기계 번역으로 제공되는 번역입니다. 제공된 번역과 원본 영어의 내용이 상충하는 경우에는 영어 버전이 우선합니다.
# Amazon Quick Sight에서 데이터 소스 작업
데이터 소스를 사용하여 외부 데이터 저장소에 접근하세요. Amazon S3 데이터 소스는 매니페스트 파일 정보를 저장합니다. 반대로 Salesforce 및 데이터베이스 데이터 소스는 자격 증명과 같은 연결 정보를 저장합니다. 이러한 경우 정보를 다시 입력할 필요 없이 데이터 스토어에서 여러 데이터 세트를 쉽게 생성할 수 있습니다. 연결 정보는 텍스트 또는 Microsoft Excel 파일로 저장되지 않습니다.
**Topics**
+ [데이터 소스 생성](create-a-data-source.md)
+ [데이터 소스 편집.](edit-a-data-source.md)
+ [데이터 소스 삭제](delete-a-data-source.md)
# 데이터 소스 생성
| |
| --- |
| 대상: Amazon Quick 작성자 |
Amazon Quick의 분석 작성자는 데이터에 연결하는 데 사용하는 인프라에 대해 아무것도 이해할 필요가 없습니다. 새 데이터 소스는 한 번만 설정합니다.
데이터 소스를 설정한 후 Quick 콘솔의 타일에서 액세스할 수 있습니다. 데이터 소스 사용하여 하나 이상의 데이터 세트를 생성하고, 데이터 세트를 설정한 후에는 타일에서 데이터 세트에 액세스할 수도 있습니다. Amazon Quick Sight는 기술 세부 정보를 추상화하여 데이터 연결을 간소화합니다.
**참고**
수동으로 업로드하려는 파일의 연결 설정을 저장할 필요가 없습니다. 파일 업로드에 대한 자세한 내용은 [데이터 세트 생성](creating-data-sets.md) 단원을 참조하십시오.
Amazon Quick에 새 데이터 소스 연결 프로필을 추가하기 전에 먼저 데이터 소스에 연결하는 데 필요한 정보를 수집합니다. 경우에 따라 파일에서 설정을 복사하여 붙여 넣을 수도 있습니다. 이 경우 파일에 서식 지정 문자(목록 글머리 기호 또는 숫자) 또는 공백 문자(공백, 탭). 비 ASCII, null(ASCII 0) 및 제어 문자와 같은 텍스트가 아닌 “Gremlin” 문자가 포함되어 있지 않은지 확인합니다.
다음 목록에는 가장 일반적으로 사용되는 설정을 수집하기 위한 정보가 나와 있습니다.
+ 연결할 데이터 소스.
보고를 위해 어느 소스에 연결해야 하는지 알아야 합니다. 이 소스는 데이터를 저장, 처리 또는 액세스하는 소스와 다를 수 있습니다.
예를 들어, 대기업의 새로운 분석가가 Oracle을 사용하는 주문 시스템의 데이터를 분석하려고 합니다. 그러나 OLTP(Online Transaction Processing) 데이터를 직접 쿼리할 수는 없습니다. 데이터의 일부가 추출되어 Amazon S3의 버킷에 저장되지만 이러한 데이터에 대한 액세스 권한이 없습니다. 새 동료는 AWS Glue 크롤러를 사용하여 파일을 읽고 AWS Lake Formation 액세스한다고 설명합니다. 더 많은 조사를 통해 Amazon Quick Sight에서 Amazon Athena 쿼리를 데이터 소스로 사용해야 한다는 것을 알게 됩니다. 그런데 문제는 어떤 유형의 데이터 소스를 선택해야 할지 명확하지 않은 경우가 있다는 것입니다.
+ 새 데이터 소스 타일에 대한 설명이 포함된 이름.
각각의 새 데이터 소스 연결에는 고유한 설명이 포함된 이름이 필요합니다. 이 이름은 **데이터 세트 생성** 화면 하단에 있는 기존 데이터 소스의 Amazon Quick Sight 목록에 표시됩니다. 다른 유사한 데이터 소스와 데이터 소스를 쉽게 구분할 수 있는 이름을 사용합니다. 새 Amazon Quick Sight 데이터 소스 프로파일에는 데이터베이스 소프트웨어 로고와 할당한 사용자 지정 이름이 모두 표시됩니다.
+ 연결할 서버 또는 인스턴스의 이름.
고유 이름 또는 기타 식별자는 네트워크에 있는 데이터 소스의 서버 커넥터를 식별합니다. 설명자는 연결할 서버 또는 인스턴스에 따라 다르지만 일반적으로 다음 중 하나 이상입니다.
+ 호스트 이름
+ IP 주소
+ 클러스터 ID
+ 인스턴스 ID
+ 커넥터
+ 사이트 기반 URL
+ 사용할 데이터 컬렉션의 이름.
설명자는 데이터 소스에 따라 다르지만 일반적으로 다음 중 하나입니다.
+ Database
+ 웨어하우스
+ S3 버킷
+ 카탈로그
+ 스키마
경우에 따라 매니페스트 파일이나 쿼리를 포함해야 할 수 있습니다.
+ Amazon Quick Sight에서 사용할 사용자 이름입니다.
Amazon Quick Sight는이 데이터 소스 프로파일(타일)을 사용하여 연결할 때마다 연결 설정의 사용자 이름을 사용합니다. 이는 경우에 따라 개인 로그인 사용자 이름일 수 있습니다. 그러나 이를 다른 사람과 공유하려는 경우 시스템 관리자에게 Amazon Quick Sight 연결에 사용할 자격 증명을 생성하는 방법에 대해 문의하십시오.
+ 사용할 연결 유형. 퍼블릭 네트워크 또는 VPC 연결을 선택할 수 있습니다. 사용 가능한 VPC 연결이 두 개 이상인 경우 데이터 소스에 연결하는 데 사용할 VPC 연결을 지정합니다.
+ 일부 데이터 소스에는 Secure Sockets Layer(SSL) 또는 API 토큰과 같은 추가 설정이 필요합니다.
연결 설정을 데이터 소스 프로필로 저장한 후 해당 타일을 선택하여 데이터 세트를 생성할 수 있습니다. 연결은 Amazon Quick Sight에 데이터 소스 연결 프로필로 저장됩니다.
기존 연결 프로필을 보려면 빠른 시작 페이지를 열고 **데이터를** 선택한 다음 **생성을** 선택한 다음 **새 데이터 세트를** 선택합니다.
지원되는 데이터 소스 연결 및 예제 목록은 [통합 및 데이터 세트를 사용하여 데이터에 연결](connecting-to-data-examples.md) 섹션을 참조하세요.
Quick Sight에서 데이터 소스를 생성한 후 연결된 데이터 소스의 데이터가 포함된 데이터 [세트를](https://docs.aws.amazon.com/quicksuite/latest/userguide/creating-data-sets) Quick Sight에서 생성할 수 있습니다. 언제든지 [데이터 소스 연결 정보를 업데이트](https://docs.aws.amazon.com/quicksuite/latest/userguide/edit-a-data-source)할 수도 있습니다.
# 데이터 소스 편집.
기존 데이터베이스 데이터 소스를 편집하여 연결 정보(예: 서버 이름 또는 사용자 자격 증명)를 업데이트할 수 있습니다. 또한 기존의 Amazon Athena 데이터 소스를 편집하여 데이터 소스 이름을 업데이트할 수도 있습니다. Amazon S3 또는 Salesforce 데이터 소스는 편집할 수 없습니다.
## 데이터베이스 데이터 소스 편집
데이터베이스 데이터 소스를 편집하려면 다음 절차에 따르십시오.
1. 빠른 시작 페이지에서 왼쪽의 **데이터를** 선택합니다. **생성을** 선택한 다음 **새 데이터 세트를** 선택합니다.
1. 데이터베이스 데이터 소스를 선택합니다.
1. [**Edit Data Source**]를 선택합니다.
1. 데이터 소스 정보를 수정합니다.
+ 자동 검색된 데이터베이스 데이터 소스를 편집하는 경우, 다음 설정을 수정할 수 있습니다.
+ **Data source name(데이터 소스 이름)**에 데이터 소스의 이름을 입력합니다.
+ **인스턴스 ID**에서, 나열된 목록 중 연결할 인스턴스 또는 클러스터의 이름을 선택합니다.
+ [**Database name**]은 [**Instance ID**] 클러스터 또는 인스턴스에 대한 기본 데이터베이스를 표시합니다. 해당 클러스터 또는 인스턴스에서 다른 데이터베이스를 사용하려면 해당 이름을 입력합니다.
+ **사용자 이름**에 다음을 수행할 수 있는 권한이 있는 사용자 계정의 사용자 이름을 입력합니다.
+ 대상 데이터베이스에 액세스합니다.
+ 사용하려는 해당 데이터베이스의 테이블을 읽습니다(`SELECT` 문 수행).
+ **암호**에 입력한 계정의 암호를 입력합니다.
+ 외부 데이터베이스 데이터 소스를 편집하는 경우, 다음 설정을 수정할 수 있습니다.
+ **Data source name(데이터 소스 이름)**에 데이터 소스의 이름을 입력합니다.
+ **Database server(데이터베이스 서버)**에 다음 값 중 하나를 입력합니다.
+ Amazon Redshift 클러스터의 경우, 포트 번호 없이 클러스터의 엔드포인트를 입력합니다. 예를 들어, 엔드포인트 값이 `clustername.1234abcd.us-west-2.redshift.amazonaws.com:1234`인 경우 `clustername.1234abcd.us-west-2.redshift.amazonaws.com`을(를) 입력합니다. Amazon Redshift 콘솔의 클러스터 또는 세부 정보 페이지의 **엔드포인트** 필드에서 엔드포인트 값을 가져올 수 있습니다.
+ PostgreSQL, MySQL 또는 SQL Server의 Amazon EC2 인스턴스에는 퍼블릭 DNS 주소를 입력합니다. EC2 콘솔의 인스턴스 세부 정보 창의 [**Public DNS**] 필드에서 퍼블릭 DNS 값을 가져올 수 있습니다.
+ PostgreSQL, MySQL 또는 SQL Server의 비 Amazon EC2 인스턴스에는 데이터베이스 서버의 호스트 이름 또는 퍼블릭 IP 주소를 입력합니다.
+ **포트**에 클러스터 또는 인스턴스가 연결에 사용하는 포트를 입력합니다.
+ **데이터베이스 이름**에 사용할 데이터베이스의 이름을 입력합니다.
+ **사용자 이름**에 다음을 수행할 수 있는 권한이 있는 사용자 계정의 사용자 이름을 입력합니다.
+ 대상 데이터베이스에 액세스합니다.
+ 사용하려는 해당 데이터베이스의 테이블을 읽습니다(`SELECT` 문 수행).
+ **암호**에 입력한 계정의 암호를 입력합니다.
1. **연결 확인**을 선택하세요.
1. 연결이 확인되면 [**Update data source**]를 선택합니다. 그렇지 않은 경우 연결 정보를 수정하고 다시 확인합니다.
1. 업데이트된 데이터 소스를 사용하여 새 데이터 세트를 생성하려는 경우 [데이터베이스에서 데이터 세트 생성](create-a-database-data-set.md)의 지침에 따라 진행합니다. 그렇지 않으면 **Choose your table(테이블 선택)** 대화 상자를 닫습니다.
## Athena 데이터 소스 편집.
Athena 데이터 소스를 편집하려면 다음 절차에 따르십시오.
1. 빠른 시작 페이지에서 왼쪽의 **데이터를** 선택합니다. **생성을** 선택한 다음 **새 데이터 세트를** 선택합니다.
1. Athena 데이터 소스를 선택합니다.
1. [**Edit Data Source**]를 선택합니다.
1. **Data source name(데이터 소스 이름)**에 새 이름을 입력합니다.
1. **Manage data source sharing(데이터 소스 공유 관리)** 화면이 나타납니다. **Users(사용자)** 탭에서 제거하려는 사용자를 찾습니다.
1. 업데이트된 데이터 소스를 사용하여 새 데이터 세트를 생성하려는 경우 [Amazon Athena 데이터를 사용하여 데이터 세트 생성](create-a-data-set-athena.md)의 지침에 따라 진행합니다. 그렇지 않으면 **Choose your table(테이블 선택)** 대화 상자를 닫습니다.
# 데이터 소스 삭제
데이터 소스가 더 이상 필요하지 않으면 삭제할 수 있습니다. 쿼리 기반의 데이터베이스 데이터 소스를 삭제하면 연결된 모든 데이터 세트를 사용할 수 없게 됩니다. Amazon S3, Salesforce 또는 SPICE 기반의 데이터베이스 데이터 소스는 삭제해도 연결된 데이터 세트를 사용하는 기능에 영향을 주지 않습니다. 이는 데이터가 [SPICE](spice.md)에 저장되기 때문입니다. 그러나 더 이상 그러한 데이터 세트를 새로 고칠 수는 없습니다.
**데이터 소스를 삭제하기**
1. 삭제하려는 데이터 소스를 선택합니다.
1. **삭제**를 선택합니다.