지원되는 데이터 소스 - Amazon QuickSight
관계형 데이터에 연결파일 데이터 가져오기서비스형 소프트웨어(SaaS) 데이터

기계 번역으로 제공되는 번역입니다. 제공된 번역과 원본 영어의 내용이 상충하는 경우에는 영어 버전이 우선합니다.

지원되는 데이터 소스

Amazon은 분석을 위한 데이터를 제공하는 데 사용할 수 있는 다양한 데이터 소스를 QuickSight 지원합니다. 지원되는 데이터 소스는 다음과 같습니다.

관계형 데이터에 연결

다음 관계형 데이터 스토어 중 하나를 Amazon 의 데이터 소스로 사용할 수 있습니다 QuickSight.

  • Amazon Athena

  • Amazon Aurora

  • Amazon OpenSearch Service

  • Amazon Redshift

  • Amazon Redshift Spectrum

  • Amazon S3

  • Amazon S3 Analytics

  • Apache Spark 2.0 이상

  • AWS IoT Analytics

  • Spark 1.6 이상, 최대 버전 3.0의 Databricks(E2 플랫폼 전용)

  • Exasol 7.1.2 이상

  • Google BigQuery

  • MariaDB 10.0 이상

  • Microsoft SQL Server 2012 이상

  • 내SQL 5.7 이상

    참고

    2023년 10월부터 내SQL 커뮤니티는 내SQL 버전 5.7에 대한 지원을 더 이상 사용하지 않습니다. 즉, Amazon QuickSight 은 MySQL 5.7에 대한 새로운 기능, 개선 사항, 버그 수정 또는 보안 패치를 더 이상 지원하지 않습니다. 기존 쿼리 워크로드에 대한 지원은 최선을 다해 이루어집니다. QuickSight 고객은 여전히 에서 MySQL 5.7 데이터 세트를 사용할 수 QuickSight있지만 고객은 MySQL 데이터베이스(DB)를 메이저 버전 8.0 이상으로 업그레이드하는 것이 좋습니다. Amazon 에서 제공하는 문을 보려면 Amazon Extended Support 옵트인 동작이 변경되고 있음을 RDS참조하세요. RDS 요금이 잠재적으로 증가하지 않도록 2024년 2월 29일 이전에 Amazon RDS for MySQL 5.7 데이터베이스 인스턴스를 업그레이드합니다.

    AmazonRDS은 Amazon RDS MySQL 8.3에 대한 보안 설정을 업데이트했습니다. 에서 Amazon RDS MySQL 8.3 QuickSight 으로의 모든 연결은 기본적으로 SSL활성화되어 있습니다. My 8.3. 연결에 사용할 수 있는SQL 유일한 옵션입니다.

  • Oracle 12c 이상

  • PostgreSQL 9.3.1 이상

  • Presto 0.167 이상

  • Snowflake

  • Starburst

  • Trino

  • Teradata 14.0 이상

  • Timestream

참고

지원되는 데이터 소스를 링크하거나 가져와 여기에 나열되지 않은 데이터 소스에 추가로 액세스할 수 있습니다.

Amazon Redshift 클러스터, Amazon Athena 데이터베이스 및 Amazon RDS 인스턴스는 에 있어야 합니다 AWS. Amazon 에서 액세스할 수 있으려면 다른 데이터베이스 인스턴스가 다음 환경 중 하나에 있어야 합니다 QuickSight.

  • Amazon EC2

  • 로컬(온프레미스) 데이터베이스

  • 데이터 센터의 데이터 또는 인터넷을 통해 액세스 가능한 기타 환경

자세한 내용은 Amazon의 인프라 보안 QuickSight 단원을 참조하십시오.

파일 데이터 가져오기

Amazon S3 또는 로컬(온프레미스) 네트워크의 파일을 데이터 소스로 사용할 수 있습니다. QuickSight 는 다음 형식의 파일을 지원합니다.

  • CSV 및 TSV - 쉼표로 구분된 텍스트 파일과 탭으로 구분된 텍스트 파일

  • ELF 및 CLF - 확장 및 공통 로그 형식 파일

  • JSON – 플랫 또는 반정형 데이터 파일

  • XLSX – Microsoft Excel 파일

QuickSight 는 UTF-8 파일 인코딩을 지원하지만 UTF-8은 지원하지 않습니다( 사용BOM).

Amazon S3에서 zip 또는 gzip(www.gzip.org)으로 압축된 파일은 있는 그대로 가져올 수 있습니다. Amazon S3에서 파일에 다른 압축 프로그램을 사용한 경우 또는 파일이 로컬 네트워크에 있는 경우 파일을 가져오기 전에 압축을 풀어야 합니다.

JSON 데이터

Amazon은 QuickSight 기본적으로 JSON 플랫 파일과 JSON 반정형 데이터 파일을 지원합니다.

JSON 파일을 업로드하거나 JSON 데이터가 포함된 Amazon S3 버킷에 연결할 수 있습니다. Amazon은 JSON 파일 및 임베디드 JSON 객체에 대해 스키마 및 유형 추론을 QuickSight 자동으로 수행합니다. 그런 다음 를 평탄화JSON하여 애플리케이션에서 생성된 데이터를 분석하고 시각화할 수 있습니다.

JSON 플랫 파일 데이터에 대한 기본 지원에는 다음이 포함됩니다.

  • 스키마 추론

  • 데이터 형식 결정

  • 데이터 평면화

  • 플랫 파일에서 JSON (JSON 임베디드 객체) 구문 분석

JSON 파일 구조(.json) 지원에는 다음이 포함됩니다.

  • JSON 구조가 있는 레코드

  • JSON 루트 요소가 배열인 레코드

parseJson 함수를 사용하여 텍스트 파일의 JSON 객체에서 값을 추출할 수도 있습니다. 예를 들어 CSV 파일에 필드 중 하나에 JSON 객체가 포함된 경우 지정된 키-값 페어()에서 값을 추출할 수 있습니다KVP. 이 작업을 수행하는 방법에 대한 자세한 내용은 parseJson 단원을 참조하세요.

다음 JSON 기능은 지원되지 않습니다.

  • 레코드 목록이 포함된 JSON 구조로 읽기

  • 속성 나열 및 JSON 레코드 내 객체 나열. 가져오기 중에 건너뜁니다.

  • 업로드 또는 구성 설정 사용자 지정

  • SQL 및 분석을 위한 구문 분석JSON 함수

  • 잘못된 에 대한 오류 메시징 JSON

  • JSON 구조에서 JSON 객체 추출

  • 구분된 JSON 레코드 읽기

parseJson 함수를 사용하여 데이터 준비 중 플랫 파일을 구문 분석할 수 있습니다. 이 함수는 유효한 JSON 구조 및 목록에서 요소를 추출합니다.

다음 JSON 값이 지원됩니다.

  • JSON 객체

  • 문자열(큰 따옴표로 묶임)

  • 숫자(정수 및 부동 소수점 수)

  • 불

  • NULL

서비스형 소프트웨어(SaaS) 데이터

QuickSight 는 직접 연결하거나 Open Authorization()을 사용하여 다양한 서비스형 소프트웨어(SaaS) 데이터 소스에 연결할 수 있습니다OAuth.

직접 연결을 지원하는 SaaS 소스는 다음과 같습니다.

  • Jira

  • ServiceNow

를 사용하는 SaaS 소스는 SaaS 웹 사이트에서 연결을 승인해야 OAuth 합니다. 이렇게 하려면 네트워크를 통해 SaaS 데이터 소스에 액세스할 수 있어야 QuickSight 합니다. 이 소스에는 다음 사항이 포함됩니다.

  • Adobe Analytics

  • GitHub

  • Salesforce

    다음 Salesforce 에디션의 보고서 또는 객체를 Amazon 의 데이터 소스로 사용할 수 있습니다 QuickSight.

    • Enterprise Edition

    • Unlimited Edition

    • Developer Edition

온프레미스 데이터 소스에 연결하려면 Amazon Virtual Private Cloud(Amazon)에 데이터 소스와 QuickSight특정 네트워크 인터페이스를 추가해야 합니다VPC. 적절하게 구성되면 Amazon VPC 기반 는 자체 데이터 센터에서 운영하는 기존 네트워크와 VPC 유사합니다. 이를 통해 리소스 간 트래픽을 보호하고 격리할 수 있습니다. 요구 사항에 맞게 네트워크 요소를 정의하고 제어하면서 클라우드 네트워킹과 확장 가능한 AWS인프라의 이점을 계속 누릴 수 있습니다.

자세한 내용은 Amazon의 인프라 보안 QuickSight섹션을 참조하세요.