더 이상 Amazon Machine Learning 서비스를 업데이트하거나 새 사용자를 받지 않습니다. 이 설명서는 기존 사용자에 제공되지만 더 이상 업데이트되지 않습니다. 자세한 내용은 [머신 러닝이란?](https://docs.aws.amazon.com/machine-learning/latest/dg/what-is-amazon-machine-learning.html) 단원을 참조하세요.
기계 번역으로 제공되는 번역입니다. 제공된 번역과 원본 영어의 내용이 상충하는 경우에는 영어 버전이 우선합니다.
# Amazon ML에서 Amazon S3 사용
Amazon Simple Storage Service(Amazon S3)는 인터넷 스토리지 서비스입니다. Amazon S3를 사용하면 인터넷을 통해 언제 어디서든 원하는 양의 데이터를 저장하고 검색할 수 있습니다. Amazon ML은 Amazon S3를 다음 작업을 위한 기본 데이터 리포지토리로 사용합니다.
+ 입력 파일에 액세스하여 ML 모델을 학습시키고 평가하기 위한 데이터 소스 객체를 생성하기 위해.
+ 입력 파일에 액세스하여 배치 예측을 생성하기 위해.
+ ML 모델을 사용하여 배치 예측을 생성하는 경우, 예측 파일을 지정한 S3 버킷으로 출력하기 위해.
+ Amazon Redshift 또는 Amazon Relational Database Service(Amazon RDS)에 저장한 데이터를 .csv 파일로 복사하여 Amazon S3에 업로드하기 위해.
Amazon ML이 이러한 작업을 수행할 수 있도록 Amazon ML에 Amazon S3 데이터에 액세스할 권한을 부여해야 합니다.
**참고**
서버 측 암호화된 파일만 허용하는 S3 버킷에는 배치 예측 파일을 출력할 수 없습니다. 요청에 `s3:x-amz-server-side-encryption` 헤더가 없는 경우 정책에 `s3:PutObject` 작업에 대한 `Deny` 효과가 포함되어 있지 않은지 확인하여 암호화되지 않은 파일의 업로드를 버킷 정책에서 허용하는지 확인합니다. S3 서버 측 암호화 버킷 정책에 대한 자세한 내용은 [https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/userguide/](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/userguide/)의 [서버 측 암호화를 사용하여 데이터 보호](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/userguide/serv-side-encryption.html) 단원을 참조하세요.
## Amazon S3에 데이터 업로드
Amazon ML이 Amazon S3 위치의 데이터를 읽기 때문에 Amazon Simple Storage Service(Amazon S3)에 입력 데이터를 업로드해야 합니다. Amazon S3로 직접 데이터를 업로드하거나(예: 컴퓨터에서) Amazon ML에서 Amazon Redshift 또는 Amazon Redational Database Service(RDS)에 저장한 데이터를 .csv 파일로 복사하여 Amazon S3에 업로드할 수 있습니다.
Redshift 또는 RDS에서 데이터를 복사하는 방법에 대한 자세한 내용은 각각 [ML에서 Redshift 사용](https://docs.aws.amazon.com/machine-learning/latest/dg/using-amazon-redshift-with-amazon-ml.html) 또는 [ML에서 RDS 사용](https://docs.aws.amazon.com/machine-learning/latest/dg/using-amazon-rds-with-amazon-ml.html) 단원을 참조하세요.
이 단원의 나머지 부분에서는 입력 데이터를 컴퓨터에서 Amazon S3로 직접 업로드하는 방법을 설명합니다. 이 단원의 절차를 따르기 전에 데이터를 .csv 파일에 넣어 놓아야 합니다. ML에서 사용할 수 있도록 .csv 파일의 형식을 올바르게 지정하는 방법에 대한 자세한 내용은 [ML의 데이터 형식 이해](https://docs.aws.amazon.com/machine-learning/latest/dg/understanding-the-data-format-for-amazon-ml.html) 단원을 참조하세요.
**컴퓨터에서 Amazon S3로 데이터를 업로드하려면**
1. AWS Management Console에 로그인하고 [https://console.aws.amazon.com/s3](https://console.aws.amazon.com/s3)에서 S3 콘솔을 엽니다.
1. 버킷을 생성하거나 기존 버킷을 선택합니다.
1. 버킷을 생성하려면 **버킷 생성**을 선택합니다. 버킷의 이름을 지정하고 지역을 선택한 다음 (사용 가능한 지역 선택 가능) **생성**을 선택합니다. 자세한 내용은 *Simple Storage 시작 안내서*의 [버킷 생성](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/gsg/CreatingABucket.html) 단원을 참조하세요.
1. 기존 버킷을 사용하려면 **모든 버킷** 목록에서 버킷을 선택하여 해당 버킷을 검색합니다. 버킷 이름이 나타나면 선택한 다음 **업로드**를 선택합니다.
1. **업로드** 대화 상자에서 **파일 추가**를 선택합니다.
1. 입력 데이터 .csv 파일이 있는 폴더로 이동한 다음 **열기**를 선택합니다.
## 권한
Amazon ML이 S3 버킷 중 하나에 액세스할 수 있는 권한을 부여하려면 버킷 정책을 편집해야 합니다.
S3의 버킷의 데이터를 읽을 수 있는 권한을 ML에 부여하는 방법에 대한 자세한 내용은 [S3의 데이터를 읽을 수 있는 권한을 ML에 부여](https://docs.aws.amazon.com/machine-learning/latest/dg/granting-amazon-ml-permissions-to-read-your-data-from-amazon-s3.html) 단원을 참조하세요.
ML에 S3의 버킷에 배치 예측 결과를 출력할 권한을 부여하는 방법에 대한 자세한 내용은 [S3에 예측을 출력할 수 있는 권한을 ML에 부여](https://docs.aws.amazon.com/machine-learning/latest/dg/granting-amazon-ml-permissions-to-output-predictions-to-amazon-s3.html) 단원을 참조하세요.
S3 리소스에 대한 액세스 권한 관리에 대한 자세한 내용은 [S3 개발자 안내서](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/dev/s3-access-control.html)를 참조하세요.