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Amazon에서 인벤토리 생성 및 데이터 게시 DataZone
이 섹션에서는 Amazon에서 데이터 인벤토리를 생성하고 Amazon에 데이터를 게시하기 위해 수행하려는 DataZone 작업과 절차를 설명합니다 DataZone.
DataZone Amazon을 사용하여 데이터를 카탈로그화하려면 먼저 데이터 (자산) 를 프로젝트 인벤토리로 Amazon에 가져와야 DataZone 합니다. 특정 프로젝트에 대한 인벤토리를 생성하면 해당 프로젝트 구성원만 자산을 검색할 수 있습니다. 명시적으로 게시되지 않는 한 모든 도메인 사용자가 검색/찾아보기에서 프로젝트 인벤토리 자산을 사용할 수 있는 것은 아닙니다. 프로젝트 인벤토리를 생성한 후 데이터 소유자는 비즈니스 이름 (자산 및 스키마), 설명 (자산 및 스키마), Read Me, 용어집 용어 (자산 및 스키마), 메타데이터 양식을 추가하거나 업데이트하여 필요한 비즈니스 메타데이터를 사용하여 인벤토리 자산을 관리할 수 있습니다.
Amazon을 사용하여 데이터를 DataZone 카탈로그화하는 다음 단계는 프로젝트의 인벤토리 자산을 도메인 사용자가 검색할 수 있도록 하는 것입니다. 아마존 DataZone 카탈로그에 인벤토리 자산을 게시하여 이 작업을 수행할 수 있습니다. 인벤토리 자산의 최신 버전만 카탈로그에 게시할 수 있으며 가장 최근에 게시된 버전만 검색 카탈로그에서 활성화됩니다. 재고 자산이 아마존 DataZone 카탈로그에 게시된 후 업데이트되는 경우, 검색 카탈로그에 최신 버전이 포함되도록 하려면 이를 다시 명시적으로 게시해야 합니다.
주제
- Amazon에 대한 Lake Formation 권한 구성 DataZone
- 사용자 지정 자산 유형을 생성하십시오.
- 다음을 위한 Amazon DataZone 데이터 소스 생성 및 실행 AWS Glue Data Catalog
- 아마존 Redshift용 아마존 DataZone 데이터 소스 생성 및 실행
- 기존 Amazon DataZone 데이터 소스 관리
- 프로젝트 인벤토리에서 자산을 Amazon DataZone 카탈로그에 게시합니다.
- 인벤토리 관리 및 자산 큐레이션
- 자산을 수동으로 생성하십시오.
- Amazon DataZone 카탈로그에서 에셋 게시 취소
- 아마존 DataZone 에셋 삭제
- Amazon에서 수동으로 데이터 소스 실행 시작 DataZone
- 아마존의 자산 수정 DataZone
- 아마존의 데이터 품질 DataZone
- 머신 러닝 및 제너레이티브 AI 사용
- Amazon의 데이터 계보 DataZone (미리 보기)