고객이 Amazon Redshift를 이용해 테라바이트부터 페타바이트까지의 데이터를 분석하고 복잡한 분석 쿼리를 실행하고 있습니다. 고객은 운영 데이터베이스, 데이터 레이크, 데이터 웨어하우스 및 서드 파티 데이터 집합에 존재하는 모든 데이터에서 실시간 인사이트와 예측 분석 결과를 얻을 수 있습니다. Amazon Redshift는 다른 우수한 클라우드 데이터 웨어하우스보다 3배 더 높은 가성비로 이 모든 것을 제공하며, 고객이 비용을 예측 가능하게 관리할 수 있도록 도와줍니다.\nAmazon Redshift Serverless는 데이터 웨어하우스 클러스터를 구성하거나 관리할 필요 없이 페타바이트 규모의 분석을 수초 안에 쉽게 실행하고 빠르게 인사이트를 얻을 수 있습니다. Amazon Redshift Serverless는 데이터 웨어하우스 용량을 자동으로 프로비저닝하고 크기 조정하여 수요가 많고 예측할 수 없는 워크로드에 맞춰 높은 성능을 제공하며, 사용한 리소스에 대해서만 비용을 지불하면 됩니다.\nQ: 여러 고객이 Amazon Redshift를 선택하는 가장 중요한 이유는 무엇인가요?\n수천에 이르는 고객이 Amazon Redshift를 선택하는 이유는 사용하기 쉽고 어떤 규모에서든 높은 성능을 제공하고 모든 데이터를 분석할 수 있어서 인사이트를 얻는 시간이 단축되기 때문입니다. Amazon Redshift는 완전관리형 서비스로서 사전 프로비저닝 옵션과 서버리스 옵션을 모두 제공하므로 데이터 웨어하우스를 관리하지 않고도 분석을 실행 및 크기 조정하기가 쉽습니다. 예측 가능한 워크로드의 경우 사전 프로비저닝 옵션을 선택하거나, 반대로 수요가 많고 예측할 수 없는 워크로드에 대해서는 데이터 웨어하우스 용량을 자동으로 프로비저닝하고 크기 조정해 높은 성능을 제공하는 Amazon Redshift Serverless 옵션을 선택할 수 있습니다. 또한, 다른 우수한 클라우드 데이터 웨어하우스보다 최대 3배 더 높은 가성비로 어떤 규모에서든 높은 성능을 제공하며, 고객이 비용을 예측 가능하게 관리할 수 있도록 도와줍니다. Amazon Redshift를 사용하면 운영 데이터베이스, 데이터 레이크, 데이터 웨어하우스 및 수천 개의 서드 파티 데이터 집합에 존재하는 모든 데이터에 대해 실시간 예측 분석을 실행하여 인사이트를 얻을 수 있습니다. Amazon Redshift는 유휴 및 전송 중인 데이터를 안전하게 지키며, 내부와 외부의 규정 준수 요구 사항을 충족합니다. 업계를 선도하는 보안을 지원함으로써 전송 중이거나 유휴 상태인 데이터를 보호하고, SOC1, SOC2, SOC3 및 PCI DSS Level 1 요구 사항을 준수합니다. 모든 Redshift 보안 및 규정 준수 기능은 추가 비용 없이 제공됩니다.\nQ: Amazon Redshift는 어떤 방식으로 데이터 웨어하우스 관리를 단순화합니까?\nAmazon Redshift의 관리는 AWS에서 모두 이루어지기 때문에 사용자는 하드웨어 프로비저닝, 소프트웨어 패치 적용, 설정, 구성, 그리고 오류 복구를 노드 및 드라이브 모니터링, 백업과 같은 데이터 웨어하우스 관리 작업에 대해 더 이상 걱정할 필요가 없습니다. AWS에서 고객을 대신해 데이터 웨어하우스를 설정하고 운영하고 크기 조정하는 데 필요한 작업을 관리하므로 고객은 애플리케이션을 구축하는 작업에 집중할 수 있습니다. Amazon Redshift는 자동 튜닝 기능도 제공하며, Redshift Advisor에서 웨어하우스를 관리하기 위한 권장 사항도 표시합니다. Redshift Spectrum에 대해 Amazon Redshift는 Amazon S3에 저장된 데이터에 대한 쿼리와 관련된 모든 컴퓨팅 인프라, 로드 밸런싱, 계획, 일정 예약 및 실행을 관리합니다. 서버리스 옵션은 데이터 웨어하우스 용량을 자동으로 프로비저닝하고 크기 조정하여 수요가 많고 예측할 수 없는 워크로드에 맞춰 높은 성능을 제공하며, 사용한 리소스에 대해서만 비용을 지불하면 됩니다.\nQ: 다른 데이터 웨어하우스의 성능과 비교해 Amazon Redshift의 성능은 어떤가요?\nTPC-DS 벤치마크 결과에 따르면 Amazon Redshift는 가장 우수한 가격 대비 성능을 제공합니다. 이는 비교적 작은 3TB의 데이터 집합에서도 마찬가지입니다. Amazon Redshift는 다른 클라우드 데이터 웨어하우스보다 최대 3배 더 높은 가격 대비 성능을 제공합니다. 즉, 수동 튜닝 없이 Amazon Redshift가 제공하는 최고의 가격 대비 성능을 누릴 수 있습니다. 다른 클라우드 데이터 웨어하우스보다 최대 3배 더 높은 Amazon Redshift의 가격 대비 성능 | AWS 빅 데이터 블로그.\nAmazon Redshift는 읽기에 최적화된 효율적인 열 형식 압축 데이터 스토리지와, 수백 개의 노드로 선형 확장하는 대량 병렬 처리(MPP) 컴퓨팅 클러스터를 비롯한 다양한 혁신 기능을 이용하여 데이터 웨어하우징 및 분석 워크로드에 대해 기존 데이터베이스보다 최대 10대 더 높은 성능을 달성합니다. Amazon Redshift는 일련의 행으로 데이터를 저장하는 대신에 열 단위로 데이터를 구성합니다. Amazon Redshift는 데이터를 빈 테이블로 로드할 때 자동으로 데이터를 샘플링하여 가장 적절한 압축 스키마를 선택합니다.\nRedshift Spectrum을 사용하면 Amazon S3에 있는 엑사바이트 규모의 데이터에 대해 쿼리를 수행할 수 있습니다. 로딩 또는 추출, 변환, 로드가 필요하지 않습니다. Amazon Redshift에 전혀 데이터를 저장하지 않더라도 여전히 Redshift Spectrum을 사용하여 Amazon S3에 있는 엑사바이트 규모의 데이터 집합을 쿼리할 수 있습니다. 구체화된 보기는 대시보드, 비즈니스 인텔리전스(BI) 도구로부터의 쿼리, ELT 데이터 처리 등의 반복적이고 예측 가능한 워크로드에 대해 상당히 빠른 쿼리 성능을 제공합니다. 구체화된 보기를 사용하면 쿼리의 사전 연산 결과를 저장하고, 가장 최근에 원본 테이블에서 변경된 사항을 점진적으로 처리하여 효율적으로 관리할 수 있습니다. 구체화된 보기를 참조하는 후속 쿼리는 사전 연산 결과를 사용하여 실행 속도를 높이며, 자동 새로 고침과 쿼리 재작성 기능은 구체화된 보기 사용을 간소화하고 자동화합니다.\n온프레미스 데이터 웨어하우스의 컴퓨팅 및 스토리지 용량은 온프레미스 하드웨어의 제약에 따라 제한됩니다. Amazon Redshift를 사용하면 변화하는 워크로드에 맞춰 필요한 만큼 컴퓨팅 및 스토리지를 독립적으로 크기 조정할 수 있습니다. Redshift Managed Storage(RMS)는 이제 Amazon S3 스토리지를 사용해 스토리지를 페타바이트 규모로 확장할 수 있는 기능을 지원합니다.\n자동 테이블 최적화(ATO)는 수동 작업 없이 최적의 정렬 및 분산 키 생성이 제공하는 성능 이점을 얻을 수 있도록 해주는 셀프 튜닝 기능입니다. ATO는 쿼리가 테이블과 상호 작용하는 방식을 관찰하고 기계 학습(ML)을 사용해 최상의 정렬 및 분산 키를 선택하여 클러스터 워크로드에 대한 성능을 최적화합니다. ATO 최적화는 ATO를 적용하지 않은 클러스터와 비교했을 때 3TB 및 30TB의 TPC-DS 벤치마크 적용 시 클러스터 성능이 각각 24% 및 34% 향상되는 것으로 나타났습니다. 자동 진공 삭제, 자동 테이블 정렬, 자동 분석과 같은 추가 기능을 사용하면 Redshift 클러스터를 수동으로 유지 관리하고 튜닝하지 않아도 되므로 새로운 클러스터 및 프로덕션 워크로드에 대해 최고의 성능을 얻을 수 있습니다.\n워크로드 관리 기능은 쿼리에 일련의 정의된 대기열 경로를 지정해 클러스터의 동시성 및 리소스 사용률을 관리할 수 있도록 해줍니다. 현재, Amazon Redshift는 자동 및 수동 구성 방식을 모두 지원하고 있습니다. 수동 WLM 구성을 사용하면 사용자가 각 대기열에 할당되는 메모리의 양과 최대 대기열 수를 정의해야 하며, 이때 각각의 대기열은 이 메모리로부터 실행할 수 있는 일정한 메모리를 얻습니다. 수동 WLM 구성은 워크로드의 변화에 따라 수정되지 않으며, 적절한 운영을 위해 쿼리의 리소스 사용률에 대한 면밀한 정보가 필요합니다. Amazon Redshift의 자동 WLM은 대기열에 대한 메모리 사용률 또는 동시성을 정의하도록 요구하지 않습니다. 그 대신 처리량에 맞는 최적화를 위해 동시성을 동적으로 조정합니다. 선택 사항인 쿼리 우선 순위를 정의하면 비즈니스 우선 순위에 따라 쿼리에 우선 리소스 할당을 제공할 수 있습니다. 또한, 자동 WLM은 워크로드 관리를 위한 강력한 도구를 제공합니다. 쿼리 우선 순위 기능은 사용자가 워크로드에 우선 순위를 정의해 Amazon Redshift에서 해당 워크로드가 우선 처리되도록 하고 일정한 쿼리 성능을 위해 사용량이 많은 시간에 해당 워크로드에 더 많은 리소스를 할당할 수도 있습니다. 쿼리 모니터링 규칙은 소모가 많은 시스템 리소스에서 런어웨이 또는 높은 비용의 쿼리를 감지하고 방지하는 등 원치 않는 상황을 관리할 수 있는 수단을 제공합니다. 적응형 동시성 성능 개선을 지원하는 자동 WLM에서 핵심적인 부분은 적절한 메모리 할당, 대기열 사이에서 메모리의 정적 파티셔닝 제거, 처리량 개선입니다.\nAmazon Redshift Advisor는 클러스터에 대한 워크로드 및 사용량 지표를 분석하여 성능을 개선하고 비용을 최적화하도록 사용자 지정된 권장 사항을 개발합니다. Amazon Redshift 콘솔에 로그인하여 Advisor 권장 사항을 확인하세요. 자세한 내용은 Amazon Redshift Advisor 권장 사항을 활용하여 작업을 참조하세요.\nQ: Amazon Redshift를 시작하려면 어떻게 해야 하나요?\nAWS 관리 콘솔에서 클릭 몇 번으로 데이터 쿼리를 시작할 수 있습니다. 사전 로드된 샘플 데이터 집합(벤치마크 데이터 집합 TPC-H, TPC-DS 등) 및 기타 샘플 쿼리를 활용해 분석을 즉시 시작할 수 있습니다. 데이터베이스, 스키마, 테이블을 생성하고 Amazon S3로부터 데이터를 로드하거나, Amazon Redshift 데이터 공유를 통해 데이터에 액세스하거나, Amazon Redshift가 프로비저닝한 기존 클러스터 스냅샷으로부터 복원할 수 있습니다. 또한 Amazon S3 데이터 레이크에서 Parquet나 ORC와 같은 개방형 형식의 데이터를 직접 쿼리하거나 Amazon Aurora, Amazon RDS PostgreSQL, MySQL와 같은 운영 데이터베이스에서 데이터를 쿼리할 수도 있습니다.\nAmazon Redshift Serverless를 시작하려면 “Amazon Redshift Serverless 사용해 보기(Try Amazon Redshift Serverless)”를 선택하고 데이터 쿼리를 시작합니다. Amazon Redshift Serverless는 워크로드 증가에 맞춰 자동으로 조정됩니다.\nQ: Amazon Redshift에 대해 자세히 알아보고 온보딩하는 데 도움을 받을 수 있나요?\nA: 예. Amazon Redshift 전문가로부터 질문에 대한 답변을 듣고 지원을 받을 수 있습니다. AWS에 문의하면 영업일 기준 1일 이내에 회신하여 AWS가 귀사에 어떤 도움이 될 수 있는지 설명해 드립니다.\nQ: Amazon Redshift의 Advanced Query Accelerator(AQUA)란 무엇인가요?\nAdvanced Query Accelerator(AQUA)는 특정 유형의 쿼리를 자동으로 부스트하여 다른 기업 클라우드 데이터 웨어하우스보다 최대 10배 더 빠르게 Amazon Redshift를 실행하는 새로운 분산형 하드웨어 가속 캐시입니다. AQUA를 RA3.16xlarge, RA3.4xlarge 또는 RA3.xlplus와 함께 추가 비용이나 코드를 변경할 필요 없이 사용할 수 있습니다.\nQ: Redshift 데이터 웨어하우스에 대해 AQUA를 활성화/비활성화하려면 어떻게 해야 합니까?\nRA3 노드에서 실행되는 Redshift 클러스터의 경우 Redshift 콘솔, AWS Command Line Interface(CLI) 또는 API를 사용하여 클러스터 수준에서 AQUA를 활성화/비활성화할 수 있습니다. DC, DS 또는 이전 세대 노드에서 실행되는 Redshift 클러스터의 경우 RA3 노드로 업그레이드한 후 AQUA를 활성화/비활성화해야 합니다.\nQ: AQUA로 가속화할 수 있는 쿼리의 유형은 무엇입니까?\nAQUA는 스캔, 필터링 및 집계와 같은 데이터 집약적 태스크를 스토리지 계층과 가까운 위치에서 실행함으로써 분석 쿼리를 가속화합니다. 대규모 스캔, 특히 LIKE 및 SIMILAR_TO 조건자가 있는 스캔이 필요한 쿼리에서 가장 뚜렷한 성능 개선을 볼 수 있습니다. 시간이 지나면 AQUA로 가속화할 수 있는 쿼리 유형이 늘어날 것입니다.\nQ: Redshift 클러스터에서 AQUA로 가속화되는 쿼리를 확인하려면 어떻게 해야 합니까?\n시스템 테이블을 쿼리하여 AQUA로 가속화되는 쿼리를 볼 수 있습니다.\nQ: Amazon Redshift 관리형 스토리지란 무엇입니까?\nAmazon Redshift 관리형 스토리지는 서버리스 및 RA3 노드 유형과 함께 사용할 수 있으며, 이를 사용하면 컴퓨팅과 스토리지를 개별적으로 크기 조정하고 비용을 지불할 수 있으므로 컴퓨팅 요구 사항만을 기준으로 클러스터의 크기를 조정할 수 있습니다. 이 스토리지는 고성능 SSD 기반 로컬 스토리지를 자동으로 Tier-1 캐시로 사용하고, 데이터 블록 온도, 데이터 블록 에이지 및 워크로드 패턴과 같은 최적화 기술을 활용하여 고성능을 제공하면서, 특별한 조치를 요하지 않고 필요할 때 자동으로 스토리지를 Amazon S3로 확장합니다.\nQ: Amazon Redshift의 관리형 스토리지를 사용하려면 어떻게 해야 합니까?\nAmazon Redshift Dense Storage 또는 Dense Compute 노드를 이미 사용하고 있다면 탄력적 크기 조정을 사용해 기존 클러스터를 새로운 컴퓨팅 인스턴스인 RA3로 업그레이드할 수 있습니다. Amazon Redshift Serverless와 RA3 인스턴스 사용 클러스터는 자동으로 Redshift 관리형 스토리지를 사용해 데이터를 저장합니다. 이 기능을 사용하는 데 있어서, Amazon Redshift Serverless 또는 RA3 인스턴스를 사용하는 것 외에 다른 작업은 필요하지 않습니다.\nQ: Amazon Redshift Spectrum이란 무엇입니까?\nAmazon Redshift Spectrum은 데이터 로딩이나 ETL 없이도 Amazon S3의 데이터 레이크에 대해 쿼리를 실행할 수 있게 해주는 Amazon Redshift의 기능입니다. SQL 쿼리를 발행하면, 쿼리가 Amazon Redshift 엔드포인트로 전달되고 여기에서 쿼리 플랜을 생성하고 최적화합니다. Amazon Redshift는 로컬에 있는 데이터와 Amazon S3에 있는 데이터가 무엇인지 파악하고, 읽어와야 하는 S3 데이터 양을 최소화하기 위한 플랜을 생성하고, 공유 리소스 풀의 Amazon Redshift Spectrum 작업자에게 S3에서 데이터를 읽고 처리하도록 요청합니다.\nQ: RA3 인스턴스 사용을 고려해야 할 경우는 언제입니까?\n다음과 같은 경우에 RA3 노드 유형의 선택을 고려할 수 있습니다.\n스토리지와 별도로 컴퓨팅 크기를 조정하여 컴퓨팅 비용을 결제할 수 있는 유연성이 필요한 경우\n전체 데이터 중 일부를 쿼리하는 경우\n데이터 볼륨이 급격히 증가하거나 급격히 증가할 것으로 예상되는 경우\n성능 요구 사항만을 기준으로 클러스터의 크기를 결정할 수 있는 유연성을 원하는 경우\n데이터의 규모가 계속 증가해 페타바이트 수준에 이르는 과정에서 Amazon Redshift 데이터 웨어하우스에 수집하는 데이터의 양도 증가합니다. 이 경우 모든 데이터를 경제적으로 분석할 수 있는 방법이 필요할 수 있습니다.\n관리형 스토리지를 사용하는 새로운 Amazon Redshift RA3 인스턴스를 사용하면 성능 요구 사항에 따라 노드의 수를 선택할 수 있으며 사용한 관리형 스토리지의 비용만 지불하면 됩니다. 이는 스토리지 비용 증가 없이 날마다 처리하는 데이터 양에 따라 RA3 클러스터의 크기를 조정할 수 있는 유연성을 제공합니다. AWS Nitro System을 기반으로 관리형 스토리지를 사용하는 RA3 인스턴스는 핫 데이터에 고성능 SSD를 사용하고 콜드 데이터에는 Amazon S3를 사용하여 편리하고 경제적인 스토리지와 빠른 쿼리 성능을 제공합니다.\nQ: Amazon Redshift와 Amazon RDS는 언제 사용하나요?\nAmazon Redshift와 Amazon Relational Database Service(RDS)는 모두 클라우드에서 기존의 관계형 데이터베이스를 실행할 수 있는 것은 물론 데이터베이스 관리 업무를 덜어줄 수 있습니다. 고객은 주로 Amazon Redshift를 보고 및 분석에 사용하고, Amazon RDS 데이터베이스는 온라인 트랜잭션 처리(OLTP) 워크로드에 사용합니다. OLTP 워크로드는 특정 정보에 대한 빠른 쿼리를 필요로 하며 삽입, 업데이트, 삭제 같은 트랜잭션에 대한 지원은 Amazon RDS가 가장 잘 처리합니다. Amazon Redshift는 다중 노드의 규모 및 리소스를 활용하며 다양한 최적화 기능을 사용하여 대용량 데이터 집합에 대한 분석 및 보고 워크로드에 대해 기존 데이터베이스와 비교하여 훨씬 향상된 성능을 제공합니다. Amazon Redshift는 데이터 및 쿼리 복잡성이 증가하는 것에 대비하거나 보고 및 분석 처리로 인해 OLTP 워크로드 성능이 저하되는 것을 방지하는 우수한 확장 옵션을 제공합니다. 이제 새로운 Federated Query 기능을 사용하면 Amazon Redshift가 포함된 Aurora 데이터베이스 서비스 또는 Amazon RDS에서 데이터를 쉽게 쿼리할 수 있습니다.\nQ: Amazon Redshift 또는 Redshift Spectrum과 Amazon EMR은 각각 언제 사용합니까?\nApache Spark, Hadoop, Presto 또는 Hbase 같은 빅 데이터 처리 프레임워크에서 사용자 지정 코드를 사용하여 매우 방대한 양의 데이터 세트를 처리 및 분석하는 경우, Amazon EMR을 사용해야 합니다. Amazon EMR에서는 클러스터의 구성과 클러스터에 설치하는 소프트웨어를 사용자가 모두 제어할 수 있습니다.\nAmazon Redshift와 같은 데이터 웨어하우스는 다양한 유형의 분석을 사용하도록 설계되었습니다. 데이터 웨어하우스는 인벤토리, 금융 및 소매 판매 시스템 등 서로 다른 여러 소스에서 데이터를 가져오도록 설계되었습니다. 회사 전체에서 일관되고 정확한 보고를 지원하기 위해 데이터 웨어하우스는 고도로 정형화된 방식으로 데이터를 저장합니다. 이러한 구조는 데이터 일관성 규칙을 직접 데이터베이스 테이블에 구축합니다. Amazon Redshift는 대규모 정형 및 반정형 데이터에 대해 복잡한 쿼리를 수행하고 빠른 성능을 얻어야 하는 경우에 최적의 서비스입니다.\nRedshift Spectrum 기능은 Amazon Redshift 및 S3에 저장된 데이터에 대해 쿼리를 수행하기에는 매우 적합하지만, 엔터프라이즈에서 Amazon EMR과 같은 처리 프레임워크를 사용하는 일반적인 유형의 사용 사례에는 적합하지 않습니다. Amazon EMR은 SQL 쿼리를 실행하는 것 이외에도 상당히 많은 작업을 수행합니다. Amazon EMR은 Spark, Hadoop, Presto 등과 같은 인기 있는 빅 데이터 처리 프레임워크의 최신 버전을 사용하여 완벽하게 사용자 지정 가능한 클러스터에서 방대한 규모의 데이터 세트를 처리하고 분석할 수 있는 관리형 서비스입니다. Amazon EMR을 사용하면 기계 학습, 그래프 분석, 데이터 변환, 스트리밍 데이터 및 코딩할 수 있는 거의 모든 작업 등 애플리케이션의 다양한 확장 데이터 처리 작업을 실행할 수 있습니다.\nRedshift Spectrum을 EMR과 함께 사용할 수 있습니다. Redshift Spectrum은 테이블 정의를 저장할 때 Amazon EMR과 같은 접근 방식을 사용합니다. Redshift Spectrum은 Amazon EMR에서 데이터 및 테이블 정의를 저장할 때 사용하는 것과 같은 Apach Hive Metastore를 지원합니다. 이미 Amazon EMR을 사용 중이고 Hive Metastore를 보유하고 있다면, 이를 사용하도록 Amazon Redshift 클러스터를 구성하기만 하면 됩니다. 그러면 Amazon EMR 작업과 더불어 해당 데이터를 즉시 쿼리할 수 있습니다. 따라서 이미 EMR을 사용하여 대규모 데이터 스토어를 처리하고 있다면, Redshift Spectrum을 동시에 사용하여 Amazon EMR 작업을 방해하지 않고 해당 데이터를 쿼리할 수 있습니다.\n쿼리 서비스, 데이터 웨어하우스 및 복잡한 데이터 처리 프레임워크 모두 각자의 자리가 있으며 서로 다른 용도로 사용됩니다. 작업에 적합한 도구를 선택하기만 하면 됩니다.\nQ: Amazon Athena와 Amazon Redshift Spectrum은 각각 언제 사용하나요?\nAmazon Athena는 표준 SQL을 사용해 Amazon S3에 저장된 데이터를 간편하게 분석할 수 있는 대화식 쿼리 서비스입니다. Athena는 사용이 쉽습니다. S3에 저장된 데이터를 가리키고 스키마를 정의한 후 표준 SQL을 사용하여 쿼리를 시작하기만 하면 됩니다.\nRedshift Spectrum은 Amazon Redshift의 한 기능입니다. 최고 성능의 엄격한 서비스 수준 계약(SLA)으로 자주 액세스되는 데이터를 분석해야 한다면 Amazon Redshift를 사용해야 합니다. Redshift Spectrum을 사용하면 Amazon Redshift 쿼리를 Amazon S3 데이터 레이크에서 덜 빈번하게 액세스되는 데이터로 확장할 수 있습니다. 이렇게 하면 자유롭게 원하는 장소에 원하는 형식으로 데이터를 저장하고 필요할 때 이를 처리할 수 있습니다.\nQ: Amazon EC2에서 자체 MPP 데이터 웨어하우스 클러스터를 실행하는 대신에 Amazon Redshift를 사용해야 하는 이유는 무엇입니까?\nAmazon Redshift는 데이터 웨어하우스 관리와 관련하여 시간 소모가 많은 다음과 같은 작업을 자동으로 처리합니다.\n설정: Amazon Redshift를 사용하면 간단하게 데이터 웨어하우스 클러스터를 만들고 스키마를 정의하며 데이터의 로드 및 쿼리를 시작할 수 있습니다. 프로비저닝, 구성 또는 패치를 관리할 필요가 없습니다.\n데이터 내구성: Amazon Redshift는 데이터 웨어하우스 클러스터 내에서 데이터를 복제하며, 99.999999999%의 내구성을 보장하도록 설계된 Amazon S3에 데이터를 지속적으로 백업합니다. Amazon Redshift는 각 드라이브의 데이터를 클러스터 내의 다른 노드로 미러링합니다. 드라이브가 실패하면, 쿼리는 Redshift가 복제본에서 드라이브를 다시 구축하는 동안 지연 시간이 약간 증가된 채로 쿼리가 계속 실행됩니다. 노드가 실패하는 경우 Amazon Redshift는 자동으로 새로운 노드를 프로비저닝하고 클러스터 내의 다른 드라이브 또는 Amazon S3에서 데이터 복구를 시작합니다. 또한 가장 빈번하게 쿼리되는 데이터 복구를 우선 처리하므로 가장 빈번하게 실행되는 쿼리를 신속하게 사용할 수 있게 됩니다.\n규모 조정: 용량 및 성능 변경이 필요한 경우 단일 API를 호출하거나 AWS Management Console에서 몇 번 클릭하여 Amazon Redshift 데이터 웨어하우스 클러스터에 노드를 추가하거나 삭제할 수 있습니다. Amazon Redshift에서 스케줄러 기능을 사용하여 규모 및 크기 조정 작업을 예약할 수도 있습니다.\n자동 업데이트 및 패치 적용: Amazon Redshift에서는 데이터 웨어하우스에 자동으로 업그레이드 및 패치를 적용하므로 애플리케이션 관리가 아니라 애플리케이션 자체에 더 집중할 수 있습니다.\n엑사바이트 규모의 쿼리 기능: Amazon Redshift Spectrum을 사용하면 Amazon S3에 있는 엑사바이트 규모의 데이터에 대해 쿼리를 수행할 수 있습니다. 로딩이나 ETL은 필요가 없습니다. Amazon Redshift에 전혀 데이터를 저장하지 않더라도 여전히 Redshift Spectrum을 사용하여 Amazon S3에 있는 엑사바이트 규모의 데이터 집합을 쿼리할 수 있습니다.\nQ: Amazon Redshift 데이터 웨어하우스 클러스터를 만들고 액세스하려면 어떻게 해야 합니까?\nAWS 관리 콘솔 또는 Amazon Redshift API를 사용하여 Amazon Redshift 데이터 웨어하우스 클러스터를 손쉽게 만들 수 있습니다. 단일 노드의 160GB 데이터 웨어하우스로 시작하고 AWS 콘솔에서 클릭 몇 번이나 단일 API 호출을 사용하여 페타바이트 이상까지 확장할 수 있습니다.\n평가 또는 개발/테스트 워크로드에 가장 적합한 단일 노드 구성을 사용하면 Amazon Redshift를 신속하고 비용 효율적으로 시작할 수 있고 필요에 따라 다중 노드 구성으로 확장할 수 있습니다. Redshift 데이터 웨어하우스 클러스터는 노드 유형에 따라 1~128개의 컴퓨팅 노드를 포함할 수 있습니다. 최신 세대 노드 유형인 RA3의 경우 최소 노드 수는 2개입니다. 자세한 내용은 설명서를 참조하세요.\n다중 노드 구성에는 클라이언트 연결을 관리하고 쿼리를 수신하는 리더 노드와 데이터를 저장하고 쿼리 및 계산을 수행하는 2개의 컴퓨팅 노드가 필요합니다. 컴퓨팅 노드와 크기가 동일한 리더 노드는 자동적으로 프로비저닝되며 요금은 부과되지 않습니다.\n기본 가용 영역(선택), 노드 수, 노드 유형, 프라이머리 이름 및 암호, 보안 그룹, 백업 보존 기간의 기본 설정 및 기타 시스템 설정을 지정하기만 하면 됩니다. 사용자가 원하는 구성을 선택하면 Amazon Redshift가 필요한 리소스를 프로비저닝하고 데이터 웨어하우스 클러스터를 설정합니다.\n데이터 웨어하우스 클러스터를 사용할 수 있게 되면 AWS 관리 콘솔 또는 Redshift API를 사용하여 해당 엔드포인트 및 JDBC 및 ODBC 연결 스트링을 검색할 수 있습니다. 그런 다음 선호하는 데이터베이스 도구, 프로그래밍 언어 또는 비즈니스 인텔리전스(BI) 도구에 이 연결 스트링을 사용할 수 있습니다. 실행 중인 데이터 웨어하우스 클러스터에 대한 네트워크 요청을 승인해야 합니다. 자세한 설명은 시작 안내서를 참조하세요\nQ: Amazon Redshift Spatial을 사용해야 하는 이유는 무엇인가요?\nAmazon Redshift Spatial은 데이터에 대한 풍부한 인사이트를 위해 위치 기반 분석을 제공합니다. 이 기능은 의사 결정을 위한 분석을 제공하기 위해 공간 및 비즈니스 데이터를 매끄럽게 통합합니다. Amazon Redshift는 2019년 11월에 다형 데이터 형식인 GEOMETRY와 여러 가지 핵심적인 SQL 공간 함수를 포함하여 네이티브 공간 데이터 처리 지원 기능을 출시했습니다. AWS는 이제 GEOGRAPHY 데이터 형식을 지원하며, SQL 공간 함수 라이브러리는 80개로 증가했습니다. AWS는 형상 파일, GeoJSON, WKT, WKB, eWKT, eWKB를 비롯한 일반적인 공간 데이터 형식 및 표준을 지원합니다. 자세히 알아보려면 설명서 페이지나 Amazon Redshift Spatial 자습서 페이지를 방문하세요.\nQ: 콜드 쿼리 성능 향상이란 무엇이고, Amazon Redshift는 콜드 쿼리 성능의 향상을 위해 무엇을 하나요?\nAmazon Redshift는 컴파일이 필요한 경우 쿼리를 최대 2배 빠르게 처리할 수 있습니다. 이와 같은 개선 조치를 통해 새 Redshift 클러스터를 생성할 때, 기존 클러스터에 새 워크로드를 온보딩할 때 또는 기존 클러스터의 소프트웨어 업데이트 이후에 더 나아진 쿼리 성능을 누릴 수 있습니다. 이처럼 개선된 쿼리 성능은 추가 비용 없이 제공되며, 클러스터에서 이를 활성화하기 위해 사용자 측에서 다른 작업을 하지 않아도 됩니다.\n콜드 쿼리 성능 향상을 통해 쿼리 컴파일은 클러스터 리더 노드의 컴퓨팅 리소스를 넘어 서버리스 컴파일 서비스로 확장됩니다. Amazon Redshift는 미션 크리티컬 쿼리가 Amazon Redshift에 제출될 때 컴파일된 객체를 저장할 무제한 캐시를 지원하여 캐시 적중률을 99.60%에서 99.95%로 높입니다.\n쿼리를 Amazon Redshift로 보내면 쿼리 실행 엔진이 쿼리를 기계어로 컴파일하여 클러스터 노드에 배포합니다. 컴파일된 코드는 인터프리터를 사용할 때 뒤따르는 오버헤드가 없기 때문에 실행 속도가 더 빠릅니다. 코드 캐시가 없는 새 클러스터 또는 기존 클러스터를 최신 릴리스로 업그레이드한 뒤에는 코드 캐시를 플러시하며 쿼리를 반드시 컴파일해야 합니다. 이에 따라 쿼리의 지연 시간이 달라질 수 있으므로 일부 워크로드의 요구 사항에 부합하지 않을 가능성이 있습니다. 이번 업데이트에서는 무제한 캐시를 제공하여 코드를 컴파일할 필요성을 최소한으로 줄이고, 컴파일해야 하는 경우에는 확장형 컴파일 팜이 코드를 동시에 컴파일하여 워크로드 처리 속도를 빠르게 합니다. 워크로드 속도 향상 정도는 워크로드의 복잡성과 동시성에 좌우됩니다. 코드 컴파일에 관해 자세히 알아보려면 데이터베이스 개발자 안내서의 쿼리 처리 섹션을 참조하세요.\nQ: Amazon Redshift Serverless(평가판)란 무엇인가요?\nAmazon Redshift Serverless(평가판)는 Amazon Redshift의 서버리스 옵션으로, 데이터 웨어하우스 인프라를 설정하고 관리할 필요 없이 몇 초 안에 분석을 쉽게 실행하고 크기 조정할 수 있습니다. Redshift Serverless를 사용하면 데이터 분석가, 개발자, 비즈니스 전문가, 데이터 사이언티스트를 비롯한 모든 사용자가 데이터 웨어하우스에서 데이터를 단순히 로드하고 쿼리하는 방법으로 데이터에서 인사이트를 얻을 수 있습니다.\nQ: Amazon Redshift Serverless(평가판)를 시작하려면 어떻게 해야 하나요?\nAWS 관리 콘솔에서 클릭 몇 번으로 “Amazon Redshift Serverless 구성”을 선택해 데이터 쿼리를 시작할 수 있습니다. 샘플 쿼리와 함께 데이터, 센서스(census) 데이터, 벤치마크 데이터 집합과 같은 사전 로드된 샘플 데이터 집합을 활용하면 분석을 바로 시작할 수 있습니다. 데이터베이스, 스키마, 테이블을 생성하고 Amazon S3로부터 데이터를 로드하거나, Amazon Redshift 데이터 공유를 통해 데이터에 액세스하거나, Redshift가 프로비저닝한 기존 클러스터 스냅샷으로부터 복원할 수 있습니다. 또한 Amazon S3 데이터 레이크에서 Parquet나 ORC와 같은 개방형 형식의 데이터를 직접 쿼리하거나 Amazon Aurora, Amazon RDS PostgreSQL, MySQL과 같은 운영 데이터베이스에서 데이터를 쿼리할 수도 있습니다.\nQ: Amazon Redshift Serverless(평가판)는 어떤 기능을 제공하나요?\nAmazon Redshift Serverless는 다음과 같은 다양한 이점을 제공합니다.\n프로비저닝 및 클러스터 관리 없이 신속히 인사이트 제공.\n리소스 과다 프로비저닝 없이 워크로드 수요에 따른 지능형 자동 크기 조정.\n크기 조정 및 버전 업데이트를 위한 지속적인 서비스 가용성.\n데이터베이스 튜닝 필요 없이, 데이터 웨어하우스에 로드된 데이터, Amazon S3 데이터 레이크의 개방형 형식 데이터, 운영 데이터베이스의 데이터에 대한 빠르고 즉각적인 쿼리 성능.\nAmazon Redshift의 다양한 SQL 분석, 내구성, 트랜잭션 보장.\n사용한 용량에 대해서만 비용을 지불하는 경제성과 데이터 웨어하우스의 복잡성 감소.\nQ: Amazon Redshift Serverless(평가판) 사용 시 어떤 이점이 있나요?\n데이터 웨어하우스 관리 경험이 없어도 클러스터를 설정, 구성, 관리하거나 웨어하우스를 튜닝하는 데 대해 걱정할 필요가 없습니다. 데이터에서 의미 있는 인사이트를 도출하거나 데이터를 통해 핵심적인 비즈니스 결과를 제공하는 데 집중할 수 있습니다. 비용을 관리 가능하게 유지하면서 사용한 부분에 대해서만 지불하면 됩니다. 사용자는 Amazon Redshift의 최고의 성능, 다양한 SQL 기능, 데이터 레이크 및 운영 데이터 웨어하우스와의 긴밀한 통합, 내장된 예측 분석 및 데이터 공유 기능에서 이점을 얻을 수 있습니다. 데이터 웨어하우스의 미세 제어가 필요하다면 Redshift 클러스터를 프로비저닝할 수 있습니다.\nQ: Amazon Redshift Serverless(평가판)은 다른 AWS 서비스에서 어떻게 작동하나요?\n복잡한 조인, Amazon S3 데이터 레이크 및 운영 데이터베이스의 데이터에 대한 직접 쿼리, 구체화된 보기, 저장 프로시저, 반정형 데이터 지원, 기계 학습과 같은 Amazon Redshift의 다양한 분석 기능과 전체적인 고성능을 계속해서 이용할 수 있습니다. Amazon Redshift와 통합된 모든 관련 서비스(Amazon Kinesis, AWS Lambda, Amazon QuickSight, Amazon SageMaker, Amazon EMR, AWS Lake formation, AWS Glue 등)는 Amazon Redshift Serverless에서도 계속 작동됩니다.\nQ: Amazon Redshift Serverless(평가판)로 처리할 수 있는 사용 사례에는 어떤 것이 있나요?\n모든 분석 사용 사례를 변함없이 실행할 수 있습니다. 간단한 시작 워크플로, 자동 크기 조정, 사용량에 따른 비용 지불을 제공하는 Amazon Redshift Serverless는 계속 변화하고 예측할 수 없는 컴퓨팅 수요를 가진 임시적 비즈니스 분석 워크로드와 간헐적이거나 산발적인 워크로드를 빠르게 시작할 필요가 있는 개발 및 테스트 환경을 실행하는 데 있어 이전보다 더욱 편리하고 저렴해졌습니다.\nQ: Amazon Athena와 Amazon Redshift Serverless는 어떻게 다른가요?\nAmazon Athena와 Amazon Redshift는 모두 서버리스 서비스이지만 그 필요와 사용 사례가 서로 다릅니다. 어떤 규모에서든 높은 성능을 요하는 복잡한 BI 및 분석 워크로드를 위해 최고의 가격 대비 성능이 필요하다면 Amazon Redshift와 같은 데이터 웨어하우스가 최선의 선택입니다. Amazon Redshift는 또한 Amazon S3에 저장된 데이터를 쿼리할 수 있는 기능과 데이터 웨어하우스에 저장된 데이터를 결합할 수 있는 기능을 제공합니다. 비교하자면 Athena는 데이터 수집 및 형식 지정에 대한 걱정이 없는 데이터 스토어의 대화형 분석에 더 적합합니다. Athena 분석은 스토리지와 분리되어 있기 때문에 Athena에서 분석한 데이터에 대한 분석 및 데이터 처리를 더욱 향상시키기 위해 Spark, Flink, Kafka 등의 다른 도구와 서비스를 사용할 수 있는 유연성을 제공합니다.\nQ: Amazon Redshift 데이터 공유란 무엇인가요?\nAmazon Redshift 데이터 공유를 사용하면 Amazon Redshift에서 라이브 데이터를 읽기용으로 안전하고 쉽게 AWS 계정 내부 및 사이의 다른 Redshift 클러스터와 공유하고 데이터 레이크를 사용하는 AWS 분석 서비스와 공유할 수 있습니다. 액세스 권한이 있으면 데이터 공유를 통해 데이터 복사 및 데이터 이동과 관련된 복잡한 과정이나 지연 없이 모든 Redshift 클러스터의 라이브 데이터를 즉시 쿼리할 수 있습니다. Amazon Redshift를 통해 조직, 계정, 심지어 리전 전체에서 라이브 데이터를 공유하고 쿼리할 수 있습니다.\nQ: 데이터 공유에 대한 사용 사례에는 어떤 것이 있나요?\n주요한 사용 사례는 다음과 같습니다.\n읽기 워크로드 격리를 제공하고 요금을 최적화하기 위해 중앙 ETL 클러스터가 데이터를 다수의 BI/분석 클러스터와 공유합니다.\n데이터 공급자가 데이터를 외부 소비자와 공유합니다.\n고객, 제품과 같은 일반적인 데이터 집합을 다른 비즈니스 그룹 간에 공유하고 광범위한 분석 및 데이터 과학을 위해 협업합니다.\n관리를 간소화하기 위해 데이터 웨어하우스를 분산합니다.\n개발, 테스트, 프로덕션 환경 간에 데이터를 공유합니다.\n다른 AWS 분석 서비스의 Redshift 데이터에 액세스합니다.\nQ: Amazon Redshift에서 교차 데이터베이스 쿼리란 무엇인가요?\n교차 데이터베이스 쿼리를 사용하면 연결된 데이터베이스에 관계 없이 액세스 권한이 있는 모든 Redshift 데이터베이스에서 데이터를 원활하게 쿼리하고 조인할 수 있습니다. 여기에는 클러스터의 로컬 데이터베이스와 함께 원격 클러스터에서 사용 가능한 공유 데이터 세트가 포함될 수 있습니다. 교차 데이터베이스 쿼리는 멀티 테넌트 구성을 지원하기 위해 별도의 데이터베이스로 데이터를 구성하는 유연성을 제공합니다.\nQ: AWS Data Exchange for Amazon Redshift는 무엇인가요?\nAWS Data Exchange for Amazon Redshift를 사용하여 AWS Data Exchange에서 서드 파티 데이터를 찾아서 구독하면 Redshift 데이터 웨어하우스에서 수분 내에 해당 데이터를 쿼리할 수 있습니다. AWS Data Exchange를 통해 Amazon Redshift에서 자신의 데이터에 대한 액세스 권한을 쉽게 부여할 수도 있습니다. 고객이 자신의 데이터를 구독하면 자동으로 액세스 권한이 부여되고, 구독이 종료되면 자동으로 구독이 해지됩니다. 인보이스는 자동으로 생성되고, 대금이 자동으로 징수되어 AWS를 통해 지급됩니다. 이 기능은 고객이 서드 파티 데이터를 사용하여 애플리케이션을 빠르게 쿼리, 분석, 구축할 수 있도록 합니다.\nQ: AWS Data Exchange의 주된 사용자는 누구인가요?\nAWS Data Exchange를 이용하면 AWS 고객이 AWS에서 서드 파티 데이터를 안전하고 쉽게 교환하고 사용할 수 있습니다. 거의 모든 산업에서 데이터 분석가, 제품 관리자, 포트폴리오 관리자, 데이터 사이언티스트, 금융시장 분석가, 임상시험 기술자, 개발자는 분석을 실시하고, ML을 훈련하고, 데이터에 기반한 의사결정을 내리기 위해 더 많은 데이터에 접근하길 원합니다. 그러나 다수의 공급자로부터 데이터를 검색할 수 있는 하나의 장소가 없고 공급자가 데이터를 제공하는 방식에 일관성이 없기 때문에 이들은 배송된물리적인 미디어, FTP 자격 증명, 맞춤형 API 호출 등을 이용하는 현실입니다. 반대로 많은 조직은 자신의 데이터를 연구나 상업적 목적으로 제공하려 하지만 데이터 전달, 자격 부여, 결제 기술을 구축하고 유지하기가 어렵고 비용이 많이 듭니다. 이러한 점은 가치 있는 데이터의 공급을 더욱 저해하고 있습니다.\nQ: AWS Data Exchange는 어떤 AWS 리전에서 사용할 수 있나요?\nAWS Data Exchange에는 공급자가 제공한 단일한 제품 카탈로그가 있습니다. 이 카탈로그는 전 세계에서 이용할 수 있으며, 사용하는 리전에 관계없이 이 카탈로그를 볼 수 있습니다. 제품의 기반이 되는 리소스(데이터 집합, 개정, 자산)는 특정 AWS 리전에서 고객이 프로그래밍 방식이나 AWS Data Exchange 콘솔을 통해 관리하는 리전별 리소스입니다. 현재 AWS Data Exchange를 사용할 수 있는 AWS 리전 목록은 AWS 리전별 가용성 표를 참조하세요.\nQ: AWS Data Exchange와 Registry of Open Data on AWS의 차이점은 무엇인가요?\nAWS Data Exchange와 Registry of Open Data on AWS 사이에는 5가지의 주요한 차이점이 있습니다.\n첫째, AWS Data Exchange는 무료 및 유료 데이터 제품을 모두 지원하며, 해당되는 요금이 AWS 인보이스에 적용됩니다. Registry of Open Data on AWS는 큐레이팅을 거친 무료 및 공개 데이터 집합 목록을 이용할 수 있습니다.\n둘째, AWS Data Exchange는 데이터 공급자가 자신의 제품을 게시할 때 설정한 약관을 설명한 데이터 구독 계약에 명시적으로 동의하도록 요구합니다. Registry of Open Data on AWS의 데이터에는 이용약관이 없습니다.\n셋째, AWS Data Exchange의 데이터를 원하는 Amazon S3 위치에 복사하려면 반드시 AWS Data Exchange API를 사용해야 합니다. Registry of Open Data on AWS 데이터 집합은 S3 API를 통해 액세스합니다.\n넷째, AWS Data Exchange에서는 데이터 공급자가 구독 활동을 상세히 설명한 일간, 주간, 월간 보고서를 액세스할 수 있습니다. Registry of Open Data on AWS에서는 데이터 사용 내역을 추적하기 위해 데이터 공급자가 자신의 로그를 분석해야 합니다.\n마지막으로, AWS Data Exchange에서 데이터 공급자가 되려면 인증된 고객이 AWS Marketplace에서 데이터 공급자로 등록해야 무료 및 유료 제품을 등록할 자격이 주어집니다. 그러나 모든 고객은 GitHub를 통해 Registry of Open Data on AWS에 무료 데이터를 추가할 수 있으며, AWS의 AWS 공개 데이터 집합 프로그램에 지원하여 특정 공개 데이터 집합에 대한 스토리지 및 대역폭 비용을 후원받을 수 있습니다.\nQ: Amazon Redshift 쿼리 편집기 V2는 무엇인가요?\nAmazon Redshift 쿼리 편집기 v2는 Redshift 데이터 웨어하우스에서 쿼리를 작성하고 실행하는 데 사용할 수 있는 웹 기반 SQL 클라이언트 애플리케이션입니다. 차트를 사용해 쿼리 결과를 시각화할 수 있고 쿼리를 팀 구성원과 공유하여 협업할 수 있습니다. 쿼리 편집기 v2는 여러 데이터 집합, 외부 테이블, 보기, 저장 프로시저, 사용자 정의 함수를 검색하고 탐색하는 기능을 비롯해 여러 가지 기능을 제공합니다. 스키마, 테이블, 사용자 정의 함수를 생성할 수 있는 마법사도 제공합니다. 비주얼 마법사를 사용해 Amazon S3로부터 Amazon Redshift의 데이터를 로드할 수도 있습니다. 이는 저장된 쿼리의 관리와 협업을 간소화합니다. 클릭 한 번으로 결과를 시각화해 더욱 빠르게 인사이트를 얻을 수도 있습니다. 최근 평가판 릴리스에서는 데이터 분석가가 자신의 쿼리를 공유하여 코드/SQL 쿼리, 주석, 결과, 시각화를 임베딩할 수 있는 Query Doc라는 공용 인터페이스를 통해 협업할 수 있습니다.\nQ: 쿼리 편집기 V2를 사용해야 할 이유가 있나요?\n데이터 분석가, 데이터 사이언티스트 또는 데이터 엔지니어라면 이제 쿼리 편집기 V2를 사용해 웹 기반 인터페이스를 통해 스키마와 테이블을 탐색 및 생성하고, 데이터를 로드하며, SQL 쿼리와 저장 프로시저, UDF를 작성할 수 있습니다. 도구에서 나가지 않고 여기서 데이터의 시각적 분석을 수행할 수도 있습니다. 또, 장기 실행 쿼리나 일간 보고와 같은 간단한 보고 목적을 위한 쿼리를 예약할 수도 있습니다.\nQ: 쿼리 편집기 v2에는 어떤 기능이 포함되어 있나요?\n쿼리 편집기 V2에서 가능한 작업:\n스키마와 테이블을 시각적으로 생성하고, Amazon S3에서 데이터를 로드할 수 있습니다.\nSQL 쿼리 작성을 위한 직관적인 편집기를 사용해 쿼리를 작성하고 더욱 빠르게 인사이트를 얻을 수 있습니다.\n결과 분석을 수행하고 JSON/CSV 형식으로 데스크톱에 다운로드할 수 있습니다.\n다양한 버전의 쿼리를 자동으로 관리할 수 있습니다.\n쿼리, 분석, 결과를 공유해 다른 사용자와 협업할 수 있습니다.\n브라우저를 닫아도 백그라운드에서 쿼리가 실행됩니다.\n확장성 및 동시성\nQ: Amazon Redshift 데이터 웨어하우스 클러스터의 크기 및 성능을 조정하려면 어떻게 해야 합니까?\n쿼리 성능을 향상하거나 CPU, 메모리 또는 I/O 초과 사용률에 대응하려는 경우 AWS 관리 콘솔이나 ModifyCluster API를 통해 탄력적 크기 조정을 사용하여 데이터 웨어하우스 클러스터의 노드 수를 늘릴 수 있습니다. 데이터 웨어하우스 클러스터를 수정하는 경우 요청한 변경 사항이 즉시 적용됩니다. Redshift 데이터 웨어하우스 클러스터의 컴퓨팅 사용률, 스토리지 사용률 및 읽기/쓰기 트래픽에 대한 지표는 AWS 관리 콘솔 또는 Amazon CloudWatch API를 통해 무료로 확인할 수 있습니다. 또한, Amazon CloudWatch의 사용자 지정 지표 기능을 사용하여 사용자 정의 지표를 추가할 수 있습니다.\n동시성 확장 기능을 사용하면 일관성 있게 빠른 쿼리 성능을 유지하면서 사실상 무제한으로 동시 사용자 및 동시 쿼리를 지원할 수 있습니다. 동시성 확장 기능을 활성화하면 Amazon Redshift는 클러스터의 쿼리 대기열이 증가할 경우 클러스터 용량을 자동으로 추가합니다.\nAmazon Redshift Spectrum에서는 여러 Redshift 클러스터를 실행하여 Amazon S3에 있는 같은 데이터를 액세스할 수 있습니다. 서로 다른 클러스터를 다양한 사용 사례에 사용할 수 있습니다. 예를 들어 한 클러스터를 표준 보고에 사용하고 다른 클러스터를 데이터 과학 쿼리에 사용할 수 있습니다. 마케팅 팀에서는 운영 팀과 별개로 자체 클러스터를 사용할 수 있습니다. Redshift Spectrum은 쿼리 실행을 공유 리소스 풀의 여러 Redshift Spectrum 작업자에게 자동으로 분산하여 Amazon S3의 데이터를 읽고 처리하며, 결과를 Redshift 클러스터로 가져와서 나머지 작업을 처리합니다.\nQ: 규모를 조정하는 동안 데이터 웨어하우스 클러스터를 사용할 수 있습니까?\n경우에 따라 다릅니다. 동시성 확장 기능을 사용하면 동시성 확장 시 클러스터에서 읽기 및 쓰기를 완전히 사용할 수 있습니다. 탄력적 크기 조정을 사용할 경우에는 크기 조정 기간에 4~8분 동안 클러스터를 사용할 수 없습니다. 관리형 스토리지에서 Redshift RA3 스토리지 탄력성 기능을 통해 클러스터를 완전히 사용할 수 있으며, 관리형 스토리지와 컴퓨팅 노드 간에 데이터가 자동으로 이동합니다.\nQ: 언제 동시성 확장을 사용하고, 언제 데이터 공유를 사용해야 하나요?\n데이터 공유 및 동시성 확장은 보완 기능입니다. Amazon Redshift는 동시성 확장을 통해 단일 클러스터에서 하나 이상의 워크로드를 자동 조정하여 높은 동시성과 쿼리 급증을 처리할 수 있습니다. Amazon Redshift는 초 단위로 용량을 탄력적으로 자동 조정하여 사용자 활동의 급증을 처리하고 활동이 줄어들면 다시 축소합니다. 애플리케이션은 단일 애플리케이션 엔드포인트를 통해 Amazon Redshift와 계속 상호작용합니다. 데이터 공유를 통해서는 다중 클러스터, 다중 계정 배포로 다양한 워크로드에 맞게 크기를 조정할 수 있습니다. 이 기능을 사용하면 탈중앙화된 환경에서 워크로드 격리 및 청구 기능, 교차 그룹 협업을 활성화하여 내부 및 외부 이해 당사자에게 서비스 형태로 데이터를 제공할 수 있습니다. 동시성 확장은 데이터 공유 생성자 클러스터 및 소비자 클러스터 모두에서 활성화할 수 있습니다.\nQ: Amazon Redshift 클러스터가 동시성이 높게 나타나는 상황에서 빠른 성능을 일관되게 제공할 수 있도록 리소스를 관리하려면 어떻게 해야 하나요?\n일반적인 데이터 웨어하우스는 하루 동안 동시 쿼리 사용량의 변동폭이 매우 큽니다. 리소스를 최대 수요에 맞춰 프로비저닝하는 대신 필요한 기간 동안에만 추가하는 것이 좀 더 경제적인데, Amazon Redshift에서는 이를 사용자를 대신해 자동으로 처리합니다.\n동시성 확장은 수천의 동시 쿼리가 있더라도 빠른 쿼리 성능을 일관되게 제공하는 Amazon Redshift의 새로운 기능입니다. Amazon Redshift는 이 기능을 통해 높은 수요를 처리하는 데 필요한 임시 용량을 자동으로 추가합니다. Amazon Redshift가 확장 클러스터에 쿼리를 자동으로 라우팅하면 이러한 쿼리는 몇 초 만에 프로비저닝되고 즉시 처리되기 시작합니다.\n이 기능은 대부분의 고객이 무료로 사용할 수 있습니다. 각각의 Amazon Redshift 클러스터는 하루에 최대 1시간 분량의 동시성 확장 크레딧을 무료로 획득합니다. 이를 통해 분석 수요의 변동성이 심한 경우에도 월간 비용을 예측할 수 있습니다.\nQ: 엘라스틱 크기 조정이란 무엇이며, 동시성 확장과는 어떻게 다릅니까?\n탄력적 크기 조정은 쿼리 처리량을 관리하기 위해 단일 Redshift 클러스터에서 노드를 몇 분 내에 추가하거나 제거합니다. 예를 들어 하루의 특정 시간대 또는 월말 보고 업무를 위한 ETL 워크로드를 정시에 완료하려면 Amazon Redshift 리소스가 추가로 필요할 수 있습니다. 동시성 확장은 클러스터 리소스를 추가하여 전반적인 쿼리 동시성을 높입니다.\nQ: 동시성 확장 클러스터에 직접 액세스할 수 있습니까?\n아니요. 동시성 확장은 대규모로 확장 가능한 Amazon Redshift 리소스 풀로서, 고객은 직접 액세스할 수 없습니다.\n데이터 통합 및 로딩\nQ: 내 Amazon Redshift 데이터 웨어하우스로 데이터를 로드하려면 어떻게 해야 합니까?\nAmazon S3, Amazon RDS, Amazon DynamoDB, Amazon EMR, AWS Glue, AWS Data Pipeline 및 Amazon EC2 또는 온프레미스의 모든 SSH 지원 호스트를 비롯하여 다양한 데이터 소스에서 Amazon Redshift로 데이터를 로드할 수 있습니다. Amazon Redshift는 데이터 웨어하우스 클러스터에 데이터를 수집할 수 있는 속도를 최대화하기 위해 각 컴퓨팅 노드에 데이터를 병렬로 로드합니다. 클라이언트는 ODBC 또는 JDBC를 사용하여 Amazon Redshift에 연결한 다음 'Insert' SQL 문을 사용하여 데이터를 삽입할 수 있습니다. 그러한 방법은 SQL Insert 문이 단일 리더 노드를 통해 로드하는 반면 각 컴퓨팅 노드에 데이터를 병렬로 로드하기 때문에 S3 또는 DynamoDB를 사용하는 것보다 더 느리게 처리될 수 있습니다. Amazon Redshift에 데이터를 로드하는 방법에 대한 자세한 내용은 시작 안내서를 참조하십시오.\nQ: 기존 Amazon RDS, Amazon EMR, Amazon DynamoDB, Amazon EC2 데이터 소스에서 Amazon Redshift로 데이터를 로드하려면 어떻게 해야 합니까?\nCOPY 명령을 사용하여 Amazon EMR, Amazon DynamoDB 또는 모든 SSH 사용 호스트에서 Amazon Redshift로 직접 데이터를 병렬 로드할 수 있습니다. 또한, Amazon Redshift Spectrum에서는 간단한 INSERT INTO 명령을 통해 Amazon S3에서 클러스터로 데이터를 로드할 수 있습니다. 이를 통해 Parquet, ORC 등 다양한 형식의 데이터를 클러스터로 로드할 수 있습니다. 이러한 접근 방식을 사용하는 경우 Amazon S3에서 스캔된 데이터에 대한 Redshift Spectrum 요금이 발생합니다.\nAWS Data Pipeline은 안정적이고 내결함성 있는 고성능 솔루션을 제공하여 Amazon RDS부터 Redshift에 이르는 다양한 AWS 데이터 소스에서 데이터를 로드합니다. 데이터 소스와 원하는 데이터 변환을 지정한 다음 미리 작성된 가져오기 스크립트를 실행하여 데이터를 Amazon Redshift에 로드하는 데 AWS Data Pipeline을 사용할 수 있습니다. 또한, AWS Glue는 분석을 위해 손쉽게 데이터를 준비하고 로드할 수 있게 지원하는 완전관리형 ETL(Extract, Transform and Load) 서비스입니다. AWS 관리 콘솔에서 클릭 몇 번으로 AWS Glue ETL 작업을 생성하고 실행할 수 있습니다. 이뿐만 아니라 많은 ETL 기업에서 자사 도구와 함께 사용하도록 Amazon Redshift를 인증했으며 이러한 도구 중 다수는 무료 평가판으로 제공되어 데이터 로드를 시작하도록 지원합니다. 또한 이러한 기능 중 일부는 다양한 서드 파티 소스에서 Amazon Redshift로 데이터 파이프라인을 쉽게 검색하고 모니터링할 수 있도록 Redshift 콘솔과의 심도 있는 통합을 구현했습니다.\nQ: Amazon Redshift에 처음 로드하는 데이터가 많습니다. 인터넷을 통해 전송하면 시간이 오래 걸릴 것입니다. 이 데이터를 로드하려면 어떻게 해야 하나요?\nAWS Snowball을 사용하면 이동식 스토리지 디바이스를 사용하여 데이터를 Amazon S3로 전송할 수 있습니다. 또한, 네트워크 또는 데이터 센터와 AWS 간에 프라이빗 네트워크 연결을 설정하기 위해 AWS Direct Connect를 사용할 수 있습니다. 데이터를 전송하기 위해 1Gbit/초 또는 10Gbit/초 연결 포트를 선택할 수 있습니다.\nQ: Amazon Redshift는 어떻게 내 데이터를 안전하게 유지합니까?\nAmazon Redshift는 기본 AWS IAM 통합, SSO(Single Sign-On)을 위한 자격 증명 연동, Multi-Factor Authentication(MFA), 열 수준 액세스 제어, Amazon Virtual Private Cloud(Amazon VPC)를 통해 업계 최고 수준의 보안을 지원하며, 기본 AWS KMS 통합을 제공하여 전송 데이터와 저장 데이터를 보호합니다. Amazon Redshift는 업계 표준 암호화 기술을 사용하여 전송 데이터와 저장 데이터를 암호화하여 보호합니다. 전송 중인 데이터를 보호하기 위해 Amazon Redshift는 클라이언트 애플리케이션 및 Redshift 데이터 웨어하우스 클러스터 간에 SSL 사용 연결을 지원합니다. 저장된 데이터를 보호하기 위해서 Amazon Redshift는 디스크에 데이터를 쓸 때 하드웨어 가속 AES-256을 사용하여 각 블록을 암호화합니다. 이 작업은 I/O 하위 시스템의 낮은 수준에서 수행되며 중간 쿼리 결과를 포함하여 디스크에 쓰는 모든 것을 암호화합니다. 블록은 있는 그대로 백업됩니다. 즉, 백업도 암호화됩니다. 기본적으로 Amazon Redshift가 키를 관리하지만, 사용자가 AWS Key Management Service를 통해 키를 관리하도록 선택할 수도 있습니다. 모든 Amazon Redshift 보안 기능은 추가 비용 없이 제공됩니다. Redshift Spectrum은 AWS Key Management Service(KMS)에서 관리하고 사용하는 사용자 계정의 기본 키를 통한 Amazon S3의 서버 측 암호화(SSE)를 지원합니다.\nQ: Redshift는 열 수준 보안과 같은 세분화된 액세스 제어를 지원합니까?\n예. 사용자에게 액세스 권한이 있는 데이터만 표시되도록 열 수준으로 보안 제어를 세분화할 수 있습니다. Amazon Redshift는 로컬 테이블에 대한 열 수준 액세스 제어를 지원하므로 사용자 또는 사용자 그룹에 열 수준 권한을 부여/취소하여 테이블 또는 뷰의 개별 열에 대한 액세스를 제어할 수 있습니다. Redshift는 AWS Lake Formation과 통합되어 데이터 레이크에 있는 데이터에 대한 Redshift 쿼리에도 Lake Formation의 열 수준 액세스 제어를 적용할 수 있습니다.\nQ: Amazon Redshift에서 데이터 마스킹 또는 데이터 토큰화를 지원하나요?\nAWS Lambda 사용자 정의 함수(UDF)를 통해 Amazon Redshift에서 AWS Lambda 함수를 UDF로 사용하고 Redshift SQL 쿼리에서 호출할 수 있습니다. 이 기능을 사용하면 SQL 쿼리용 사용자 지정 확장을 작성하여 다른 서비스 또는 타사 제품과 더 긴밀하게 통합할 수 있습니다. Protegrity와 같은 공급업체와 통합하여 외부 토큰화, 데이터 마스킹, 데이터 식별 또는 식별 취소를 수행하고, 쿼리 시간에 사용자의 권한 및 그룹에 따라 민감한 데이터를 보호하거나 보호 해제하는 Lambda UDF를 작성할 수 있습니다.\nQ: Amazon Redshift는 Single Sign-On을 지원하나요?\n예. Microsoft Azure Active Directory, Active Directory Federation Services, Okta, Ping Federate 또는 기타 SAML 호환 자격 증명 공급자와 같은 회사 자격 증명 공급자를 사용하려는 고객은 Single Sign-On을 제공하도록 Amazon Redshift를 구성할 수 있습니다.\nQ: Amazon Redshift는 Microsoft Azure Active Directory에서 Single Sign-On을 어떻게 지원하나요?\nMicrosoft Azure AD(Active Directory) 자격 증명을 사용하여 Amazon Redshift 클러스터에 사인온할 수 있습니다. 따라서 Redshift에서 Azure Active Directory 자격 증명을 복제하지 않고도 Redshift에 사인온할 수 있습니다.\nQ: Amazon Redshift는 Multi-Factor Authentication(MFA)을 지원합니까?\n예. Amazon Redshift 클러스터에 인증할 때 추가적인 보안을 위해 Multi-Factor Authentication(MFA)을 사용할 수 있습니다.\nQ: Amazon Virtual Private Cloud(Amazon VPC)에서 Amazon Redshift를 사용할 수 있습니까?\n예. VPC 구성의 일부로 Amazon Redshift를 사용할 수 있습니다. Amazon VPC를 사용하면 사용자의 데이터 센터에서 운영하는 기존 네트워크와 매우 유사한 가상 네트워크 토폴로지를 정의할 수 있습니다. 따라서 Redshift 데이터 웨어하우스 클러스터에 액세스할 수 있는 사용자를 완벽하게 제어할 수 있습니다. Redshift Spectrum을 Amazon VPC의 일부인 Redshift 클러스터와 함께 사용할 수 있습니다.\nAmazon Redshift는 VPC의 Redshift 클러스터에 연결하는 데 관리형 VPC 엔드포인트(AWS PrivateLink에서 지원)를 지원합니다. Amazon Redshift 관리형 엔드포인트를 사용하여 퍼블릭 IP를 사용하거나 인터넷으로 트래픽을 우회하지 않고도 온프레미스에서 실행 중인 같은 AWS 계정이나 다른 AWS 계정에 있는 다른 VPC의 클라이언트 애플리케이션에서 VPC 내 Redshift 데이터 웨어하우스에 비공개로 액세스할 수 있습니다.\nQ: Amazon Redshift 컴퓨팅 노드에 직접 액세스할 수 있습니까?\nAmazon Redshift 컴퓨팅 노드는 프라이빗 네트워크 공간에 있으며 데이터 웨어하우스 클러스터의 리더 노드에서만 액세스할 수 있습니다. 이를 통해 데이터에 대한 추가적인 보안 계층이 제공됩니다.\nQ: Redshift는 데이터베이스에서 역할 기반 액세스 제어를 지원하나요? (사전 발표)\nAmazon Redshift에서 곧 역할 기반 액세스 제어를 지원할 예정입니다.\nQ: 노드 중 하나에 있는 드라이브에 장애가 발생하면 데이터 웨어하우스 클러스터 가용성 및 데이터 내구성에 어떤 일이 발생합니까?\nAmazon Redshift는 이러한 경우에 드라이브 또는 노드 실패를 감지하고 클러스터 노드를 자동으로 교체합니다. Dense Compute(DC) 및 Dense Storage(DS2) 클러스터에서 데이터는 높은 데이터 내구성을 보장하기 위해 컴퓨팅 노드에 저장됩니다. 노드가 교체되면 데이터가 다른 노드의 미러 복사본으로 새로 고쳐집니다.\nAmazon S3에 데이터가 저장되고 로컬 드라이브는 데이터 캐시로만 사용되기 때문에 RA3 클러스터와 Redshift 서버리스는 동일한 방식으로 영향을 받지 않습니다. 노드 교체가 발생하면 데이터를 Amazon S3에서 가져옵니다. Amazon S3는 99.9999%의 데이터 내구성을 보장합니다. 다중 노드 또는 전체 클러스터 장애가 발생하면 S3에서 최신 데이터 복사본을 이용할 수 있기 때문에 데이터 손실 없이 동일한 AZ 또는 다른 AZ에서 클러스터를 복구할 수 있습니다.\n데이터 웨어하우스 클러스터는 교체 노드가 프로비저닝되고 데이터베이스에 추가될 때까지 쿼리 및 업데이트에 사용할 수 없습니다. Amazon Redshift는 교체 노드를 즉시 가용 상태로 만들고, 가장 자주 액세스되는 데이터를 RA3 및 서버리스의 Amazon S3로부터, 그리고 DS2 및 Amazon Dense Compute(DC2)의 미러로부터 로드합니다. 단일 노드 DC2 및 DS2 클러스터는 데이터 복제를 지원하지 않습니다. 드라이브 장애가 발생하는 경우 S3의 스냅샷에서 클러스터를 복원해야 합니다. 단일 노드 RA3.XLPLUS 클러스터는 AWS Support의 지원을 통해 S3에 저장된 데이터를 사용하여 데이터 손실 없이 재생성할 수 있습니다. 프로덕션에서는 가용성을 극대화하기 위해 최소 두 개의 노드를 사용하는 것이 좋습니다.\nQ: 개별 노드 장애 발생 시 데이터 웨어하우스 클러스터 가용성 및 데이터 내구성에 어떤 일이 발생합니까?\nAmazon Redshift는 자동으로 데이터 웨어하우스 클러스터에서 장애가 발생한 노드를 검색하고 해당 노드를 교체합니다. 데이터 웨어하우스 클러스터는 교체 노드가 프로비저닝되고 DB에 추가될 때까지 쿼리 및 업데이트에 사용할 수 없습니다. Amazon Redshift는 교체 노드를 즉각적으로 사용할 수 있게 만들고, 먼저 S3에서 가장 빈번하게 액세스되는 데이터를 로드하여 가능한 한 빨리 데이터 쿼리 작업을 재개할 수 있게 해 줍니다. 단일 노드 클러스터는 데이터 복제를 지원하지 않습니다. 드라이브 장애가 발생하는 경우 S3의 스냅샷에서 클러스터를 복원해야 합니다. 프로덕션에서는 최소 두 개의 노드를 사용하는 것이 좋습니다.\nQ: 데이터 웨어하우스 클러스터의 가용 영역(AZ)이 중단되면 데이터 웨어하우스 클러스터 가용성 및 데이터 내구성에 어떤 일이 발생합니까?\nAmazon Redshift 데이터 웨어하우스 클러스터의 가용 영역이 사용 불가능해지면 Amazon Redshift는 데이터 손실 또는 애플리케이션 변경 없이도 클러스터를 다른 AWS 가용 영역(AZ)으로 자동으로 이동합니다. 이를 활성화하려면 클러스터 구성 설정에서 재배치 기능을 활성화해야 합니다.\nQ: Amazon Redshift는 다중 AZ 배포를 지원하나요?\n현재 Amazon Redshift는 단일 리전 배포만 지원합니다. 재해 복구(DR) 구성을 설정하려면 클러스터에서 교차 리전 스냅샷 복사를 활성화합니다. 이렇게 하면 클러스터의 모든 스냅샷이 다른 AWS 리전으로 복제됩니다. DR 사건이 발생하면 복제 리전의 스냅샷을 복원하여 새 클러스터를 만들 수 있습니다. Amazon Redshift는 교차 리전 데이터 공유도 지원합니다. 이를 통해 고객 클러스터가 다른 리전의 생산자 클러스터에 있는 라이브 데이터에 액세스할 수 있습니다. 이 기능은 Amazon Redshift Serverless 및 RA3에서만 지원됩니다.\nQ: Amazon Redshift와 Redshift Spectrum은 기본 비즈니스 인텔리전스 소프트웨어 패키지 및 ETL 도구와 호환되나요?\n예. Amazon Redshift는 업계 표준 SQL을 사용하며 표준 JDBC 및 ODBC 드라이버를 사용하여 액세스할 수 있습니다. Amazon Redshift 사용자 지정 JDBC 및 ODBC 드라이버는 Redshift Console의 [클라이언트 연결(Connect Client)] 탭에서 다운로드할 수 있습니다. AWS에서는 주요 BI 및 ETL 공급업체와의 통합을 검증했으며, 이 중 상당수가 데이터 로드 및 분석을 시작하는 데 도움이 되도록 무료 평가판을 제공합니다. 또한, AWS Marketplace로 이동하여 Amazon Redshift와 연동되도록 설계된 솔루션을 몇 분 만에 배포 및 구성할 수 있습니다.\nAmazon Redshift Spectrum은 모든 Amazon Redshift 클라이언트 도구를 지원합니다. 이러한 클라이언트 도구는 ODBC 또는 JDBC 연결을 사용하여 계속해서 Amazon Redshift 클러스터 엔드포인트에 연결할 수 있으므로, 변경할 필요가 없습니다.\nRedshift 클러스터의 로컬 스토리지에 있는 테이블에 사용하는 것과 정확히 동일한 쿼리 구문 및 동일한 쿼리 기능을 사용하여 Redshift Spectrum에 있는 테이블에 액세스합니다. 외부 테이블은 이를 등록할 때 사용한 CREATE EXTERNAL SCHEMA 명령에 정의된 스키마 이름을 사용하여 참조됩니다.\nQ: Amazon Redshift Spectrum은 어떤 데이터 형식 및 압축 형식을 지원하나요?\nAmazon Redshift Spectrum은 현재 Avro, CSV, Grok, Amazon Ion, JSON, ORC, Parquet, RCFile, RegexSerDe, Sequence, Text 및 TSV를 비롯한 수많은 오픈 소스 데이터 형식을 지원합니다.\nAmazon Redshift Spectrum에서는 현재 Gzip 및 Snappy 압축을 지원합니다.\nQ: 내 로컬 스토리지에 있는 테이블 이름과 외부 테이블 이름이 같으면 어떻게 됩니까?\n로컬 테이블에서와 마찬가지로 스키마 이름을 사용하여 원하는 테이블을 정확히 선택할 수 있습니다. 쿼리에 schema_name.table_name을 사용하면 됩니다.\nQ: Hive Metastore를 사용하여 내 S3 데이터 레이크에 대한 메타데이터를 저장하고 있습니다. Redshift Spectrum을 사용할 수 있습니까?\n예. CREATE EXTERNAL SCHEMA 명령은 Hive Metastore를 지원합니다. 현재 Hive Metastore에 대한 DDL은 지원하지 않습니다.\nQ: 내 클러스터에 생성된 모든 외부 데이터베이스 테이블 목록을 받으려면 어떻게 해야 합니까?\n시스템 테이블 SVV_EXTERNAL_TABLES를 쿼리하여 해당 정보를 얻을 수 있습니다.\nQ: Redshift는 SQL에서 기계 학습을 사용하는 기능을 지원하나요?\n예. Amazon Redshift ML 기능을 통해 SQL 사용자는 친숙한 SQL 명령을 사용하여 기계 학습(ML) 모델을 생성하고 훈련하며 배포할 수 있습니다. Amazon Redshift ML을 사용하면 완전관리형 ML 서비스인 Amazon SageMaker에서 Amazon Redshift의 데이터를 활용할 수 있습니다. Amazon Redshift는 비지도 학습(K-Means) 및 지도 학습(Autopilot, XGBoost, MLP 알고리즘)을 모두 지원합니다. 또한 AWS Language AI 서비스를 사용하여 사전 구축된 Lamda UDF 함수로 SQL 쿼리의 텍스트 필드를 변환, 수정 및 분석할 수 있습니다. 블로그 게시물을 참조하세요.\nQ: Amazon Redshift는 데이터를 쿼리하는 API를 제공하나요?\nAmazon Redshift가 제공하는 데이터 API를 사용하여 모든 유형의 클라우드 네이티브 및 컨테이너화된 기존 서버리스 웹 서비스 기반 애플리케이션 및 이벤트 기반 애플리케이션에서 Amazon Redshift의 데이터에 원활하게 액세스할 수 있습니다. 데이터 API를 사용하면 드라이버를 구성하고 데이터베이스 연결을 관리할 필요가 없기 때문에 Amazon Redshift에 대한 액세스가 간소화됩니다. 대신, 데이터 API에서 제공하는 보안 API 엔드포인트를 호출하기만 하면 Amazon Redshift 클러스터에 대해 SQL 명령을 실행할 수 있습니다. 데이터베이스 연결 관리와 데이터 버퍼링은 데이터 API에서 처리합니다. 데이터 API는 비동기식이므로, 나중에 결과를 검색할 수 있습니다. 쿼리 결과는 24시간 동안 저장됩니다.\nQ: Amazon Redshift 데이터 API에서 어떤 유형의 자격 증명을 사용할 수 있나요?\n데이터 API는 IAM 자격 증명 및 AWS Secrets Manager의 보안 암호 키 사용 모두를 지원합니다. 데이터 API는 AWS Identity and Access Management(IAM) 자격 증명을 연동하므로, API 호출에서 데이터베이스 자격 증명을 전달하지 않고도 Okta 또는 Azure Active Directory와 같은 자격 증명 공급자나 Secrets Manager에 저장된 데이터베이스 자격 증명을 사용할 수 있습니다.\nQ: AWS CLI에서 Amazon Redshift 데이터 API를 사용할 수 있나요?\n예. AWS CLI에서 aws redshift-data 명령줄 옵션을 사용하여 데이터 API를 사용할 수 있습니다.\nQ: Redshift 데이터 API는 다른 AWS 서비스와 통합되나요?\nAWS Lambda, AWS Cloud9, AWS AppSync, Amazon EventBridge와 같은 다른 서비스에서도 데이터 API를 사용할 수 있습니다.\nQ: Amazon Redshift 데이터 API 사용에 대한 요금을 별도로 내야 하나요?\n아니요. 데이터 API 사용에 대한 별도의 요금은 없습니다.\nQ: Amazon Redshift는 내 데이터를 어떻게 백업합니까? 백업에서 클러스터를 복원하려면 어떻게 해야 합니까?\nAmazon Redshift RA3 클러스터와 Amazon Redshift Serverless는 Redshift 관리형 스토리지를 사용하여 가용한 데이터의 최신 복사본을 항시 유지합니다. DS2 및 DC2 클러스터는 장애 발생 시 최신 복사본을 이용할 수 있도록 클러스터의 데이터를 미러링합니다. 백업은 모든 Redshift 클러스터 유형에서 자동으로 생성되어 24시간 보관되며, 지난 24시간에 대한 서버리스 복구 지점이 제공됩니다.\n무기한 보관할 수 있는 자체 백업을 생성할 수도 있습니다. 이러한 백업은 언제든 생성할 수 있으며, 장기 보관을 위해 Amazon Redshift 자동 백업 또는 Amazon Redshift Serverless 복구 지점을 사용자 백업으로 변환할 수 있습니다.\n또한, Amazon Redshift는 재해 복구를 위해 스냅샷 또는 복구 지점을 다른 리전의 Amazon S3에 비동기적으로 복제할 수 있습니다.\nDS2 또는 DC2 클러스터에서 무료 백업 스토리지는 데이터 웨어하우스 클러스터의 노드 전체 스토리지 크기로 제한되며 활성 데이터 웨어하우스 클러스터에만 적용됩니다.\n예를 들어, 총 8TB의 데이터 웨어하우스 스토리지가 있는 경우 추가 요금 없이 최대 8TB의 백업 스토리지가 제공됩니다. 백업 보존 기간을 1일보다 길게 설정하려는 경우 AWS 관리 콘솔 또는 Amazon Redshift API를 사용하여 해당 작업을 수행할 수 있습니다. 자동 스냅샷에 대한 자세한 내용은 Amazon Redshift 관리 가이드를 참조하세요.\nAmazon Redshift는 변경된 데이터만 백업하므로 대부분 스냅샷은 적은 양의 무료 백업 스토리지만 사용합니다. 백업을 복원해야 하는 경우, 백업 보존 기간 내 모든 자동 백업에 액세스할 수 있습니다. 복원할 백업을 선택하면 새로운 데이터 웨어하우스 클러스터가 프로비저닝되고 데이터가 해당 데이터 웨어하우스 클러스터로 복구됩니다.\nQ: 자동 백업 및 스냅샷의 보존 기간을 관리하려면 어떻게 해야 합니까?\nAWS Management Console 또는 ModifyCluster API를 사용하여 RetentionPeriod 파라미터를 수정하면 자동 백업 보존 기간을 관리할 수 있습니다. 자동 백업을 완전히 비활성화하려는 경우 보존 기간을 0으로 설정하면 됩니다(권장하지 않음).\nQ: 데이터 웨어하우스 클러스터를 삭제하는 경우 백업은 어떻게 됩니까?\n데이터 웨어하우스 클러스터를 삭제할 때, 최종 스냅샷을 생성할지를 삭제 시 지정할 수 있습니다. 이렇게 하면 나중에 삭제된 데이터 웨어하우스 클러스터를 복원할 수 있습니다. 이전에 생성한 데이터 웨어하우스 클러스터의 모든 수동 스냅샷은 삭제하도록 선택하지 않는 한 보존되며 표준 Amazon S3 요금이 청구됩니다.\nQ: Amazon Redshift 데이터 웨어하우스 클러스터의 성능을 모니터링하려면 어떻게 해야 합니까?\nAmazon Redshift 데이터 웨어하우스 클러스터의 컴퓨팅 사용률, 스토리지 사용률 및 읽기/쓰기 트래픽에 대한 지표는 AWS Management Console 또는 Amazon CloudWatch API를 통해 무료로 확인할 수 있습니다. 또한, Amazon CloudWatch의 사용자 지정 지표 기능을 사용하여 추가적인 사용자 정의 지표를 추가할 수 있습니다. AWS Management Console에서는 모든 클러스터의 상태와 성능을 모니터링할 수 있는 모니터링 대시보드를 제공합니다. Amazon Redshift는 AWS Management Console을 통해 쿼리 및 클러스터 성능 정보도 제공합니다. 이 정보를 사용하면 가장 많은 시스템 리소스를 소비하고 있는 사용자 및 쿼리를 확인할 수 있고 쿼리 계획 및 실행 통계를 확인하여 성능 문제를 진단할 수 있습니다. 또한 각 컴퓨팅 노드의 리소스 사용량을 확인하여 모든 노드에서 데이터 및 쿼리의 로드가 균등하게 분배되고 있는지 확인할 수 있습니다.\nQ: 유지 관리 기간이란 무엇입니까? 소프트웨어를 유지 관리하는 동안 데이터 웨어하우스 클러스터를 사용할 수 있습니까?\nAmazon Redshift에서는 수정 사항, 개선 사항 및 새로운 기능을 클러스터에 적용하기 위해 정기적으로 유지 관리를 수행합니다. 프로그래밍 방식으로 또는 Redshift 콘솔을 사용하여 클러스터를 수정하여 예약된 유지 관리 기간을 변경할 수 있습니다. 이러한 유지 관리 기간에는 Amazon Redshift 클러스터가 일반 작업에 사용되지 않습니다. 리전별 유지 관리 기간과 일정에 대한 자세한 정보는 Amazon Redshift 관리 가이드에서 Maintenance Windows 섹션을 참조하십시오.\n일반 서버리스 데이터 공유 확장성 및 동시성 데이터 통합 및 로딩 보안 가용성 및 내구성 쿼리 및 분석 백업 및 복원 모니터링 및 유지관리


루이지애나 주 남부의 케이준과 자이데코 음악 | Visit The USA\n친근한 농촌 마을 유니스는 루이지애나 주 케이준과 자이데코 음악의 중심지이자 산실입니다.\n지역의 편안하면서도 수준 높은 장소와 연중 펼쳐지는 다양한 축제에는 이 음악의 거부할 수 없는 유혹이 가득합니다.\n케이준과 자이데코 음악은 유사점이 많은데 특히 이 지역에서 탄생했다는 점이 같습니다. 케이준 음악은 18세기 말 루이지애나 주 남서부에 자리를 잡은 아카디아인에 의해 시작되었고 거의 불어로만 부릅니다. 자이데코는 19세기 중반 이 지역의 흑인 소작농, 노예와 농부들이 시작한 음악입니다. 두 음악은 서로에게 상당한 영향을 미쳤고, 아코디언을 중심으로 하는 등 연주에 사용되는 악기 구성도 거의 비슷합니다. 하지만 케이준 음악은 프랑스와 유럽 포크뮤직에 더 가까운 반면 자이데코는 블루스, 아프로-캐리비안 음악 및 R&B와 비슷합니다.\n케이준과 자이데코 음악의 중심 악기 아코디언\n루이지애나 주의 케이준과 자이데코\n토요일 저녁 유니스(Eunice)는 온 마을이 ‘랑데부 데 케이준(Rendez-Vous Des Cajuns)’을 듣습니다. 컨트리 음악 무대의 대명사 그랜드 올 오프리(Grand Ole Opry)의 케이준 버전이라 할 만한 가족 버라이어티 쇼로, 1920년대에 버라이어티 극장이었던 리버티 공연 예술 센터(Liberty Center for the Performing Arts)에서 이루어지는 공연을 지역 라디오 방송에서 실황 중계합니다. 오늘날 랑데부 쇼에서는 무대 위에서는 자이데코와 케이준 밴드가 공연을 하고 주민들이 무대 아래에서 춤을 추며, 사회자는 케이준어와 영어를 섞어 개그와 레시피, 스토리텔링을 속사포처럼 쏟아냅니다. 쇼가 끝나면, 1930년대 풍의 세련되고 천장이 높은 다운타운 바 & 그릴인 닉스 온 세컨드 스트리트(Nick's on 2nd St.)를 찾아 라이브 음악을 더 즐기고 환상의 케이준 음식도 맛보세요.\n리버티 공연 예술 센터\n랑데부 데 케이준\n닉스 온 세컨드 스트리트\n문화 유산 알아보기\n케이준 음악과 유산을 알 수 있는 가장 좋은 장소로 유니스 다운타운에 있는 장 라피트 국립 역사공원 보호구역(Jean Lafitte National Historical Park and Preserve)에 속한 프레리 아카디안 문화 센터(Prairie Acadian Cultural Center)가 있습니다. 이 인상적이고 현대적인 박물관의 극장에서는 케이준과 자이데코 콘서트가 열리고, 케이준 요리 시연과 현지 음악, 수공예 및 농업 전시회도 있습니다.\n장 라피트 국립 역사공원 보호구역\n프레리 아카디안 문화 센터\n유니스 근교 탐방하기\n유니스 근교 사보이 뮤직 센터(Savoy Music Center)에서는 토요일 아침마다 잼 세션이 열려 수십년간 많은 유명, 무명의 뮤지션들이 찾았습니다. 이 매장의 사장인 마크 사보이(Mark Savoy)는 케이준 아코디언을 수작업으로 제작하고 매 주말마다 친구들과 함께 연주를 해 보입니다. 그리 멀지 않은 작은 마을 마무(Mamou)에서는 토요일 아침 라이브 음악 라디오 프로그램을 들으러 많은 이들이 프레드 라운지(Fred’s Lounge) 가득 모입니다. 이곳은 아침부터 맥주를 마시고 루이지애나 최고의 케이준 음악을 라이브로 들으며 신나게 춤추는 열광적인 팬들의 성지입니다. 근처의 라피엣에는 매년 10월이면 수천 명이 음악, 음식과 수공예 축제인 페스티벌스 아카디안스 에 크리올스(Festivals Acadiens et Créoles)를 찾아 모여듭니다.\n루이지애나 주 라피엣의 페스티벌스 아카디안스 에 크리올스\n사보이 뮤직 센터


Ⅲ장: 어머님 말씀 및 신격화 작업(상반부 일부) ..\n작성자: 손병룡 조회: 6795\t등록일: 2017-07-24\nⅢ장: 하나님 부인론 및 어머님 독생녀 주장\nⅢ장: 하나님 부인론 및 독생녀 주장\n1. 오택용의 하나님 부인론과 오류\n2. 성화식 직후 어머님 말씀\n(1) 청평 전국식구집회 (2012.9.17.) ........................\n(2) 추석절 특별집회(2012.9.30.) .....................\n3. 어머님 기원절(2013.1.13.) 행사와 오류\n4. 독생녀 주장 말씀\n(1) 천정궁 공직자 집회(2014.6.14.) ......................\n(2) 모태 혈통전환(2014.7.1.) .............\n(3) 청평 세계지도자 집회 (2014.10.27) ..........\n(4) 청평 세계지도자 집회(2015.10.24.) ..................\n(5) 한일 천일국지도자 대회(2016.7.5) ...............\n(6) 부산교구 헌당식 축사(2017.5.21.) ................\n(7) 태국 세계평화청년학생 축사(2017. 5.24)\n(8) 미국 메디슨 가아든 집회 강연(2017.7.15.)...........\n아버님은 예수님으로부터 받은 종교적 정체성을 기반으로 하여 복귀섭리에서 갖춰야 할 책임분담을 완수하심으로 천주천지의 참부모님이 되셨다. 아버님이 이루어 놓은 방대한 종교적 체계와 이상세계 건설을 위한 활동은 신종교사에서 찾아보기 드문 업적이 아닐 수 없다.\n그러나 아버님 성화후 참가정에 의해서 혈통적 정체성이 변질되고 훼손되고 있다. 그 중심에 어머님이 계시는 데, 어머님은 ‘어머님 메시아론’ 이나 ‘어머니 하나님론’, ‘어머님 하나님 부인론’, ’독생녀론‘ 같은 주장을 하고 있다. 이런 주장은 성경이나 원리강론 그리고 아버님의 말씀으로 보면 전혀 근거 없는 주장이라 아니 할 수 없다. 이 3장에서이러한 주장과 어머님의 말씀을 근거로 하여, 원리와는 무관한 주장의 실체를 살펴본다.\n선문대 신학과 교수인 오택용은 2010년 1월부터 12월까지 월간 ‘통일세계’에 연재된 오택용의 ‘특별기고’, ‘특별기획시리즈’에서 하나님 부인론을 거론했다. 이것은 2012년 1월에 발간된 ‘참어머니 생애노정’에서 어머님 신격화 논리로 확장됐다.\n오택용은 문형진님도 아래와 같이 계획했다고 밝히고 있다. “하나님의 창조목적은 천상의 영계를 대표하는 남성적 하나님과 지상을 대표하는 여성격 참어머님이 결혼을 하여 하나님이 아담의 체를 쓰고 해와인 참어머니를 아내로 맞아 ‘절대성(性)’을 중심삼고 첫사랑을 통해서 기쁨을 느끼는 것이다. 그리고 참어머님은 하나님의 부인이 된다. 2013년 1월 13일(천력) 기원절은 하나님과 참어머님이 결혼하는 날이다.”\n오택용은 “하나님과 혼인을 하여 하나님의 부인이 된 이후부터, 하나님과 일회·일심·일체가 되신 참어머님은 전지전능하신 분이 되시므로, 이후부터 통일교인들은 참어머님께 절대복종해야 한다. 참어머님의 말씀은 곧 하나님과 참아버님의 말씀이고 뜻이다.“라고 주장했다.\n오택용의 주장은 지상에서 승리하신 아버님을 천상의 하나님으로 지칭하여, 아버님의 부인인 어머님을 하나님의 부인으로 보는 것은 타당하다. 그러나 그 이후 오택용과 어머님은 넘지 않아야 할 선을 넘어, 아버님을 통하지 않고 바로 하나님의 부인으로 등극했다고 선포하는 잘못을 범했다. 아버님과 어머님의 세 번째 결혼은 어머님이 책임다하지 못하여 아버님이 하락하지 않아 최종적으로 이뤄지지 못하고 아버님은 성화하셨다.\n한편 ‘하나님의 결혼’ 표현은 원리강론에는 언급되지 않았지만 섭리가 진행됨에 따라 하나님 왕권즉위식 이후에 사용된 표현이다. 더 나아가 ‘하나님 부인’이란 존재도 통일가의 식구들에게는 좀 생소한 표현이다.\n통일교 원리강론에서는 ‘하나님은 본성상과 본형상의 이성성상의 중화적 주체이시며, 본성상적 남성과 본형상적 여성의 이성성상의 중화적 주체이시며, 피조세계에 대해서는 성상적인 남성격 주체이시다.’라고 정의하고 있다. 즉 하나님은 그 자체가 ‘중화적 주체’이므로 결혼이란 과정이 필요하지 않다. 물론 아버님과 어머님이 하나님을 대신하여 세 번째 성혼을 하시게 되어 었었다.\n그런데 하나님은 ‘피조세계에 대해서는 성상적인 남성격 주체이다.’라는 부분을 살펴볼 필요가 있다. 오택용을 비롯한 ‘하나님 부인론’을 주장하는 사람들은 이 부분을 의도적으로 부각시켜 ‘하나님 결혼식’, ‘하나님 부인’을 강조하는 것은 아닐까?\n하나님은 자존하시는 분이시다, 그러나 혼자서는 기쁨을 누릴 수 없으므로 그 대상을 지었다고 하셨다. 대상이 있어야만 수수작용을 할 수 있고 3대상 목적을 완성할 수 있기 때문이다. 오택용은 이 부분에 대해서 이렇게 주장하고 있다. 즉 하늘을 상징하는 하나님과 그 대상적인 땅을 대표하는 여성이 서로 결혼을 해야하는데, 그 여성이 하나님의 부인이 된다는 주장이다.\n그런데 통일원리에서는 ‘하나님이 피조세계를 창조하신 목적은 인간을 비롯한 모든 피조물이 하나님을 중심한 4위기대를 완성하고 3대축복의 말씀을 이루어 천국을 이룩함으로써 선의 목적을 완성한 것을 보시고 기쁨을 누리시려는 데 있었던 것이다.’라고 서술하고 있다.\n즉 하나님의 피조세계의 창조목적은 하나님이 직접 결혼을 하는 것이 아니라 하나님을 중심하고 성상과 형상의 요소를 갖춘 지상의 남성과 여성이 개인완성, 가정완성, 주관성완성의 3대 축복을 이루는 것이라 할 수 있다. 그리고 ‘하나님의 결혼’이란 표현의 의미는 하나님과 어머님의 결혼이 아니라 완성한 남성 후아담으로 오신 아버님과 완성한 여성격으로 오실 어머님과의 혼인을 두고 말하는 것이라 할 수 있다. 물론 아버님이 독생자로 오셨으므로 절대성 가정을 이루기 위해서는 독생녀인 여성이 필요하다.\n한편 오택용은 통일세계 2010년 6월호에서 ‘절대자 하나님과 아버님, 그리고 한학자, 이 셋은 한학자의 자궁에서 하나가 된다.’는 주장을 했다. 오택용의 어머니 자궁내 삼위일체 주장은 비논리적인 자의적 해석에 불과하다. 오택용은 2009년 1월 15일 오전 천정궁에서 거행된 ‘만왕의 왕 하나님 대관식’에서 아버님이 축도한 아래의 기도문을 자의적으로 확대하여 거짓 해석을 만들었다.\n“천지인 부모 천주안식권에서 절대성과 참아버님의 사랑의\n정자와 참어머님의 자궁을 중심삼은 난자, 이 셋이 하나 되어\n참혈통권의 승리적 우주를 재창건할 것을 참부모의 이름으로\n재차 선언하나이다. 아주!”\n이 셋의 역할은 각각 고유하며 중요한 역할을 한다는 것은 주지의 사실이다. 그런데 오택용은 ‘어머님 자궁’ 내에서를 부각시키며 자궁을 강조하는 것은 앞뒤가 맞지 않는 억지 논리이다. 세 존재가 다 필요하며, 어느 한 존재가 없어도 참혈통권의의 창조는 이뤄지지 않는다. 어떤 존재가 더 중요하고 덜 중요한지를 논하는 것은 무의미하다.\n위의 주장은 논리의 모순이며 일방적인 주장이다. 아버님은 기도에 서 ‘절대성, 아버님의 정자, 어머님의 난자가 하나되어야 한다’라고 강조하셨다. 그러나 어머님의 난자가 자리잡고 있는 자궁이 중심이 된다는 말씀은 하지 않으셨으며, 자궁이 중심이 될 수도 없다. 혹자는 아버님의 정자와 어머님의 난자, 이 두 요소가 만나 결합할 수 있는 곳이 자궁이므로, 자궁이 참혈통권의 완성이라 주장한다. 이 주장 역시 일방적으로 자궁의 역할만을 강조한 것이 불과하다. 정자가 없는 자궁이 무슨 역할을 하며 필요한가?\n이전글 3장 : 어머님 말씀 및 신격화 작업(중반부 내용)\n다음글 독생녀 주장의 허구(2장 최종 부분.아버님의 어머님 질책, 책임)


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서브웨이(SubWay) 경영분석 레포트\n저작시기 2009.06 |등록일 2009.07.04 한컴오피스 (hwp) | 17페이지 | 가격 3,000원\n2. 사업영역, 제품군\n4. 경영전략(마케팅 전략)\n5. 성공요인 및 핵심역량\n7. 서브웨이의 중국진출 마케팅 전략\n현재 90개국에서 31237개 점포의 전세계적으로 가장 큰 샌드위치 브랜드이다.\n글로벌 패스트푸드 기업의 선두권인 서브웨이는 1965년 17세 의대생 ‘프레드 드루카’가 시작하여 여러 시행착오 끝에, 1975년 프렌차이즈를 전개해 하루 평균 34개의 점포가 증가하는 놀라운 신장세를 보이며 북미 전역으로 매장이 확장되었다. 북미지역 이외에는 1984년 중동부 섬나라 바레인에 처음 매장이 생겨, 서브웨이 개념은 아르헨티나에서 잠비아의 매장 개장과 함께 전세계로 퍼져가고 있다.\n1950년대에 패스트푸드 사업은 프렌차이즈라는 사업확장의 개념과 함께 60년대에는 전세계적으로 사업망이 넓어지게 된다. 그런 의미로 볼때 서브웨이의 1965년 개장은 늦은 출발이라 할 수 있겠다. (맥도날드와 따졌을 때 10년의 차이.)\n프렌차이즈 사업의 본거지라 할 수 있는 미국으로부터 이미 전세계 각지에 퍼져있는 ‘맥도날드’, ‘KFC’, ‘던킨도넛’과 같은 패스트푸드점. 하지만, 현재 그 본거지인 미국에선 주식이 서브웨이+커피일 정도로 서브웨이가 강세를 띄고 있다. 미국, 캐나다, 오스트리아에서는 subway의 체인점 수가 맥도날드의 수보다 더 많다고 하며, 어느 곳에 위치하든 약간의 문화적 혹은 종교적 다양성을 제외하고는 똑같은 메뉴가 제공되고 있다.\n잠수함을 닮은 거대한 빵(Submarine Sandwich)에 각종 야채·고기·치즈·소스를 듬뿍 넣어 기존 패스트푸드점과 `차별화된 길(Way)`을 간다는 뜻으로 회사명을 `서브웨이`라 지었다.\n기존의 Sandwich와 뚜렷이 구별되는 Home made Bread (매장에서 굽는 빵), Cold-Cut(기름에 굽거나 튀기지 않는 재료), Order to made (고객 주문 방식)의 SUBWAY만의 독특한 강점으로 저지방,저칼로리, 저콜레스테롤의 건강 다이어트 샌드위치라는 확실한 차별점을 가진 신개념의 Fast food로서 전세계로 퍼져나가고 있다.\n<1960‘s ~ 1970`s>\tSub Sandwich 의 태동\nNation`s Restaurant News (http://www.nrn.com)


피부 혈관종 : 원인, 사진 및 치료 방법 - 사마귀 2021\n신체 발진은 신체적 불편을 일으키지 않더라도 종종 불안합니다. 이 기사에서는 혈관종을 알아내는 방법, 왜 나타나는지, 어떻게 치료하는지 설명합니다.\n혈관종은 혈관 벽이나 림프계의 융합으로 구성 될 수 있으며, 예를 들어 신체 표면, 피부의 더 깊은 층, 심지어 장기와 근육까지 다른 국소화를 나타낼 수 있습니다. 가장 위험한 것은 내부의 숨겨진 종양입니다. 내부 출혈을 유발하여 위험합니다.\n따라서 X 선 촬영과 초음파 검사를 통해 건강 검진을받는 것이 중요합니다. 표면적 혈관종의 경우, 일반적으로이 신 생물은 제거됩니다.\n그것은 신체의 어느 부위 에나 나타날 수 있으며 불편 함을 유발하지 않습니다. 가려움증과 다른 불쾌한 현상은 없습니다. 외관상 혈관종은 매끄럽고 피부 표면 위로 돌출되어 있으며 털이 자랍니다.\n어떤 경우에는 그 모양이 순환기 계통이나 림프계의 기능 장애와 관련이 있으며 때로는 이러한 분출물이 독자적으로 전달됩니다.\n사진의 신체 부위에있는 혈관종의 예 :\n예를 들어, 단순한 형태는 편평하거나 경미하게 상승 된 종양으로, 복잡한 혈관과 확장 혈관으로 구성됩니다. 종종 얼굴에 나타나는 손바닥의 크기에 도달 할 수 있습니다.\n붉은 사마귀가 생기면 많은 사람들이 자신의 출현 이유에 대해 질문합니다.\n아마도 임신 중에 생긴 얼룩의 모습 일 것입니다.\n어떤 사람들은 선탠이 학대를받을 때 붉은 종양이 나타날 것이라고 믿지만, 전문가는이 사실을 확인하지 않습니다.\n혈관종은 악성 형성이 아니므로이 경우 종양학 위험은 미미합니다.\n다형성. 종양은 여러 종류의 세포에서 형성됩니다.\n형태에 의한 분리 :\n간단합니다. 종양은 신체의 작은 혈관과 모세 혈관으로 형성됩니다. 그들은 붉은 색이나 분홍색의 작은 얼룩처럼 보입니다. 종종 그들은 신체의 표면이나 점막에서 볼 수 있습니다. 압력을 받고 그들은 창백해진다.\n동굴. 그것은 울퉁불퉁 한 모양을 가지고 있으며 어두운 색의 결절처럼 보이며 부르고뉴에 가깝습니다. 내부에는 혈전이 채워질 수있는 구멍이 있습니다. 만졌을 때, 온도는 주변 조직의 온도보다 높게 느껴집니다.\n가지. 상호 연결된 선박의 복합체로 구성됩니다. 육안 검사를 통해 종양이 어떻게 펄싱되는지 확인할 수 있습니다. 출혈을 일으킬 수있는 상해의 위험이 있습니다.\n혈관종은 그 자체가 붉은 반점 또는 두더지의 형태로 몸에 나타나기 시작합니다.이 부위는 모양이 다를 수 있습니다. 즉, 지점에서부터 피부까지 튀어 나와 있습니다. 이 형성에 대한 압력으로 불편 함이나 불편 함이 없으며 통증이 나타나지 않습니다.\n출생시 신생아 중에는 트렁크의 머리와 윗부분에 부르고뉴 스팟이 나타날 수 있습니다. 그들은 혈관의 병리를 나타내며 나이가 들면서 커지고 크기가 커지며 더 포화 상태에 이릅니다.\n작은 어린이는 목과 이마에 나타나는 오렌지색의 색조로 혈관종을 앓게됩니다. 추가 치료없이 자주 통과합니다.\n노년층은 청색과 적색의 혈관종이 종종 귀와 머리 부위에 나타납니다.\n가장 흔한 유형의 혈관종은 몸, 얼굴, 손의 상반부에 거미 정맥이 나타나는 거미 모양을 포함합니다. 그것은 자체적으로 또는 진보하여 사라질 수 있습니다.\n안지오텐신 검사는 특수 장비를 사용할 수있는 의사가 이미 육안 검사 단계에 있습니다. 필요한 경우, 전문가는 초음파 검사 또는 혈액 검사와 같은 여러 가지 추가 검사를 지정합니다.\n종양이 주위 조직의 변화를 수반하는 경우, 출혈, 상처 또는 가려움이있는 경우에는 추가 연구가 필요합니다. 의사는 정확한 진단을 위해 필요하다면 혈관종을 제거하기 위해 MRI 나 전산화 단층 촬영의 생검을 포함한 완전한 검사를 지시 할 수 있습니다.\n혈관종 이외에도 신체의 다른 붉은 두더지가 진단되며 특히 여성에게서 발견됩니다. 우리 사이트에서 여성의 붉은 두더지가 신체에 나타나는 이유에 대해 읽을 수 있습니다.\n그의 증언에 따르면 치료는 전문의가 수행 한 검사를 기준으로 수행됩니다. 형성의 자체 처리 및 제거를 시도하는 것은 받아 들일 수 없습니다. 원칙적으로, 혈관종이 환자에게 신체적 불편을주지 않으면 의사가 방문 할 때 검사를 받고 현재 상태를 모니터링합니다.\n아마도 외과 적 방법과 다른 방법으로 종양을 제거합니다.\n혈관종이 여전히 나타나면 의사에게 상담을 받아야합니다. 검사를 마친 후이 미용상 결함을 제거하기위한 최선의 선택을해야합니다.\n이 방법으로 제거하는 것은 진료를받은 후에 수행됩니다. 이 절차는 약간의 시간이 걸리고 하루 병원에서 보낼 수 있습니다.\n필요한 경우 전문가가 국소 마취를 시행 할 수 있습니다. 어떤 경우에는 두더지가 제거 된 후 치유가 끝난 후에 흔적이 남을 수 있습니다. 일반적으로 외과 적 절제술은 신체의 닫힌 부위에 작은 양의 병변으로 이루어집니다. 얼굴에있는 두더지는 다른 방법으로 제거됩니다.\n레이저 제거는 신체의 피부 표면의 성장을 제거하는 데 사용되며 여러 과정에서 제거 할 수 있습니다. 사실은 레이저 빔이 한 세션에서 모든 교육 과정을 제거하는 것은 아니라는 사실입니다. 몰드의 완전한 제거는 깊이에 따라 4-5 회의 세션에서 발생할 수 있습니다.\n이 방법은 최소한의 흔적을 남기므로 신체, 얼굴, 손, 목의 가시 영역에 사용할 수 있습니다. 이 경우, 혈관종은 액체 질소 또는 전류를 사용하여 소작됩니다. 이 방법은 또한 큰 신 생물을 제거합니다. 전문가는 환자의 개인적인 특성과 제거 할 얼룩의 유형에 따라 제거 방법을 선택합니다.\n소작의 절차 전에, 국소 마취가 사용됩니다. 제거 후, 시간이 지나면 두더지가 딱딱 해지며 1-3 주 안에 건강한 피부가 형성됩니다. 치유 및 재생 기간 동안 치유 과정이 더 빨라지고 피부에 자국이 남지 않도록 의사의 권고를 따르는 것이 중요합니다.\n혈관종이 종양학으로 변형 될 수있는 경우는 거의 없으므로 시각 검사가 정기적으로 수행되어야합니다. 이는 두더지의 색과 모양의 변화를 경고해야합니다. 출혈과 가려움증이 예상치 못한 전문가 방문의 원인이되어야합니다.\n또한 혈관종은 근육이나 내부 장기에있을 때 내부 출혈의 위험이 있습니다. 이러한 교육은 초음파, CT 및 기타 방법을 사용하여 진단됩니다.\n따라서 적색 혈관 조영술의 출현은 전문가 방문의 필요성과 이에 대한 더 깊은 관찰이되어야합니다. 일반적으로 위험은 없지만 의사와 상담 한 후에는 건강 상태에서 제거 할 수 있습니다.\n잠재적 인 위험을 지닌 두더지와 혈관 형성을 구별하는 것이 중요합니다. 두더지의 변화에주의를 기울여야합니다.이 형성 물의 색, 크기 및 모양이 바뀌면 가려움과 출혈이 시작됩니다. 의사를 방문해야합니다.\n적혈구 제거는 모든 사람에게 개인적인 문제이며, 불쾌감을 유발하지 않으면 남을 수 있습니다. 신체의 노화와 관련된 변화 때문에 혈관 변화에 영향을 미치는 모든 계통의 노화와 파괴가 일어나면 종양 형성의 가능성이 증가합니다.\nAngioma (붉은 두더지) - 림프관과 혈관으로 구성된 양성 종양입니다. 대부분의 경우, 형성은 얼굴, 몸통과 사지의 피부, 내부 장기에 형성됩니다. 때로는 외모와 발달에 출혈이 동반 될 수 있습니다. 대부분의 임상 상황에서이 병리학은 선천적이며 생후 며칠 동안 신생아에서 진단됩니다.\n이 현상의 주요 원인은 동맥혈이 독립적으로 정맥으로 빠져 나가기 때문에 모세 혈관 네트워크를 통과하지 않고 동맥과 정맥이 비정상적으로 연결되는 것입니다. 성인의 경우 몸통과 팔다리의 얼굴이나 피부에 종양이 생기기 시작하는 경우도 있습니다.\n그러한 종양의 피부와 장기에 나타나는 정확한 원인은 아직 완전히 밝혀지지 않았습니다. 많은 과학자들은이 병리학의 진행의 주된 원인은 태아기의 혈관 발달에 대한 위반이라고 믿고 있습니다. 결과적으로 그들은 조직에서 발아합니다.\n발달 장애를 유발할 수있는 요소들 :\n아동의 운반 중에 약물 치료의 특정 그룹의 어머니에 의한 사용;\n이 맥동 형성은 혈액으로 충만한 충치를 가지고 있습니다. 그들의 색깔은 진한 빨강에서 부르고뉴까지 다양합니다. 외부 적으로,이 유형의 혈관은 피부의 표면 위로 약간 상승하는 작은 지점입니다. 해면상 종양은 특이한 특징을 가지고 있습니다. 구조가 해면상입니다.\n그것은 보통 피부와 피하 층에 국한되어 있습니다. 매우 드문 임상 상황에서 근육과 뼈 구조로 자랍니다. 혈관종 자체의 구조는 탄력적입니다. 쉽게 압축 할 수 있으며, 그 후에는 이전 형태를 빠르게 복원 할 수 있습니다. 뇌 또는 다른 기관의 해면 혈관종은 출혈과 궤양을 일으키는 경향이 있습니다. 이 기능은 2 차 감염 가능성이 있으므로 매우 위험합니다.\n대부분의 경우 이러한 병리학 적 형성은 근육 조직, 피부, 피하 지방 조직 및 뇌에 국한되어 있습니다. 뇌의 정맥 혈관종 - 건강과 생명을 위협하는 합병증을 일으킬 수있는 상태.\n일반적으로이 유형의 혈관종은 두개골의 뼈에 국한되어 반복 출혈을 일으킬 수 있습니다.\n이러한 형태의 질병은 가장 드물게 발생합니다. 머리, 얼굴, 팔다리에 국한된 교육. 바깥 쪽에서, 그들은 동맥의 확장 된 가지의 볼처럼 보입니다.\n혈관종의 증상은 국소화, 구조적 특징 및 크기에 의해 발생합니다. 평생 교육의 초기에 신생아에서 발견되는 교육. 신생아 소녀에게서 몇 번 더 자주 형성된다는 사실에 주목할 필요가 있습니다. 그들은 매우 빠르게 성장합니다. 3 개월 안에 1mm 크기의 혈관종이 몇 센티미터까지 증가 할 수 있습니다.\n혈관 혈관종은 신체의 어느 부분에도 국한 될 수 있습니다.\n피부에 위치한 해면상 혈관종 (severnous angioma)은 대부분 미용상 결점이 있으며, 교육이 환자에게 불편을주지 않으면 치료가 불가능합니다. 그러나 종양이 내부 장기에 형성되면 심각한 합병증이 발생할 수 있습니다.\n병리학 골절은 종양이있는 곳에서 나타날 수 있습니다.\n때로는 뇌의 정맥 혈관종이 의식 장애를 일으키고 신체 일부의 마비를 일으킬 수 있습니다. 그러나 건강과 삶에 가장 큰 위험은 뇌 조직에 출혈이 생기는 것입니다. 환자의 전반적인 상태가 급격히 악화되고 심지어 사망까지 가능합니다.\n종양이 입안에 국한되어 있다면, 삼키는 데 어려움이 있습니다.\n신경학적인 증상의 단기 징후 (특히 뇌 혈관종에서).\n피부의 종양 진단은 어렵지 않습니다. 의사가 형성 및 촉진을 검사하는 것으로 충분합니다. 척추, 뇌 또는 다른 기관의 혈관종이 의심되는 경우 다음 진단 방법을 사용하십시오.\n환자의 불쾌감을주지 않기 때문에 때때로 혈관종의 치료는 필요하지 않습니다. 어떤 경우에는 교육 자체가 치유 될 수 있습니다. 이것은 대개 종양을 먹이는 혈관의 혈전증에서 볼 수 있습니다.\n종양이 국한된 기관의 작업 위반\n수술 이 수술은 다른 치료법이 원하는 효과를 내지 못했을 때 교육 발전의 후반 단계에서 수행되는 것으로 나타났습니다.\n레이저 이 기술은 가장 효과적이고 온화합니다. 레이저를 사용하여 건강한 부위가 노출 될 때까지 영향을받은 조직의 모든 층을 제거합니다.\n경화 요법. 치료 방법의 본질은 경화 물질이 종양 공동에 주입된다는 것입니다. 대부분 70 % 알코올이 이러한 목적으로 사용됩니다. 이 치료법에는 통증과 지속 기간이 있습니다.\n혈관종은 성인의 흔한 질병 중 하나입니다. 그것은 혈액과 림프관의 비정상적인 발달로 인해 발생하는 양성 종양입니다. 교육은 평범한 두더지처럼 보이며 특정 지점까지 문제를 일으키지 않습니다. 유사한 병리학이 피부, 점막 및 내부 장기에 나타날 수 있습니다. Angioma는 고독하고 다중입니다. 피부와 내장의 표면에 수많은 병소가 발견되면 혈관 종증이 발생합니다. 보수 치료는이 질병을 제거하지 못합니다. 다양한 방법으로 신 생물의 가장 흔하게 나타나는 제거.\n병리 발달의 가장 흔한 원인은 선천적입니다. 출생 전 발달 과정에서도 태아의 혈관계 형성이 방해받습니다. 이것에 기여하는 요인은 많을 수 있습니다. 임산부가 겪는 유해한 습관과 스트레스는 태아 발달에 해로운 영향을 미칩니다.\n자궁의 새로운 성장은 종종 중년 여성에서 발견됩니다. 이들은 불쾌감을 유발하지 않으며 위험하지 않은 양성 종양입니다. 악성 개체의 변형 징후가 처음에는 외과 적 개입이 나타납니다. 그것은 병리학의 빠른 성장과 함께 표시됩니다.\n주사주의 주요 원인은 얼굴에 혈관의 높은 민감도로 간주되어 특정 효과가 나타나며 비슷한 반응을 일으 킵니다. 이 질병은 남녀 모두에서 관찰되지만 폐경기 또는 여성 발병 이전의 여성에서 가장 흔하게 나타납니다.또한 얇은 피부를 가진 사람들 (보통 피부가 가볍고 빨갛다)은 장미 피세 (rosacea)에 걸리기 쉽다.\n이끼가 사람에게서 사람에게 전달 되었습니까? 사람 박탈 : 잠복기, 치료\n사람의 Pityriasis versicolor : 증상, 치료, 사진\n우리 시대의 생식기 포진은 성적으로 전염되는 일반적인 바이러스 성 질병입니다. 통계에 따르면 세계 인구의 90 %가 HSV의 보균자이며 20 %는 임상 증상이 있다고합니다.생식기 질병의 원인이 일반적인 질병의 원인은 성관계로 발생하는 헤르페스 바이러스에 의한 감염입니다. 그것은 두 종류의 단순 포진 바이러스의 원인입니다 : 첫 번째 유형의 HSV와 두 번째 유형의 HSV. 80 %의 경우, 병의 원인 인자는 두 번째 유형의 단순 포진 바이러스입니다.\n유두종은 사람의 입에서 어떻게 생깁니 까? 성장을 일으키는 요인은 무엇이며이를 제거하는 방법은 무엇입니까? 수두\n가슴에 종기와 함께해야 할 일 탈모증\n요오드로 손톱 균류를 치료 - 효과적인 조리법 사마귀


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두왕골 | 문화유산 | 남구역사 | 울산남구 문화·관광\n문화유산\t남구유래\t장생포스토리텔링\n대마도주등(對馬島主燈)등에 관한 전설은 오래전부터 울산에 퍼져 있는 이야기이다.\n울산시 두왕동(斗旺洞)에 있는 이 산등(山藤)은 동해남부선의 철로에 접하여\n바로 그 서편에 남으로 면하여 자리잡고 있는 곳으로 여기에는 7~8기의 묘지로 되어 있다.\n이 대마도주등에 관한 내력은 대략 다음과 같이 전해온다. 울산시 두왕동에는 감나무진이란 곳이 있다. 오래전부터 외황강(外隍江)에는 9개의 나루가 있었는데, 그 가운데의 한 나루가 감나무진이며, 이 나루에서 조금 더 북쪽으로는 대나루(大津)가 있었다고 전해온다.\n감나무진의 나루터에는 울산에서 남쪽으로 통하는 교통의 요로였기에 자연 사람의 왕래가 있어 여기에 주막도 생겨 행인이 쉬어 가는 곳이 되었다. 때는 고려 때의 일이었다. 울산시 두왕동 당랑 끝에 9남아를 둔 김씨의 성을 가진 사람이 한 분 살고 있었다. 당랑끝은 이 김씨가 9남아를 데리고 살았다고 하여 일명 구남밭터라고도 세인들은 불러 왔다 한다. 그런데 하루는 불행하게도 친상을 당하여 상재의 몸이 되었다. 평소 효심이 지극했던 그는 묘 터를 구해 보았으나 살림살이가 궁색한 터라 쉽사리 마음에 드는 자리를 구하지 못하였다. 그래서 집 가에 토롱(土壟)이라고 하는 가장을 하여 두고 좋은 묘터가 구해지기를 바라고 있었다.\n이렇게 하여 세월이 지나가던 중 하루는 꿈에 백발의 한 노인이 나타나서 이르기를 “네가 너의 아버지의 좋은 유택을 얻으려거든 배암골 감나무진에 있는 객주(客主, 여관)집을 찾아가서 그 집의 머슴이 되라.”고 하고는 어디론지 홀연 사라지고 말았다. 이 꿈에서 깨어난 김 씨는 한동안 어리둥절하다가 망설였다.\n아버지의 초상도 치르기 전에 또 남의 집의 고용살이를 하라 하니 선뜻 마음이 내키진 않았다. 그러나 꿈에 나타난 노인의 말이 이상하였다. 좋은 유택을 얻으려거든 배암골 감나무진으로 찾아가서 머슴이 되라? 이 말을 다시 생각하면서 집안을 정리하고는 불과 1km도 안 되는 감나무진 객주집을 찾아가서 간신히 그 집의 머슴이 되고 말았다. 이렇게 해서 머슴살이를 하고 있어도 효성이 지극한 그는 아버지의 묘 터를 구하는 일념에 젖어 있었다. 그러던 중 하루는 한 상재가 아마 풍수 같은 사람을 데리고 이 객주집을 찾아 투숙하면서 수일 동안 근방 산천을 두루 찾아다니고 있었다.\n이러한 동정을 알게 된 김씨도 자연 그들의 움직임에 관심을 기울여 동정을 살피고 있었다. 몇일이 지나자 하루는 두 사람이 소곤거리더니 밤중인데 김씨를 불러 계란 두 개를 구해 달라는 것이었다. 이때 김씨의 머리에는 어떤 육감이 번개같이 스쳐가는 것이 있었다. 계란 두 개를 구한 김씨는 이 계란을 뜨거운 물에 담갔다가 다시 찬물에 식게하고는 그들에게 갖다 주었다.\n그런 뒤에 김씨는 잠이 들어 한동안 자고 있었는데, 전일의 백발노인이 나타나더니 네가 이렇게 잠이 들어 있을 때가 아니니 빨리 일어나라 하고는 자취를 감추고 말았다. 이 노인의 말에 깜짝 놀란 김씨는 벌떡 자리에서 일어나니 밖에는 사람 발자국 소리가 나는지라 살그머니 살펴보니 상재와 풍수 두 사람이 밖으로 나가고 있었다. 김씨도 살짝 나서서 그 두 사람의 뒤를 멀리서 뒤따라가니 불과 얼마 가지 않은 한 산등에 이르러 두 사람은 땅을 파고 무엇인가 묻고는 일어나서 다시 객주집으로 돌아오는 것이었다. 이를 본 김씨도 지름길로 먼저 돌아와서 자리에 들고 말았다.\n이윽고 새벽동이 틀 무렵에 두 사람은 다시 그 산등으로 가서 밤중에 와서 무언가 묻었던 자리를 다시 파면서 고개를 저으며, 크게 의아한 몸짓을 하면서 틀림없을 텐데라고 몇 번을 연발하더니 객주로 돌아와서 그 길로 어디론지 가 버리고 말았다.\n손님들이 떠나고 난 뒤 김씨는 생계란 두 개를 초저녁에 그 산등을 찾아가서 묻어 두었다가 밤이 샐 무렵에 다시 찾아갔더니 그 자리에서 계란 한 개가 부화하여 닭이 나래를 치며 목을 쭉 빼더니 꼬곡꼭꼬하고 크게 우니 온 산천이 새벽의 적막을 깨고 메아리쳤다. 이런 일이 있은 뒤 김씨는 머슴살이를 그만두고 집으로 돌아와서 그 자리에 아버지의 묘를 드렸는데, 그 묘는 평토장(平土葬)으로 하였다는 것이다.\n그 후 이 김씨의 자손 가운데 한 사람이 고려에 벼슬하다가 대마도로 건너가 아비루(阿比留)를 멸망시키고 대마도주(對馬島主)가 되니 이 사람이 바로 소오씨(宗氏)라는 것이다. 이후로부터 김씨의 아버지 묘가 있는 산등을 대마도주등(對馬島主嶝)이라고 부르게 되었으며, 마을의 이름도 이와 관련지어 도왕동(道王洞)이라 하다가 임금 왕(王) 자(字)를 쓰는 것은 왕을 거역한다고 하여 왕성할 왕(旺) 자로 고치고 길 도(道) 자 대신 말 두(斗) 자를 사용하여 오늘의 두왕동(斗旺洞)이 되었다는 것이다.\n그러나 대마도주였던 소오씨가 과연 이러한 전설에 나타나는 대로 김씨의 후손인지는 상당한 연구가 있어야 할 것이다. 대마도의 향토사 연구가 나가도매히사애의 「일본과 조선을 연결하는 섬 고대사의 열쇠 쓰시마」에 의하면 1246년이 저물 무렵 고래무내시개히사가 군을 이끌고 건너와 이듬해에 아비루(阿比留)를 멸하고 섬이 실권자가 되니 이 사람이 소오(宗)의 조상이라는 것이다.\n또 그는 고래무내시개히사의 선대에 관하여도 해이개의 일족이라 하였으며, 메이지(明治) 때에 이르러 이들은 스스로 안도구댄노오의 후손이라 칭하게 되었다고 밝히고 있다.\n이러한 사료들을 미루어 보며 김씨의 후손이라는 것은 의문이 많으나 사실 대마도주등에 관한 전설은 우리측 일본 사람들이 전해 왔으니 토호인지 그렇지 않으면 기우슈우나 이기섬과의 관계가 있는 이야기인지 더 연구를 요하는 일이다. 그런데 국내에 있는 김씨의 후손들을 살펴보면 울산시 상개동(上開洞)에 10여호 살다가 지금은 흩어지고 그들의 행방을 알 수 없다.\n그리고 이야기의 분묘도 팔괘형(八卦形)의 석조물이 있었던 것을 해방 후 청량지서의 방축벽을 쌓을 때 이 묘석을 가져가서 쌓은 까닭으로 지금은 석조물은 볼 수 없고 평장묘만 남아 있다.\n또 일설에는 1910년경에 일본 사람이 이 근처에 배미골이 있느냐고 찾아온 일이 있고, 비석도 만들어 가지고 왔으나 묘를 찾지 못하고 물속에 던지고 되돌아갔다는 말도 전해지고 있다.\n※ 참고자료 : 두왕동 마을지(울산남구문화원 부설 향토사연구소, 2013. 3)\n담당자 : 정성연\n전화번호 : 052-226-5417


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2016년 벨로 어워드 수상자를 소개합니다! – The Airbnb Blog – Belong Anywhere\n에어비앤비 오픈 LA에서는 최고의 호스팅을 선보인 호스트를 시상하는 벨로 어워드 행사가 열려 2,000명이 참석했습니다. 벨로 어워드는 전 세계 각지 호스트 커뮤니티의 감동적인 스토리를 공유하고, 게스트에게 감동을 주는 훌륭한 호스팅을 치하하는 자리입니다. 다운타운 LA의 유서 깊은 오르페움 극장에서 열린 행사는 심야 TV 토크쇼의 진행자이자 코미디언인 제임스 코든의 사회로 진행되었습니다.\n작년 에어비앤비 오픈에서는 파리 테러로 인해 행사가 조기 폐막되어 시상식을 하지 못했는데요, 이번 벨로 어워드 행사에서 2015년 호스트 어워드 수상자들도 함께 축하하는 시간을 가졌습니다. 2015년 수상자인 프란스, 크리스틴, 미셸, 리앤의 이야기는 블로그에서 읽어보실 수 있습니다.\n금년도 벨로 어워드 수상자 선정은 커뮤니티를 중심으로 진행되었습니다. 에어비앤비는 전 세계 곳곳의 수천 개의 호스팅 스토리를 검토하여 후보를 선정했습니다. 이렇게 추려진 후보들 중에서 이전 호스트 어워드 수상자로 구성된 심사위원단과 에어비앤비 직원 대표들이 최종 수상자를 선정했습니다.\n그럼, 2016년 벨로 어워드 수상자를 소개해 드리겠습니다.\n‘피플’ 어워드는 게스트와 깊은 교감을 나눈 호스트에게 수여되는 상입니다. 2016년 수상자는 버지니아 주 글렌 앨런에서 집을 공유하는 조나단(Jonathan)입니다.\n조나단의 집에 부부 게스트가 묵고 있었는데, 남편이 업무 회의로 자리를 비운 사이 갑작스레 아내의 산통이 시작되었습니다. 조나단은 주저없이 임산부 게스트를 병원에 직접 데려다주고, 가족이 올 때까지 대기실에 함께 있어 주었습니다. 조나단의 스토리는 희생적 배려를 보여주는 훌륭한 사례이며, 조나단은 게스트와 오랫동안 함께할 소중한 인연을 맺게 되었습니다.\n플레이스: 라이오넬 B., 오스트레일리아 뉴사우스웨일스\n‘플레이스’ 어워드는 게스트에게 독특한 환경을 제공하는 창의적인 호스트에게 수여됩니다. 2016년 이 부문 수상자는 오스트레일리아 뉴사우스웨일스 주의 녹음이 울창한 블루 마운틴에 자리한 트리하우스에 게스트를 위한 특별한 공간을 마련한 라이오넬(Lionel)입니다.\n라이오넬은 연인을 위한 로맨틱한 휴가지를 생각하며 숙소를 준비했습니다. 스파, 작은 부엌, 벽난로를 갖추고, 통유리창이 설치되어 있어 게스트가 환상적인 자연환경 속에 흠뻑 젖어들 수 있는 특별한 숙소입니다. 두 개의 국립 공원과 유네스코 세계문화유산에 등재된 우림 사이에 위치하고 있어서, 머무는 동안 다양한 활동을 즐길 수도 있습니다. 라이오넬의 트리하우스에서 머물고 간 게스트들은 ‘너무나 멋진 경험’이었다고 입을 모아 말합니다.\n러브: 레베카 R., 미국 캘리포니아 주 로스앤젤레스\n게스트에게 잊을 수 없는 추억을 선물한 호스트에게 수여되는 ‘러브’ 어워드의 올해 수상자는 LA 미드시티 지역에서 호스팅을 하는 레베카(Rebekah)입니다.\n추수감사절 이른 아침, 차고에서 화재가 발생했을 때 레베카는 게스트를 안전한 곳으로 대피시키고 소방관이 도착할 때까지 정원 호스로 화재를 진압했습니다. 레베카는 긴급 상황에서도 게스트가 안전하고 따뜻하게 지낼 수 있도록 최선을 다해 보살펴 주었습니다. 저녁에는 뒷마당에서 추수감사절을 기념하는 요리를 하여 제공하기도 했습니다. 당시 숙소에 머물렀던 게스트는 레베카를 ‘영웅’으로 묘사하며 “결코 과장이 아니”라고 말했습니다.\n에어비앤비: 에비게일 J., 캐나다 토론토\n‘에어비앤비’ 어워드는 어디에서나 우리 집처럼 편안한 세상을 만들기 위해 노력하는 호스트를 위한 상인데요, 올해의 수상자는 캐나다 토론토의 에비게일(Abigail)입니다.\n에비게일은 게스트를 따뜻하게 맞이하는 마음과 세상을 위해 좋은 일을 하고 싶은 마음을 함께 가진 호스트입니다. 이주 난민을 지지하는 에비게일은 4명의 시리아인 가족이 캐나다에 정착할 수 있도록 도움을 주었습니다. 도움을 받은 가족은 현재 몬트리올의 뿌왕뜨-생-샤흘르(Pointe-Saint-Charles) 지역에서 새 삶을 시작했습니다. 어려움에 처한 사람에게 집을 제공하고 낯선 곳에서 정착할 수 있도록 도움을 준 에비게일에게 올해 ‘에어비앤비’ 어워드를 수여합니다.\n어제보다 더 따뜻하고 모두가 하나되는 세상을 만들기 위해 노력하는 수상자, 후보자, 호스트 커뮤니티의 모든 회원 여러분께 감사의 인사를 전합니다.\n운영하는 웹사이트에서 직접 예약받기\n호스트를 위한 팁: 호스트 로비님이 단 6개월 만에 최고의 체험을 만들어낸 비결


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미 항공우주국, 태양 탐사용 로켓 발사 예정 (E)\n미국 항공우주국은 태양이 어떻게 움직이는지, 지구에 어떤 영향을 미치는지 등 기본적인 질문들에 대한 답을 얻고, 자료를 축적하기 위해 태양으로 달 탐사용 로켓을 보낼 계획입니다. 이번 연구에 참여한 과학자들의 기술과 창의성을 시험할 몇가지 기술적인 도전과제들에 대해 자세히 전해드립니다.\n태양은 하늘에서 가장 빛나며 가장 중요한 행성이지만, 여러가지 면에서 신비를 간직하고 있습니다. 미 항공우주국, NASA의 태양연구 전문기관인, 태양물리연구소 리챠드 피셔 소장은 인류는 한 번도 태양까지 가본 적이 없으며, 눈에 보이는 태양의 표면 바로 가까이 접근할때 어떤 상황이 전개되는지 알지 못한다고 지적합니다.\n피셔 씨는 또 인류는 태양의 물리적 과정또한 잘 알지 못한다고 말했습니다.\n연구자들이 오랫동안 골몰해온 태양에 대한 질문들은 다음과 같습니다. 태양의 바깥 대기, 이른바 '코로나'가 어떻게 태양의 표면보다 수백 배 더 뜨거울 수 있을까? 태양 표면에서 유기적인 바람이 감지 되지 않는 점을 감안할때, 어떤 힘이 태양의 바람을 일으키는 것일까? 이 태양의 바람은 지구의 자기장과 소통 체계에 영향을 미치는 지자기적 폭풍우를 일으키는 하전 입자들의 분출 형태입니다.\n이에 대한 답변을 얻어내기 위해, NASA는 0.5 t 무게의 탐사체를 태양 대기로 보내 자기장을 측정하고, 플라즈마 장을 감지하고, 태양이 방출한 미립자들을 분석하려고 합니다. 망원 사진기가 코로나의 3차원 사진을 찍을 계획입니다.\n물론, 이 연구는 쉽지 않을 것입니다.\n피셔 소장은 앞으로 태양에 가까이 갈 것이라며, 이는 매우 뜨거울 것이라고 말했습니다. 태양열이 어떻게 생성되는지, 그 기술적인 문제가 있고 또, 태양으로부터 방출되는 태양열을 어떻게 막아낼 지에 대한 기술적인 문제도 있고 이후 태양탐사에서 얻어진 자료를 태양계를 거쳐 지구로 보내야 하는 문제도 있다는 것입니다.\n이번 연구 계획을 세우는 연구자들은 탄소 화합열을 통해 섭씨 1천4백도가 넘는 열과 엄청난 방사 태양열을 견딜 수 있을 것으로 보고 계획하고 있습니다. 탐사체는 액체 냉각 태양열 판을 이용해 태양열로 작동될 것입니다.\nNASA는 존스 홉킨스 대학교의 응용 물리학 실험실에 탐사체 설계와 제조를 맡겼습니다. 이번 연구사업 담당자인 앤드류 단츨러 씨는 그의 연구팀은 전례 없는 기술 공학상의 도전을 과제로 맡아 즐겨 작업에 임하고 있다고 말했습니다\n단츨러 씨는 이는 수 년이 넘게 진전돼 온 고온 물질, 보다 효과적인 태양 배열 등의 진정한 기술 융합이라고 말했습니다. 이는 이번 연구 사업을 가능하게 만든 기술과 같은 것이라는 설명입니다.\n단츨러 씨는 탐사체가 발사되면 아마 빠르면 2015년 쯤에는 우주 비행사들과 다른 과학자들이 40년 전 세운 목표를 달성할 것이라고 말했습니다.\n단츨러 씨는 이 계획은 우주의 시초로 거슬러 올라간다며, 지난 1958년 국가연구위원회가 처음으로 태양 가까이 탐사체를 보내는 구상을 제시했다고 밝혔습니다. 단츨러 씨는 그러나 이같은 임무를 수행할 최적의 방법을 갖게 된 것은 최근의 일이라고 말했습니다.\nNASA는 지금으로서는 태양으로 탐사체를 보내는 임무는 전적으로 미국이 맡고 있지만 해외 다른 나라들의 우주 관련 기관들도 이번 연구사업에 대한 관심을 보였다며, 협력을 환영한다고 밝혔습니다.\nNASA는 탐사체가 보내온 정보는 지구의 전기장을 교란시키는 태양 폭풍우를 예측할 수 있게 귀중하게 쓰일 뿐 아니라 이 탐사체는 잠재적으로 장래 인류의 우주 여행에 영향을 미칠수도 있을 태양의 활동에 관한 일종의 조기경보체제로 사용될수 있을 것이라고 밝혔습니다.


12일 오후 2시 릴 게임 사이트 서울 도화동 베스트웨스턴프리미어서울가든호텔에서 해적바둑이 열린 큐브TV ‘예쁘장한 구오즈(‘구오즈’)’ 제작발표회에서였다. 이날 마카오 카지노 에이전트 — ufontana\n12일 오후 2시 릴 게임 사이트 서울 도화동 베스트웨스턴프리미어서울가든호텔에서 해적바둑이 열린 큐브TV ‘예쁘장한 구오즈(‘구오즈’)’ 제작발표회에서였다. 이날 마카오 카지노 에이전트\n23 Июль 2019 23.07.2019 root\n개성공단과 금강산이 북미대화의 중재안이 될 수 있을 거라 보냐는 질문엔 «현안 문제에 대해선 좀 더 파악하고 충분히 검토해서 말씀드리겠다»고 답했고, 북한 선전매체들의 통일부 비난 등과 관련한 질문들에는 «(나중에) 말씀드릴 기회가 있을 것 같다», «들어가서 살펴보겠다» 등 원론적인 답변만을 내놨습니다…’예상은 했지만, 이렇게까지 할 줄은 몰랐다’고 아베 총리는 생각할 수도 있을 것 같다. 신임 방위성 장관의 좌충우돌 발언을 수습하고 다니면서 이런 저런 생각이 많아질 법도 하다…[머니투데이 한지연 , 박선영 인턴 기자] [[the300]12일 기재위 전체회의서 «2분기 성장률 플러스 될 것» 자신].\n«몸도 그렇지만 사고 난 이후 1년이 넘도록 텍사스 홀덤 규칙 정신과 치료도 받고 있어요. 잠을 제대로 자지 못해요. 사고 초기에는 정말 매일 같이 악몽을 꿨었어요. (세상을 떠난) 동료들의 얼굴이 꿈에 나타나기도 하고요. 폭발 당시의 상황이 느린 화면으로 재생되기도 하고.. 극도로 예민해져 있어서 주변에서 뭔가 부서지거나 깨지는 소리가 나면 긴장하게 돼요.»..‘층층족(蹭蹭族)’을 아십니까?..몇 년 동안 대한민국에서 가장 비싼 아파트였던 강남구 도곡동의 한 주상복합 아파트도 사정은 비슷했습니다. 담장을 둘러쳐 놔 일반인들이 찾기 어려운 것은 물론, 설령 접근한다 하더라도 무전기를 든 건장한 경비원이 ‘어떻게 오셨느냐?’고 묻기 일쑤였습니다. 서울시 조례로 공개공지에는 안내판 설치가 의무화됐지만, 찾아볼 수 없었습니다..유승준은 군입대를 앞둔 2002년 돌연 미국 시민권을 획득해 논란이 됐고, 공항에서 입국이 금지됐다. 당시 언론과의 인터뷰에서 “국민 여러분을 우롱하거나 의도적인 계획으로 거짓말을 하진 않았다”며 “2년반 동안 공익근무를 하고 나면 내 나이가 서른이 된다. 사실상 가족과는 생이별과 마찬가지”라고 말했다…방통위는 허위·조작 정보 문제를 해결하기 위해 플랫폼사업자 등을 중심으로 ‘자율규제 협의체’를 운영하고 있다. 그러나 협의체가 자칫 표현의 자유를 제한할 수 있다는 href=https://www.carpanda.kr/»>온라인카지노 우려 탓에 적극적으로 나설 수 없다는 한계가 상존한다…이 가운데 특히 이산화질소가 악질입니다. 이산화질소는 다른 오염물질인 초미세먼지와 오존의 생성을 도울 뿐만 아니라, 산성비의 원인이 되기도 합니다. 이산화질소를 사람이 흡입할 경우 기도를 자극하여 눈과 목에 자극을 주고 고농도에서는 두통과 구역질, 호흡곤란 등을 유발합니다..올해 최저임금인 8350원보다 14.6% 인상된 금액입니다…최저임금 인상에 따른 소기업과 소상공인의 부담을 줄여주기 위해 임금 증가분의 일정비율을 세금에서 빼주는 근로소득 증대세제도 확대된다. 현재는 기업이 평균임금 상승률보다 임금을 더 많이 올린 경우 초과분의 10%(대기업은 5%)를 세액 공제하는데 앞으로는 소기업과 소상공인에 대해서는 공제대상 근로자 범위를 확대하고 공제율을 높여주는 등 지원이 확대될 것으로 보인다…최종 개편안은 현행 100kWh 단위로 세분된 6단계 누진구간을 필수사용 구간인 0∼200kWh, 평균사용 구간인 201∼400kWh, 다소비 구간인 401kWh 이상 등 3단계로 줄였다..상당히 충격적인 사건입니다. 그러니까 전자발찌를 차고 있는 상태에서 담을 넘어가서 어머니를 성폭행하려다가 사실은 미수에 그치자 딸을 추행하려고 하는 상태가 됐기 때문에 가장 문제가 뭐냐 하면 전자발찌를 차고 있는데 그걸 어떻게 전자발찌 위치추적센터, 대전에 있습니다. 왜 몰랐을까. 그게 핵심적인 부분이고 담당 보호관찰관은 전혀 특이사항이 없었다라고 얘기하는 상황이거든요. 그러니까 결국 전자발찌의 무용론까지 나오는 상황이라고 보여집니다…2주 남짓한 기간 동안 A씨에게 모인 후원금 액수는 3천9백만 원이 넘습니다. A씨가 직접 밝힌 액수만 해도 이 정도니까, 꽤 많은 돈이 입금됐다고 볼 수 있겠죠. 그러나 일부 회원들이 A씨에게 ‘인증’을 요구하면서 사태는 급반전을 맞이합니다. 후원금이 치료비와 생계비에 쓰였다는 걸 믿을 수 있도록, 병원 영수증 사진 등을 찍어 올리라고 요구한 건데요…포브스세계 부자 순위 출처: forbes.com.\n«정부주도로 지진 피해지역 재건 필요»…포항시 전문가 포럼.스포츠혁신위는 17일 오전 10시 서울 종로구 정부서울청사 별관에서 브리핑을 열고 권고안을 발표할 계획이다…»약간 끝을 말아달라고 하셔서.».\n로이터통신도 25일(현지시각) 당국자를 인용해 북한이 자주 미사일 시험을 하는 평안북도 구성에 강원 랜드 카지노 예약 ICBM이나 중거리미사일 발사에 필요한 것으로 보이는 장비가 옮겨진 것을 지난주 미 정보당국이 발견했다고 전했다. 평북 구성에서 포착된 활발해진 활동이 며칠 안에 추가 미사일 시험발사를 하기 위한 준비일 수 있다고 로이터는 설명했다…미국 워싱턴의 한 네티즌은 17일(현지시각) 소셜 미디어인 트위터에 «우리 빌딩의 보안 로봇이 스스로 물에 빠져 숨졌다. 우리는 날아다니는 자동차를 약속했는데 자살 충돌을 느끼는 로봇을 얻었다»는 글과 함께 분수대에 빠진 로봇 사진을 올렸다…윤 수석은 브리핑 마무리 발언으로 “이로써 헌재소장 공백사태가 계속될 것”이라면서 “이번 사태의 책임이 어디에 있는지, 누구에게 있는지 국민께서 가장 잘 아실 것”이라고 말했습니다. 제가 굳이 해석을 달아드리지 않아도 ‘헌재소장 공백 사태의 책임이 전적으로 야권에 있다’는 말이라는\n것을 쉽게 아실 수 있을 겁니다..김앤장은 환자들이 주장한 책임을 부인하는 내용의 답변서를 법원에 제출했다…사고 당시 음주운전자의 혈중알코올농도가 0.1% 33카지노 이상(면허취소 수준)이면 특가법상 위험운전치사상죄가 적용돼 10년 이하의 징역형 또는 3,000만 원 이하의 벌금형을 받게 된다…»북한 체제에 대한 불확실성. 한국 사회에 대한 동경도 있었지만 그보다 중요한 것은 생활하면서 더 이상 북한 체제에 바랄 게 없다. 지금 정권이 하는 일이 바르지 않다. 오래 못 간다. 이 정권을 위해 청춘을 바치기 싫다. 새롭게 시작해보자. 그래서 귀순을 하게 됐습니다.».일본 정부의 한국 수출 규제로 반도체 조달에 영향이 우려됨에 따라 일본 기업도 대책 마련에 나섰다…A씨는 평소 강씨의 집은 스태프들이 숙소처럼 이용했던 상황이라 별다른 의심 없이 방에서 휴식을 취했다고 덧붙였다…비로봉을 비롯한 다섯 개 봉우리가 있어 그 이름 오대산인데요..\n3차례 일반 MRI 검사에서는 별다른 뇌 손상이 발견되지 않았고 단순 뇌진탕이란 진단만 나왔습니다…햄블린도 예선을 마친 뒤 «모든 사람이 메달과 우승을 원하지만, 이기는 것 외에도 소중한 것이 있다»며 «누군가 20년 뒤 리우 올림픽 때 무슨 일이 있었냐고 묻는다면 나는 꼭 이 이야기를 해주겠다»며 감격스러워했다…▶박지원 아, 저는 바른 말만 해요. (웃음).경찰청에 따르면 지난해 사행성 게임장이나 성매매 업소가 불법 수익금을 빼돌리지 못하도록 ‘기소 전 몰수보전’ 제도를 적극적으로 활용한 결과 219억원을 몰수한 것으로 집계됐다…일부 최종 사용자는 스포츠를 다시 설치하는 것이 바람직하지 않은 경우 제거 방법을 고려할 수 있습니다. 그러나 비디오 게임 정보가 손상 될 가능성이 있기 때문에 Sims의 세 가지 오류 0x039e8474를 수정해야하는 위치에 있지 않으면이 작업을 수행 할 것을 권합니다..그렇다면 이번 합의는 여야가 ‘대화와 타협’을 통해 일궈낸 ‘협치’의 결과일까요, 아니면 그저 서로 좋은 게 좋은 ‘주고 받기 식 타협’의 결과일까요?.\n▶ (무려 200년 전 seven luck 상황을 지금과 비교하고 있습니다.)..메디톡스 허가전 유통 부분 시인..심채경 경희대 학술연구교수 [심채경 제공].\n해적바둑이릴 게임 사이트, 마카오 카지노 에이전트, 해적바둑이\n아베 신조(安倍晋三) 총리와 온라인 바카라 조작 자민당은 평화헌법 조항인 인터넷 게임 추천 헌법 9조(전력과 교전권 보유 금지)에 카지노 슬롯머신 종류 자위대의 존재를\n슬롯 머신 게임 다운로드 자폐증 아들 ‘코피노’라 카지노톡 속여 텍사스 홀덤 포커 필리핀에 버린 한의사 아빠


등록 2020-11-25 15:02:27\n수정 2020-11-25 15:27:45\n이번에도 무더기 무효표…과반수 이상 득표자 나오지 않아\n서울 금천구 가산디지털로에 있는 한국자동차전문정비연합회 사무실 입구\n한국자동차전문정비연합회(이하 연합회) 제8대 회장 선거가 또 다시 불발에 그쳤다. 지난 10월14일 첫 번째 회장 선거와 마찬가지로 2차 투표까지 갔으나 과반수 이상의 득표자가 나오지 않아 무효가 됐다. 연합회는 오는 12월말 세 번째 회장 선거를 실시할 예정이다.\n연합회는 24일 오후 2시 연합회 회의실에서 제8대 회장 선거를 다시 실시했다. 모두 3명이 입후보한 두 번째 회장 선거에는 전국 18개 시·도 조합 이사장과 윤육현 현 회장 등 모두 19명이 투표에 참여했다.\n기호 1번 김동수 대전조합 이사장, 기호 2번 최병학 전 경기조합 이사장, 기호 3번 지병구 강원조합 이사장 등 3명이 입후보한 이날 선거는 1차 투표 결과 과반수 이상의 득표자가 나오지 않아 2차 투표에 들어갔다.\n1차 투표에서는 기호 3번 지병구 후보가 과반수에 2표 모자란 8표, 김동수 후보가 6표를 각각 획득해 다득표자 1, 2위로 2차 투표에 나섰다. 기호 2번 최병학 후보는 5표를 얻는데 그쳤다.\n2차 투표 결과 지난 10월14일 실시된 첫 번째 회장 선거 때와 마찬가지 상황이 벌어졌다. 기호 3번 지병구 후보가 1차 투표 동수인 8표를 획득했고 기호 1번 김동수 후보는 1차 투표보다 오히려 2표가 모자란 4표를 얻었다.\n2차 투표에서는 무려 7명이 기권했다. 선거관리위원회는 2차 투표에서도 과반수 이상의 득표자가 나오지 않아 이번 선거 역시 무효로 선언했다. 연합회 회장 선거 사상 유례없는 일이 두 번이나 발생한 것이다.\n선관위는 오는 30일 회의를 갖고 세 번째 회장 선거일을 잡을 예정이다. 회장 선출이 무산됐을 경우 선거관리규정에 따라 45일 이내에 재선거를 실시해야 한다. 선관위는 “어쨌든 연말 내에 회장 선거를 다시 실시할 방침”이라고 밝혔다.\n규정에 따라 이번 선거에 출마한 후보자들은 재선거에 입후보할 수 없다. 지난 1차 회장 선거 출마자 4명을 포함하면 모두 7명의 차기 회장 유력 주자들이 줄줄이 낙마하게 된 것이다.\n일선 조합원들은 업계 사상 유례없는 상황을 두 번이나 겪게 되자 “이게 도대체 무슨 일이냐?”며 혀를 내두르고 있다. 일각에서는 ‘구관이 명관’이라며 전임 회장 이름이 거론되고 있다. 하지만 누가 차기 회장이 되든 회장 선거 후유증이 예상되면서 연합회의 앞날이 순탄치 않음을 예고하고 있다.


CIVICnews / 시빅뉴스 모바일 사이트, 국회 통과한 ‘최저임금 개정안' 놓고 노정갈등 최고조...정의당·노총 “문 대통령 거부권 행사하라” 촉구\n국회 통과한 ‘최저임금 개정안' 놓고 노정갈등 최고조...정의당·노총 “문 대통령 거부권 행사하라” 촉구\n기사승인 2018.06.01 01:11:02\n- 양대 노총 최저임금위 불참 선언..."저임금 노동자 기대 이익 줄어든 개악" / 조윤화 기자\n최저임금 산입범위 확대를 골자로 한 최저임금 개정안이 국회를 통과하면서 노정갈등이 첨예화되고 있다. 정치권에서도 좀처럼 이견이 좁혀지지 않고 있다. 정의당과 양대 노총은 최저임금법 개정안은 개악이라며 문재인 대통령이 해당 개정안에 거부권을 행사해달라고 요구하고 있다.\n최저임금 개정안이 국회에서 통과되자 일부 야당과 노동계의 반발이 거세다. 지난달 28일 국회 본회의장에서 '최저임금 삭감반대' 피켓을 내건 정의당 의원들(사진: 더팩트 이새롬 기자, 더팩트 제공).\n국회는 지난달 28일 정기 상여금과 식대·교통비·숙박비 등 복리후생비를 최저임금에 새로 산입하는 ‘최저임금법 개정안’을 찬성 160, 반대 24, 기권 14표로 가결했다. 이로써 내년부터 매달 최저임금의 25%를 초과하는 상여금과 최저임금의 7%를 넘어서는 복리후생 수당이 최저임금에 포함된다. 이 비율은 단계적으로 줄어들어 2024년에는 노동자가 받는 전체 복리후생비와 정기 상여금이 최저임금에 산입된다. 다만, 정부는 저임금 근로자들을 보호하자는 측면에서 연 소득 2500만 원 미만인 노동자는 최저임금 산입 확대 대상에서 제외하기로 했다.\n고용노동부는 지난달 29일 최저임금법 개정안에 관한 설명 자료를 배포했다. 고용노동부 측은 최저임금 산입 범위를 확대함으로써 “정기상여금이 많은 고임금 노동자가 최저임금 인상의 혜택을 받는 현재의 불합리성이 해소돼 소득 격차도 완화될 것 같다”고 설명했다. 이어 “연간소득 2500만 원 이하의 저임금 노동자가 이듬해 최저임금 인상의 수혜대상에서 제외되지 않도록 조치했다”고 덧붙였다. 이와 관련 더불어민주당 김태년 정책위의장은 이날 국회에서 열린 원내대책회의에서 "연 소득 2500만 원 이하의 노동자는 이번 법에 의하더라도 전혀 손실을 보지 않도록 설계돼있다"고 주장했다.\n하지만 고용노동부가 지난 29일 펴낸 ‘최저임금법 개정안 관련 주요 내용’ 자료에 따르면, 이는 사실이 아닌 것으로 드러났다. 해당 자료는, 고용노동부가 내년 최저임금이 10% 올랐다고 가정했을 때 연 소득 2500만 원 이하 저임금 노동자 819만 4000명 가운데 최대 21만 6000명의 기대이익이 줄어들 수 있는 것으로 추정된다고 밝혔다. 앞서 정부 여당은 ‘연 소득 2500만 원 이하의 노동자들에게는 영향이 없다’고 주장해 왔지만, 이는 사실과 동떨어진 것으로 보인다.\n이에 대해 민주노총은 지난 30일 노동부의 '최저임금법 개정안 관련 주요 문제점' 자료를 통해 “연 소득 2500만 원 이하 노동자 중 산입범위 확대에 따라 기대이익이 줄어들 수 있는 노동자 숫자가 최대 21만 6000명이라는 노동부 주장은 2016년 자료를 근거로 한 과소 추정된 수치”라며 “이는 산입범위 개악이 저임금 노동자에게 미치는 영향을 축소하기에 급급한 행태다”고 지적했다.\n산입범위 확대 시나리오별 추가 최저임금 미만 노동자 비율의 변화를 정리한 표. 산입 범위가 확대될수록 격차가 벌어진다(사진: 민주노총 제공).\n민주노총이 최저임금법 개정안 시행으로 우려하는 부문은 추가적인 임금인상 없이 산입범위 확대만으로 최저임금 미만에서 최저임금 이상을 받게 되는 노동자가 생긴다는 점이다.\n앞서 민주노총 측은 고용노동소위에서 최저임금법 개정안이 통과되기 하루 전인 23일 ‘최저임금 산입범위 확대 임금삭감 효과 분석’ 보고서를 발표했다. 해당 보고서는 민주노총 조합원 가운데 최저임금 1.2배 이하를 받는 저임금 조합원을 대상으로 시뮬레이션 한 결과를 담고 있다.\n보고서에 따르면, 2019년 최저임금 인상률을 10%(시급 8283원)로 가정했을 때 개정 전 산입범위 기준으로 최저임금 미만자는 65.3%인데, 정기상여금과 급식·통근비가 최저임금 범위에 포함 시 최저임금 미만자는 41.7%로 축소된다고 밝혔다. 즉 23.6%의 저임금 노동자들이 추가 임금인상 없이 산입범위 확대만으로 최저임금 이상이 되는 노동자로 전환되는 셈이다.\n이에 대해 민주노총은 "산입범위 확대가 저임금 노동자의 최저임금 인상 효과를 무력화하는 것임을 보여준다"고 밝혔다.\n지난달 30일 정의당 심상정 의원이 전북도의회 기자회견에서 최저임금 개정안에 대통령 거부권을 행사해달라고 문재인 대통령에게 요청하고 있다(사진: 정의당 제공).\n최저임금 산입범위 확대를 놓고 정의당과 한국·민주 노총을 중심으로 거센 반발이 제기되고 있다.\n심상정 정의당 공동 선거대책위원장은 지난 30일 전북도의회 브리핑실에서 열린 기자회견에서 “문재인 대통령께 다시 한번 정중히 요청한다"며 "더불어민주당과 자유한국당의 야합으로 강행 통과된 최저임금 삭감법에 대해 거부권을 행사해달라"고 요청했다.\n양대 노총도 최저임금 삭감법 폐기와 문재인 대통령 면담 요구하며 투쟁에 돌입하겠다고 예고했다. 양대 노총은 또 최저임금위원회에 불참하겠다고 선언했다.\n민주노총은 지난 31일 보도자료를 내고 6월 1일 오전 10시경 청와대 앞 분수대 앞에서 농성 투쟁 돌입 기자회견을 열겠다고 밝혔다. 한국노총 또한 지난 29일 성명서를 내고 항의 표시로 최저임금위원회 위촉장을 청와대에 반납하고 최저임금위원회 불참을 선언한 바 있다. 내년도 최저임금 결정 시한은 오는 28일이다. 이에 따라 내년도 최저임금을 둘러싼 논의는 막판까지 파행을 거듭할 것으로 우려된다.\n말많은 '최저임금법 개정안' 어떻게 바뀌길래?\n갈곳 잃은 아르바이트 직원들...일자리 줄어든 매장에 '키오스크'까지 등장\n'배달비 별도' 치킨 프랜차이즈 가격인상 논란 점화..."꼼수 인상" vs "이제 숨통"\n법적으로 최저임금 못 받는 장애인 노동자...일자리 양과 질 개선 급선무\n최저임금 8530원 결정, 노동계·경영계 모두 반발, 네티즌도 찬반 갈려\n최저임금 올랐는데 알바생 수입은 더 팍팍해졌다\n기업 47% 올해 설 상여금 없다...선물로 대체


[2015 인기상품]품질우수-EMC `익스트림IO` - 전자신문\n[2015 인기상품]품질우수-EMC `익스트림IO`\nEMC 익스트림IO는 스토리지 역사상 가장 빠른 매출 성장을 달성하고 있다. IDC에 따르면 올 3분기 세계 올플래시 어레이(AFA) 시장에서 EMC가 29.3% 점유율을 나타냈다. 작년 동기 대비 10%포인트 가까이 점유율을 확대했다.\n한국EMC도 지난해부터 국내 올플래시 스토리지 시장 공략을 가속화했다. 제조·통신·공공·금융 등 다양한 산업에 적용 중이다. 데이터센터 가상화, 데스크톱 가상화, 빅데이터 분석, 데이터베이스관리시스템(DBMS) 개발 등 수많은 프로젝트를 성공적으로 수행했다. 150여개 고객사에 400대 이상 익스트림IO를 공급하는 등 시장 점유율 확대가 한창이다.\n시장 다각화에도 성공했다. 기존 데스크톱가상화(VDI) 중심에서 지금은 일반적 DBMS 전체 시장으로 확장하고 있다. 전사자원관리(ERP)처럼 핵심 업무에서 연구개발(R&D)까지 다양한 분야에서 활용 중이다.\n위메프는 EMC 솔루션을 도입해 시스템 효율성을 극대화시켰다. 위메프는 익스트림IO로 웹과 모바일 사업을 위한 무중단 운영 시스템을 구축했다. 소셜커머스 정보통신(IT) 인프라 특성상 빠른 응답시간과 높은 가용성, 유연한 확장성이 필수다. 사용자가 급격히 증가해도 이를 뒷받침할 수 있어야 하기 때문이다. 한국EMC는 안정적 기술지원과 익스트림IO 확장성·고성능을 바탕으로 고객사 요구사항을 충족시켰다. 익스트림IO는 하나의 화면에서 직관적인 성능 모니터링이 가능하다. 실시간 데이터 암호화로 보안도 강화했다.\n한남대학교도 익스트림IO로 최첨단 차세대 통합정보시스템을 갖췄다. 안정적인 성능과 효율적 용량 관리가 가능하다. 익스트림IO 도입 후 접속이 폭주하는 수강신청 기간에도 장애 없이 빠르고 안정적 서비스가 제공한다. 스케일 아웃 방식으로 용량과 성능을 선형적으로 확장할 수 있다. 향후 업그레이드 등 변화에도 유연하게 대처할 수 있다는 의미다.\nEMC는 지속적인 익스트림IO 기술 혁신을 추진한다. 최근 익스트림IO에서 무상으로 지원하는 신기능 ‘통합복제데이터관리기술(iCDM)도 발표했다. iCDM은 메모리 내 메타데이터 변경만으로 스냅샷을 생성한다. 인메모리 방식으로 수초 내 데이터 복제본을 만들 수 있다. 클러스터 전체에 중복제거·압축 기술을 적용해 복제 데이터 용량도 획기적으로 줄인다. 복제본을 무제한 생성할 뿐 아니라 복제본 간에 100% 데이터 정합성을 보장한다. 데이터베이스(DB) 관리자 고민과 기업 비용 부담을 크게 줄일 수 있다.\n시장조사업체 451리서치 보고서는 익스트림IO가 기업에서 가장 많이 사용하는 올플래시스토리지라고 밝혔다. 지난해 10월부터 올해 3월까지 246개 기업을 대상으로 설문조사와 심층 인터뷰를 진행한 결과다. EMC 제품을 사용하는 기업은 지난해 상반기 대비 두 배 이상 늘었다. 한국EMC는 “올플래시 스토리지 성능을 인정받았다”며 “올플래시사업을 한층 강화해 고객이 실질적 효용을 체감하도록 지속적으로 지원할 것”이라고 밝혔다.


특히 올해는 외국 FX 시장 참가자 기업이 처음 상장한 2007년 이후로 가장 많은 외국기업이 상장할 전망이라고 거래소 측은 밝혔다. 이렇게 가격범위가 형성 될 수 있습니다. 이 글이 자그마한 도움이 되기를 바랍니다.\n은화는 더 상황이 안좋았다. 서기 64년 네로 황제는 1주일간이나 지속됐던 대화재로 인해 도시 재건을 위한 재원 확보가 시급해지자 화폐개혁을 시도했다. 이 과정에서 은 함량을 줄이고 값싸고 풍부한 구리를 섞은 은화를 대량으로 유통시켰다. 처음에는 구리의 함량이 적어 문제가 되지 않았다. 하지만 이후 구리의 함량이 지속적으로 증가하고 은의 함량이 감소해 원래 4.55ｇ이었던 은화가 2.3ｇ까지 줄어들었다. "Technical Analysis", "Indicators"FX 시장 참가자 아이콘을 찾아야합니다.\n맥킨지 디자인에서는 2019년 The business value of design 6) 을 발표하면서 MDI(McKinsey Design Index)를 발표했습니다. 4개의 FX 시장 참가자 큰 주제 하에 100개가 훌쩍 넘는 문항에 응답함으로써 조직의 디자인 수준을 진단할 수 있게 되어있습니다.\n20의 성장은 50에서 60까지의 높이보다 훨씬 더 중요하게 보입니다. 그 FX 시장 참가자 이유는 백분율 측면에서 50. 게시자가 동영상이나 다운로드 가능한 전자책 등의 자습 교재를 만들고 잠재고객 회원이 자신의 진도에 맞춰 진행하도록 할 수 있습니다. 사람들이 과정을 진행할 때 새롭게 다룰 다른 주제에 대한 관심도를 측정할 수 있습니다. 종교학은 단순 발견물 뿐만 아니라 고고학과 마찬가지로 지리학과 함께 2차필드 발견에 관여하기 때문에 모험을 즐기실 분이라면 추천드립니다.다만 역시 마찬가지로, 모험을 두루 섭렵할 여유가 되시지 못하시는 분은 종교학을 선택할경우 다른 여러가지 스킬들도 함께 배워주어야 하기 때문이 스킬 개수가 모자라실 수가 있어 아쉽지만 포기하시는게 좋습니다.초반부터 가면이나 왕관, 옷, 경전(성서) 등의 구하기 쉬운 아이템으로 +4 전후를 쉽게 부스팅하실수 있기 때문에, 초반 랭작 압박은 적은편입니다.\n이것은 Meta Trader 윈도우의 구석에 앉아서 다른 시간대에 촛불의 방향을 표시하는 매우 가벼운 지표입니다. 이것은 매우 단순하지만 유용한 지표로, 강세 또는 약세 경향을 파악하는 데 도움이되며 다른 FX 시장 참가자 시간대에 거래 악기의 상황을 신속하게 파악할 수 있습니다. 이동평균선 계산법은 주가 이동평균선과 동일하며 자세한 내용은 아래를 참조 바랍니다. 우리는 당신의 거래 지갑이 당신의 외환 브로커를 완전히 신뢰하는 것만 큼 당신의 마음의 평화를 위해 중요하다고 생각합니다. 함께 일하고 싶은 브로커를 찾으면 몇 가지 핵심 사항에 만족하는지 확인하는 것이 좋습니다.\n마진거래에서 위험을 감수하고 싶어 하지 않는 투자자들은 다른 방법을 통해 이익을 얻을 수 있습니다. 일부 거래 플랫폼과 암호화폐 거래소는 마진 펀딩이라 하는 기능을 제공하며, 사용자는 자신의 자금을 다른 사용자의 마진 거래를 위한 자금으로 제공할 수 있습니다. Line Charts - 라인 차트. 주가지수 선물거래 에서 헤지거래란 주식시장 의 전체적인 가격변동에 따 른 투자위험 을 효과적으로 회피하기 FX 시장 참가자 위해 주가지수 선물시장 에서 주식시 장과 반대되는 포지션 을 취하는 것을 뜻한다.


원주투데이 모바일 사이트, 희매촌 폐쇄 위한 정교한 세팅\n희매촌 폐쇄 위한 정교한 세팅\n원주시가 성매매 종사자의 탈성매매를 위한 지원 조례 제정에 착수하자 반대 여론이 제기되고 있다. 지난 5일 입법예고한 성매매피해자등의 자활지원 조례안이다. 성매매 집결지인 학성동 희매촌의 성매매 종사자가 지원 대상이다.\n원주시는 주거비, 직업훈련비 등으로 1인당 2천만 원을 지원한다는 계획이다. 유사한 조례를 제정·시행중인 타 지자체의 선례를 인용했다. 희매촌 성매매 종사자는 원주시 추산으로 40∼45명쯤 된다. 이들의 탈성매매를 위해 8억∼9억 원이 투입돼야 한다. 원주시민의 삶의 질 향상을 위해 집행돼야 할 막대한 세금이 성매매 종사자들에게 투입되는데 따른 반감이 표출되고 있는 것이다.\n또한 조례가 성립되기 전 성매매 종사자들이 희매촌으로 몰려들 가능성이 제기된다. 지원금을 노린 이주이다. 이럴 경우 지원금은 눈덩이처럼 불어날 수 있다. 지원금을 받은 뒤 성매매의 굴레에서 벗어날지도 의문이다. 당국의 관리는 얼마든지 피할 수 있기 때문이다. 지원 대상이 성매매 종사자인데다 이런 우려까지 부가되면서 부정적인 시각이 나오는 것이다.\n그럼에도 희매촌 폐쇄는 정당성을 갖는다. 학성동 몰락의 주범으로 희매촌이 첫 손 꼽히기 때문이다. 학성동이 원주에서 처음으로 도시재생 뉴딜사업에 선정된 배경에도 희매촌의 역할(?)이 적지 않게 작용했다고 보는 시각이 많다. 희매촌이 폐쇄돼야 학성동 재생의 신호탄을 쏘아 올릴 수 있어서다. 성매매 집결지 인근에서 자녀를 키우고 싶은 부모가 있겠는가.\n그동안 희매촌 폐쇄의 노력이 없었던 건 아니다. 2004년 성매매특별법이 발효된 이후 줄기차게 단속이 있었지만 단속할 때뿐이었다. 2015년에는 원주시가 주축이 돼 원주경찰서, 원주소방서, 원주교육지원청 등이 참여하는 T/F팀을 구성했지만 성과를 내지는 못했다. 이번 성매매 종사자 자활지원도 지원에만 그치게 될 경우 암담한 현실을 마주하게 될 것이다. 따라서 희매촌 폐쇄를 위한 정교한 세팅이 요구된다.\n그 일환으로 서울 성북구의 '현수막 작전'이 좋은 예가 될 수 있다. 맥주와 양주를 파는 술집으로 가장해 퇴폐 영업이나 성매매를 하는 '불법 맥양집'이 단순한 현수막 게첨으로 문을 닫고 있다는 것이다. '불법 유해업소 퇴출 주민과 함께 만들어갑니다'라는 문구를 적은 현수막 26개를 맥양집 앞에 게시한 결과 손님이 10분의 1 수준으로 줄었다고 한다. 이로 인해 39개 업소 중 9곳만 문을 여는 상황이란다.\n'현수막 작전'을 비롯해 희매촌 폐쇄를 위한 총력전이 전개돼야 한다. 아이디어는 치열한 고민에서 나온다. 아울러 조례 제정에 앞서 희매촌 종사자 전수조사를 통해 지원대상을 명백히 가려야 한다. 지원받은 여성이 성매매의 굴레에서 완전히 벗어날 수 있도록 지속적인 관리대책도 제시해야 한다. 학성동 도시재생 뉴딜사업에는 322억 원이라는 막대한 세금이 투입된다. 이에 걸 맞는 결과물을 만들어내야 한다.


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뷰파인더 속 따뜻한 사랑을 전하는 사람들 | Social LG전자\n뷰파인더 속 따뜻한 사랑을 전하는 사람들\n2011년 10월 26일 전찬훈\n우리는 누구에게나 ‘좋은 사람’으로 기억되고 싶어합니다. 저도 세상이 더 아름다워졌으면 하는 바람을 갖고 있습니다. 그런데 막상 ‘내가 도움이 필요한 사람에게 어떤 일을 할 수 있나’ 하고 생각보면 실천 방법이 그렇게 쉽게 떠오르지 않기도 합니다.\n평소 사진에 푹 빠져 있던 저는 사진으로 무언가 의미 있는 일을 하고 싶다는 막연한 생각을 품고 있었습니다. 그러던 어느 날, 사내 게시판에 임직원 봉사단인 ‘Life’s Good 봉사단'[footnote]Life’s Good 봉사단은 LG전자 임직원이 자율적으로 개인이나 부서의 재능에 기반해 봉사활동을 계획하여 심사를 통과하면 회사로부터 활동 지원을 받게 됩니다. [/footnote]을 모집한다는 것을 보고 ‘바로 이거구나!’ 하고 바로 신청했습니다. 이렇게 저는 본격적으로 사진을 통해 사랑을 실천하는 서툰 한걸음을 내딛게 됩니다.\n사랑을 전하고 싶은 사람들, Life’s Good 봉사단으로 뭉치다\n좋은 일을 하고 싶지만 그럴 기회가 없었던 사람들이 많을 거라는 생각에 사내 게시판에 함께 하고 싶은 사람을 모집했더니 놀랍게도 20 여명이 연락해 주셨습니다. 이렇게 해서 ‘뷰파인더로 바라본 따뜻한 세상’이라는 이름의 사진 봉사활동을 시작하게 되었습니다. 그렇게 순수한 마음 하나로 뭉친 우리는 뷰파인더로 바라보는 세상이 조금 더 따뜻해지기를, 그 일에 우리가 조금이나마 보탬이 되기를 희망합니다.\n[영정 사진 봉사] 내 어머니, 아버지를 만나는 마음으로…\n우리의 서툰 봉사는 그렇게 시작되었습니다. 할아버지, 할머니를 만나 안마도 해드리고 화장도 해드리면서 저희의 마음을 전합니다. 영정 사진 촬영은 자칫 이름에서 연상되는 이미지와 달리 매우 즐거운 분위기에서 진행됩니다. 화장을 하신 할머니는 예뻐졌다고 아이처럼 좋아하시고 조금 어색하지만 카메라 앞에서 미소를 지으며 서로 소통합니다. 제 어머니, 아버지를 만나는 마음으로 이들을 섬길 수 있는 기회가 허락된 것이 얼마나 감사한지 모릅니다.\n[다문화 가정 사진 봉사] 눈동자 색이 달라도 우리는 한 가족\n우리나라에는 다양한 눈동자 컬러를 가진 사람들이 살고 있습니다. 오늘 하루만은 이들에게 특별한 가족 사진을 만들어 주려고 저희 봉사단 멤버들이 모였습니다. 촬영 내내 즐거워 하던 그들의 모습에 우리의 마음도 따뜻해집니다. 그리고 아이들은 정말 예쁘더군요.! 특별한 가족사진 촬영으로 사랑이 가득한 하루를 선물합니다. 이들의 가정에 언제나 행복이 가득하기를 소망합니다.\n나의 작은 재능으로 나눔이 더욱 풍성해지다.\n하루는 봉사단 회원 중에 한 분이 우쿨렐레를 가져왔더군요. 영정 사진 촬영이 끝나고 뒷풀이를 하는 중에 “이걸로 사진 촬영 전에 조그마한 미니 콘서트는 어때?”, “오~괜찮다.” 그리하여 우쿨렐레로 만드는 따뜻한 세상이 봉사에 함께 하게 됩니다. 작은 나눔이 모여 더 풍성한 나눔이 됩니다. 아리랑, 트로트 다양한 연주로 우리는 서로 마음의 문을 활짝 엽니다.\n뷰 파인더의 사랑 나눔, 2012년에도 쭈욱! 계속됩니다.\n혼자서는 하기 힘든 봉사 활동을 회사의 지원으로 더 많은 사람들과 함께 사랑을 나눌 수 있다는 것은 참으로 감사한 일입니다. 아직은 부족함이 많지만 매년 조금씩 나아지고 더 많은 사람들을 만나서 사랑을 전할 수 있길 희망합니다. 봉사를 하면서 느끼는 것은 우리가 그 분들에게 드리는 것은 작지만 오히려 더 큰 것을 얻고 돌아온다는 것입니다. 이렇게 좋은 일에 더 많은 사람들이 함께하길 원하고 그렇게 LG전자가 더 많은 사랑을 나누는 따뜻한 공동체가 되기를 기대해 봅니다.\nLG전자는 ‘임직원의 재능을 나눔으로써 삶을 풍요롭게 하는 Life’s Good봉사단’을 운영하고 있습니다. 매년 초, 임직원이 자율적으로 개인이나 부서의 재능에 기반해 봉사활동을 계획하여 본사에 제출하면 심사를 통해 Life’s Good 봉사단으로 선정됩니다. 2011년에는 53개의 ‘Life’s Good 봉사단’이 전국 각지에서 재능 나눔 봉사 활동을 진행하고 있습니다.\n#뷰파인더로 바라본 따뜻한 세상