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SQL 拡張機能データソース接続
JupyterLab ノートブックで SQL 拡張機能を使用する前に、管理者またはユーザーはデータソース AWS Glue への接続を作成する必要があります。SQL 拡張機能を使用すると、Amazon Redshift Amazon Athena や Snowflake などのデータソースに接続できます。
接続をセットアップするには、管理者はまずネットワーク設定で Studio とデータソース間の通信が許可されていることを確認してから、Studio がデータソースにアクセスできるようにするために必要な IAM アクセス許可を付与する必要があります。管理者がネットワークを設定する方法については、「」を参照してくださいStudio とデータソース間のネットワークアクセスを設定する (管理者向け)。設定する必要があるポリシーの詳細については、「」を参照してくださいデータソースにアクセスするための IAM アクセス許可を設定する (管理者向け）。接続が設定されると、データサイエンティストは JupyterLab ノートブックで SQL 拡張機能を使用して、接続されたデータソースを参照およびクエリできます。
注記
データベースアクセス認証情報をシークレットとして Secrets Manager に保存することをお勧めします。Amazon Redshift または Snowflake アクセス認証情報を保存するためのシークレットを作成する方法については、「」を参照してくださいSecrets Manager でデータベースアクセス認証情報のシークレットを作成する。
このセクションでは、 AWS Glue 接続をセットアップする方法を説明し、Studio JupyterLab アプリケーションが接続を介してデータにアクセスするために必要な IAM アクセス許可を一覧表示します。
注記
Amazon SageMaker Assets を使用すると、Amazon DataZone を Studio と統合できます。これには、管理者が Amazon DataZone ドメイン内の Amazon DataZone プロジェクトから Studio 環境を作成するための SageMaker AI DataZone ブループリントが含まれています。
ブループリントで作成された Studio ドメインから起動された JupyterLab アプリケーションのユーザーは、SQL 拡張機能を使用するときに、Amazon DataZone カタログ内のデータアセット AWS Glue への接続に自動的にアクセスできます。これにより、接続を手動で設定する必要なく、このようなデータソースをクエリできます。
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