를 통해 데이터 소스에 연결 AWS Direct Connect

AWS Direct Connect 는 표준 이더넷 광섬유 케이블을 통해 내부 네트워크를 AWS Direct Connect 위치에 연결합니다. 케이블의 한쪽 끝은 라우터에 연결되고 다른 쪽 끝은 AWS Direct Connect 라우터에 연결됩니다. 이 연결을 사용하면 네트워크 경로에서 인터넷 서비스 공급자를 우회하여 퍼블릭 AWS 서비스(예: Amazon S3) 또는 Amazon VPC에 직접 가상 인터페이스를 생성할 수 있습니다. AWS Direct Connect 위치는 연결된 리전의 AWS에 대한 액세스를 제공합니다. 퍼블릭 리전 또는 AWS GovCloud(미국)에서 단일 연결을 사용하여 다른 모든 퍼블릭 리전의 퍼블릭 AWS 서비스에 액세스할 수 있습니다.

이 모델에서 고객의 온프레미스 네트워크는를 통해 AWS Direct Connect AWS 네트워크에 직접 연결됩니다. 구성 방법에는 여러 가지가 있지만 가장 AWS Direct Connect간단한 모드에서는 프라이빗 가상 인터페이스(프라이빗 VIF)라는 구문을 사용하여 VPC 내의 IP 범위에 액세스할 수 있습니다. 퍼블릭 가상 인터페이스(퍼블릭 VIF)를 사용하여 인터넷/퍼블릭 IP 범위에 액세스할 수 있습니다.

를 통해 Power BI Desktop을 AWS 데이터 소스에 연결 AWS Direct Connect

Power BI에 데이터 소스를 추가할 때 DNS 구성 방식에 따라 프라이빗 IP 주소가 VPC에 있는 경우 프라이빗 IP 주소를 선택하거나 서비스의 프라이빗 VPC 엔드포인트를 선택합니다.

표 3 -를 사용하여 AWS 데이터 소스에 액세스하기 위한 고려 사항 AWS Direct Connect

기준	AWS Direct Connect를 사용하여 AWS 데이터 소스에 액세스하기 위한 고려 사항
네트워크 연결	Direct Connect를 구성한 후 VPC의 프라이빗 IPs에 연결하거나 리전 서비스 엔드포인트를 사용하여 데이터 소스에 액세스할 수 있습니다.
보안	IP 액세스 제어 라우팅 그룹과 보안 그룹을 조합하여 AWS 클라우드에 저장된 데이터 소스에 대한 액세스를 제어할 수 있습니다. 전송 중 데이터 암호화 Direct Connect는 데이터의 라인 수준 암호화를 제공하지 않습니다. 데이터 소스 수준에서 TLS 암호화를 활성화하거나 Site-to-Site VPN을 Direct Connect와 결합하여 전송 중에 데이터와 자격 증명이 손상되지 않도록 하는 것이 좋습니다. 인증 Direct Connect는 일단 구성되면 추가 인증이 필요하지 않습니다. AWS는 필요한 데이터 세트에만 읽기 전용 액세스 권한이 있는 자격 증명을 사용하여 AWS 데이터 소스를 인증할 것을 권장합니다.
성능	Direct Connect를 사용하면 1Gbps 및 10Gbps 포트를 사용할 수 있습니다. Direct Connect를 지원하는 모든 APN 파트너에서 50Mbps, 100Mbps, 200Mbps, 300Mbps, 400Mbps 및 500Mbps의 속도를 주문할 수 있습니다. 인터넷 기반 연결과 비교할 때 Direct Connect 연결은 일반적으로 대역폭을 늘리고 지연 시간을 줄입니다. 연결 용량에 따라 데이터 소스를 로드할 때 네트워크에 의해 Power BI Desktop 성능이 더 이상 제한되지 않을 수 있습니다. 따라서 Direct Connect가 연결된 동일한 리전의 데이터 세트에 액세스할 때 사용자는 쿼리에 대해 우수한 성능을 기대할 수 있습니다. 대용량 데이터 세트를 로드할 때는 주의해야 하며 Power BI Desktop에는 10GB의 데이터 세트 제한이 있습니다.
비용	표준 Direct Connect 포트 요금 외에도 Direct Connect 연결을 사용하여 액세스하는 데이터 소스에는 AWS Direct Connect 요금에 설명된 대로 표준 Direct Connect 데이터 전송 요금이 부과됩니다. Direct Connect를 통해 AWS 클라우드로 전송되는 데이터에는 요금이 부과되지 않습니다. 비용을 줄이기 위해 AWS는 쿼리를 제한하고 필터를 사용하여 검색되는 데이터의 양을 줄이는 것이 좋습니다.