Amazon QuickSight를 사용해 보았다면 주의하세요.

입문

아마존 스피드 사이트는 AWS가 제공하는 전관 비즈니스 스마트 서비스다.
불확실한 업무 시장에서 새로운 서비스를 내놓을 때 DevOps와 조정의 관점을 도입하여 서비스 개발을 하는 경우가 많다.
불확실한 시장에 서비스를 내놓을 때 사용자의 피드백과 동향에서 새로운 가치를 창출하는 것이 중요하다.
아마존 스피드 사이트를 사용하면 업무 시점 데이터가 가시화되는 동시에 업무 난제를 발견하고 새로운 가치를 발견할 수 있습니다.
취미 중심으로 그런 퀵 싸이트를 만져보는 소감과 가벼운 점을 전달해주면 좋겠다고 생각해요.

정보는 2020/12/21시 정보입니다.
또 실제 운용되는 시스템에서 사용되는 정보가 아니기 때문에 잘못된 정보도 있을 수 있다.
만약 잘못이 있다면 반드시 평론해 주십시오

아마존 스피드 사이트 정보

Amazon QuickSight를 사용하면 다양한 클라우드 서비스에서 수집한 데이터를 시각화할 수 있습니다.
S3, RDS, Redshift 등 AWS의 데이터 소스 외에도 GitHub, Twitter, Salesforce 등 외부 서비스와 협력할 수 있다는 점도 특징이다.
외부 서비스와 합작을 통해 정보와 마케팅을 개발하는 사이트를 얻을 수 있다.
또 아마존 스피드 사이트는 두 가지 버전이 있다.Standard Edition과Enterprise Edition가 있으며 각각 사용할 수 있는 기능이 다르다.
각 버전의 기능 차이를 간단하게 요약하면 다음과 같다.
기능 이름
Standard
Enterprise
SPICE 사용일


대시보드 및 분석 공유


모바일 장치와 공동 작업


뷰어 사용자 추가


VPC 내 리소스, 온디맨드 리소스와 공동 작업


e-메일 보고 기능


L Insight 사용이


각 버전의 비교와 사용 비용의 차이는 Amazon QuickSight 비용로 요약된다.
가져오는 동안 참조하십시오.
사용 방법에 대해서는 많은 사이트에서 정리가 되어 있기 때문에 여기서부터 사용할 수 있는 곳과 빠져드는 주의점 등을 정리한다.

이점

1. 데이터 간의 결합이 수월하다

다음은 QuickSight에서 게시한 데이터 편집 화면입니다.
이렇게 하면 같은 RDS의 표 간의 데이터 결합을 도형화할 수 있을 뿐만 아니라 서로 다른 데이터 원본 간의 결합도 쉽게 실현할 수 있다.

예를 들어, 프런트엔드 데이터 보고서를 S3 세그먼트로 내보내고 RDS에 백엔드 데이터를 구성하는 시스템
일반적으로 각각의 데이터를 성형하여 새로운 결합된 데이터를 특정한 AWS 자원에 저장해야 할 수도 있다.
빠른 사이트는 복잡한 조회를 제출하지 않고 데이터 통합을 실현할 수 있다.

2. IAM 사용자는 QuickSight 사용자로 직접 사용 가능

빠른 사용자를 빠른 사용자로 커밋하거나 IAM 사용자를 직접 사용할 수 있습니다.
따라서 팀의 개발자와 운영자는 자신의 IAM 사용자를 직접 사용할 수도 있고, 팀 외부의 업무 사용자를 초대할 때 QuickSight를 만들 수도 있다.

주의사항

사용 방법에 대해서는 많은 사이트에서 정리가 되어 있기 때문에 사용할 때 쉽게 파악할 수 있는 주의점 등을 정리한다.

1. 일반적으로 엔터프라이즈 버전에서만 가능

각 버전의 차이점을 간단하게 정리했지만 기업판만 할 수 있는 일이 의외로 많다.
가장 큰 차이점은 VPC의 리소스에 액세스할 수 없다는 것입니다.
실행 중인 시스템에서 비즈니스 도량에 사용할 데이터를 얻을 때 실제로 사용하는 RDS 등의 데이터를 이용하고 싶을 때가 있다.
AWS에서 서비스 운용을 할 때 백엔드 시스템의 데이터베이스는 일반적으로 VPC의 전용 서브넷에 설정될 것이라고 생각합니다.
아마존 RDS라서 퀵 사이트에서도 간단하게 연결하고 싶은데 연결하려고 할 때 잘 연결되지 않았어요.
공식 문서VPC Amazon QuickSight에 연결를 봐도 어떻게 설정했는지 알기 어려워요...
따라서 실제로는 아래 블로그의 설정이 필요하다.
Amazon QuickSight 전용 VPC 내 데이터 액세스 설정 방법

2. ML Insight 사용 조건 있음

장점 중 하나인 ML Insight를 사용하는 것도 조건이 있습니다.
나는 간단한 데이터를 만들면'예측'등을 사용할 수 있다고 생각했는데, 사실은 그렇지 않았다.
L Insight를 사용하려면 다음 공식 문서와 같이 데이터가 어느 정도 저장되어 있어야 합니다.
아마존 빠른 사이트에서 ML Insights의 데이터 세트 요구 사항 사용
따라서 운용 초기부터 예측과 이상 검출 기능을 활용하기 어려울 것으로 기대된다.

총결산

나는 많은 서비스 팀들이 감시적인 관점으로 서비스를 지탱하는 시스템에 대해 도량과 로그를 가시화하고 있다고 생각한다.
인프라 응용 감시 도구Datadog와New Relic,Prometheus 등으로서 감시 시스템의 상태는 상기 상황이 발생할 때 신속하게 회복할 수 있다.
비즈니스 성장의 BI 도구로 사용Amazon QuickSight하는 것이 어떻습니까?
고속 데이터 처리 메모리 엔진SPICE에 데이터 가져오기↩
QuickSight를 이용한 머신러닝L 플러그인 사용↩