AWS Quicksight-빠른 안내서

AWS Quicksight는 몇 분 안에 대화 형 대시 보드를 생성하여 조직에 대한 비즈니스 통찰력을 제공 할 수있는 가장 강력한 비즈니스 인텔리전스 도구 중 하나입니다. 대시 보드를 만들 수있는 다양한 시각화 또는 그래픽 형식이 있습니다. 대시 보드는 데이터가 업데이트되거나 예약되면 자동으로 업데이트됩니다. Quicksight에서 만든 대시 보드를 웹 애플리케이션에 포함 할 수도 있습니다.

Machine Learning 인사이트라고도하는 최신 ML 인사이트를 통해 Quicksight는 내장 된 알고리즘을 사용하여 기록 데이터에서 모든 종류의 이상 또는 최고점을 찾습니다. 이를 통해 이러한 통찰력을 기반으로 비즈니스 요구 사항을 미리 준비하는 데 도움이됩니다. 다음은 Quicksight를 시작하기위한 빠른 가이드입니다.

아래는 AWS의 공식 제품 설명 페이지입니다.

https://aws.amazon.com/quicksight/

아래에 언급 된 정보를 입력하고 계속 버튼을 클릭하여 AWS 평가판 계정을 구독 할 수도 있습니다.

AWS Quicksight 도구에 액세스하려면 웹 브라우저에서이 URL을 전달하거나 다음으로 이동하여 직접 열 수 있습니다. AWS Console → Services

https://aws.amazon.com/quicksight/

이 URL을 열면 오른쪽 상단에서 “Sign in to the Console”.

Quicksight 도구에 로그인하려면 아래 세부 정보를 제공해야합니다.

  • 계정 ID 또는 별칭
  • IAM 사용자 이름
  • Password

Quicksight에 로그인하면 아래 화면이 표시됩니다.

위 이미지에 표시된대로

Section A− "새 분석"아이콘은 새 분석을 생성하는 데 사용됩니다. 이것을 클릭하면 데이터 세트를 선택하라는 메시지가 표시됩니다. 또한 아래와 같이 새 데이터 세트를 만들 수 있습니다.

Section B− "데이터 관리"아이콘은 Quicksight에 이미 입력 된 모든 데이터 세트를 표시합니다. 이 옵션은 분석을 생성하지 않고 데이터 세트를 관리하는 데 사용할 수 있습니다.

Section C− 이미 연결되어있는 다양한 데이터 소스를 보여줍니다. 새 데이터 소스에 연결하거나 파일을 업로드 할 수도 있습니다.

Section D −이 섹션에는 이미 생성 된 분석 아이콘, 게시 된 대시 보드 및 Quicksight에 대해 자세히 설명하는 튜토리얼 비디오가 포함되어 있습니다.

각 탭을 클릭하면 아래와 같이 볼 수 있습니다.

모든 분석

여기에서 보고서 및 대시 보드를 포함하여 AWS Quicksight 계정의 모든 기존 분석을 볼 수 있습니다.

모든 대시 보드

이 옵션은 AWS Quicksight 계정의 기존 대시 보드 만 표시합니다.

튜토리얼 비디오

Quicksight 콘솔을 여는 다른 옵션은 아래 URL을 사용하여 AWS 콘솔로 이동하는 것입니다.

https://aws.amazon.com/console/

로그인 한 후 서비스 탭으로 이동하여 검색 창에서 Quicksight를 검색해야합니다. 최근에 AWS 계정에서 Quicksight 서비스를 사용한 경우 내역 탭에 표시됩니다.

AWS Quicksight는 다양한 소스의 데이터를받습니다. 홈 페이지에서 "새 데이터 세트"를 클릭하면 사용할 수있는 모든 데이터 소스에 대한 옵션이 제공됩니다.

다음은 모든 내부 및 외부 소스 목록이 포함 된 소스입니다.

Quicksight를 가장 일반적으로 사용되는 데이터 소스와 연결하는 방법을 살펴 보겠습니다.

시스템에서 파일 업로드

.csv, .tsv, .clf, .elf.xlsx 및 Json 형식 파일 만 입력 할 수 있습니다. 파일을 선택하면 Quicksight가 자동으로 파일을 인식하고 데이터를 표시합니다. 클릭하면Upload a File 버튼을 클릭하면 데이터 셋 생성에 사용할 파일의 위치를 ​​입력해야합니다.

S3 형식의 파일 사용

아래와 같은 화면이 나타납니다. 데이터 소스 이름에서 생성 할 데이터 세트에 대해 표시 할 이름을 입력 할 수 있습니다. 또한 로컬 시스템에서 매니페스트 파일을 업로드하거나 매니페스트 파일의 S3 위치를 제공해야합니다.

매니페스트 파일은 입력 파일의 URL / 위치 및 형식을 지정하는 json 형식 파일입니다. 형식이 동일한 경우 둘 이상의 입력 파일을 입력 할 수 있습니다. 다음은 매니페스트 파일의 예입니다. 입력 파일의 위치를 ​​전달하는 데 사용되는 "URI"매개 변수는 S3입니다.

{
   "fileLocations": [
      {
         "URIs": [
            "url of first file",
            "url of second file",
            "url of 3rd file and so on"
         ]
      },
   
   ],
}
"globalUploadSettings": {
   "format": "CSV",
   "delimiter": ",",
   "textqualifier": "'",
   "containsHeader": "true"
}

전달 된 매개 변수 globalUploadSettings기본값입니다. 요구 사항에 따라 이러한 매개 변수를 변경할 수 있습니다.

MySQL

데이터베이스에 연결하려면 필드에 데이터베이스 정보를 입력해야합니다. 데이터베이스에 연결되면 데이터를 가져올 수 있습니다.

RDBMS 데이터베이스에 연결할 때 다음 정보가 필요합니다.

  • DSN 이름
  • 연결 유형
  • 데이터베이스 서버 이름
  • Port
  • 데이터베이스 이름
  • 사용자 이름
  • Password

다음 RDBMS 기반 데이터 소스는 Quicksight에서 지원됩니다-

  • 아마존 아테나
  • 아마존 오로라
  • Amazon Redshift
  • Amazon Redshift Spectrum
  • 아마존 S3
  • Amazon S3 분석
  • Apache Spark 2.0 이상
  • MariaDB 10.0 이상
  • Microsoft SQL Server 2012 이상
  • MySQL 5.1 이상
  • PostgreSQL 9.3.1 이상
  • Presto 0.167 이상
  • Snowflake
  • Teradata 14.0 이상

아테나

Athena는 테이블에서 쿼리를 실행하는 AWS 도구입니다. Athena에서 테이블을 선택하거나 해당 테이블에서 사용자 지정 쿼리를 실행하고 Quicksight에서 해당 쿼리의 출력을 사용할 수 있습니다. 데이터 소스를 선택하는 몇 가지 단계가 있습니다.

Athena를 선택하면 아래 화면이 나타납니다. Quicksight에서 데이터 소스에 제공 할 데이터 소스 이름을 입력 할 수 있습니다. 클릭“Validate Connection”. 연결이 확인되면“Create new source” 단추

이제 드롭 다운에서 테이블 이름을 선택합니다. 드롭 다운에는 Athena에있는 데이터베이스가 표시되며 해당 데이터베이스의 테이블이 추가로 표시됩니다. 그렇지 않으면 클릭 할 수 있습니다.“Use custom SQL” Athena 테이블에서 쿼리를 실행합니다.

완료되면 “Edit/Preview data” 또는 “Visualize” 데이터를 편집하거나 요구 사항에 따라 데이터를 직접 시각화 할 수 있습니다.

데이터 소스 삭제

Quicksight 대시 보드에서 사용중인 데이터 소스를 삭제하면 연결된 데이터 세트를 사용할 수 없게 될 수 있습니다. 일반적으로 SQL 기반 데이터 소스를 쿼리 할 때 발생합니다.

다음을 기반으로 데이터 세트를 만들 때 S3, Sales force or SPICE, 데이터가 SPICE에 저장되므로 데이터 세트를 사용하는 데 영향을주지 않습니다. 그러나이 경우 새로 고침 옵션을 사용할 수 없습니다.

데이터 소스를 삭제하려면 데이터 소스를 선택하십시오. 데이터 세트 페이지 생성에서 기존 데이터 소스 탭으로 이동합니다.

삭제하기 전에 예상 테이블 크기 및 데이터 소스의 기타 세부 사항을 확인할 수도 있습니다.

Quicksight 도구에서 다른 데이터 원본을 사용하는 경우 데이터 원본을 기반으로 적용되는 특정 제한이 있습니다.

파일

매니페스트 파일에 지정된 총 크기를 최대 25GB까지 사용할 수 있습니다. 이 제한은 SPICE로 가져온 후 파일 크기에 따라 다릅니다.

매니페스트 파일에서 지원되는 파일 수는 1000 개이며 각 파일의 열 수에도 일부 제한이 있습니다.

테이블 및 쿼리

큰 테이블을 쿼리 할 때는 Where 또는 Have 조건을 사용하여 SPICE로 가져 오는 데이터 수를 줄이는 것이 좋습니다. SPICE로 가져온 쿼리 결과는 25GB를 초과 할 수 없습니다.

데이터를 SPICE로 가져 오는 동안 일부 열을 선택 취소 할 수 있습니다.

데이터 원본에 Quicksight에서 지원되지 않는 데이터 유형이 포함 된 경우 AWS Quicksight는 해당 값을 건너 뜁니다.

개인 ID 판매 일 양
001 2017 년 10 월 14 일 12.43
002 2017 년 5 월 3 일 25.00
003 알 수 없는 18.17
004 2019 년 3 월 8 일 86.02

위의 값에서 Quicksight는 데이터 세트에서이 데이터를 가져 오는 동안 날짜 없음 값 행을 삭제합니다. 다음 데이터 유형은 Quicksight에서 지원됩니다-

데이터베이스 소스 숫자 데이터 유형 문자열 데이터 유형 날짜 시간 데이터 유형 부울 데이터 유형
Amazon Athena,Presto
  • bigint
  • decimal
  • double
  • integer
  • real
  • smallint
  • tinyint
  • char
  • varchar
  • date
  • timestamp
  • Boolean
Amazon Aurora, MariaDB,and MySQL
  • bigint
  • decimal
  • double
  • int
  • integer
  • mediumint
  • numeric
  • smallint
  • tinyint
  • char
  • enum
  • set
  • text
  • varchar
  • date
  • datetime
  • timestamp
  • year
PostgreSQL
  • bigint
  • decimal
  • double
  • integer
  • numeric
  • precision
  • real
  • smallint
  • char
  • character
  • text
  • varchar
  • 다양한 성격
  • date
  • timestamp
  • Boolean
Apache Spark
  • bigint
  • decimal
  • double
  • integer
  • real
  • smallint
  • tinyint
  • varchar
  • date
  • timestamp
  • Boolean
Snowflake
  • bigint
  • byteint
  • decimal
  • double
  • doubleprecision
  • float
  • float4
  • float8
  • int
  • integer
  • number
  • numeric
  • real
  • smallint
  • tinyint
  • char
  • character
  • string
  • text
  • varchar
  • date
  • datetime
  • time
  • timestamp
  • timestamp_*
  • Boolean
Microsoft SQL Server
  • bigint
  • bit
  • decimal
  • int
  • money
  • numeric
  • real
  • smallint
  • smallmoney
  • tinyint
  • char
  • nchar
  • nvarchar
  • text
  • varchar
  • date
  • datetime
  • datetime2
  • datetimeoffset
  • smalldatetime
  • bit

Quicksight에서 사용할 새 데이터 세트를 생성하면 다음 메시지가 나타납니다. 요구 사항에 따라 데이터를 미리 보거나 편집 할 수 있습니다. 특정 필드의 유형을 변경하거나 헤더의 이름을 바꾸거나 입력 필드를 기반으로 계산 된 필드를 추가 할 수 있습니다.

데이터 편집 / 미리보기를 클릭하면 입력 데이터 세트의 헤더와 필드를 볼 수 있습니다. 다음은 샘플 데이터 세트입니다.

계산 된 필드를 추가하는 옵션도 있습니다. 입력 필드에 내장 함수를 사용하여 새 필드를 만들 수 있습니다. 여러 필드 연결, 단일 필드를 여러 필드로 문자열 풀기, 날짜 사이의 시간 차이 등과 같은 많은 옵션이 있습니다. 전체 목록은 다음과 같습니다.

필드 추가 또는 수정이 완료되면 "저장 및 시각화"를 클릭하거나 상단의 "저장"을 클릭하십시오. "저장"버튼은 기존 화면을 유지하고 "저장 및 시각화"는 비주얼 생성 화면으로 이동합니다.

변경 사항을 취소하려면 상단의 취소 버튼을 클릭하십시오.

분석은 하나 이상의 시각적 개체의 조합입니다. 시각적 개체는 데이터를 그래픽, 차트 또는 표 형식으로 표현한 것입니다. 시각적 개체를 만드는 데 사용할 수있는 형식에는 여러 가지가 있습니다. 여기에는 원형 차트, 가로 막대 차트, 세로 막대 차트 및 피벗 테이블이 포함됩니다.

입력 데이터 세트가 비즈니스 요구 사항에 따라 수정되면 데이터 세트를 두 번 클릭하고 시각화를 클릭하여 새 분석 생성을 시작합니다. 아래 화면 또는 작업 공간이 표시됩니다.

필드를 선택하면 Quicksight는 필드에 따라 시각적 유형을 자동으로 선택합니다. 시각적 유형을 변경하려면 시각적 유형 중 하나를 선택할 수 있습니다.

예를 들어, 시각적 유형에서 가로 막대를 선택하여 시작합니다. 먼저 시각적 개체 내부의 한 필드를 가운데로 끕니다. 상단에는 시각적 인 필드와 해당 축에 사용되는 필드가 포함 된 "필드 웰"이 표시됩니다. 사용자 이름 바로 아래 마지막에있는 아래쪽 화살표를 클릭 할 수 있습니다.

이렇게하면 확장 된보기가 제공됩니다. 그룹 / 색상에서 Y 축의 성별과 직업 군을 선택했습니다. 드롭 다운에서 필드를 수정할 수 있습니다. 값에서 숫자 필드를 추가하고 해당 필드에서 집계 함수를 사용할 수 있습니다. 기본적으로 시각적 개체는 행 수를 표시합니다.

비주얼은 다음과 같이 나타납니다-

시각적 개체의 제목 / 제목 및 기타 서식 옵션의 수를 변경하는 옵션이 있습니다. 가장 오른쪽에있는 드롭 다운을 클릭합니다. 옵션이 확장됩니다. "포맷 비주얼"을 선택합니다. "포맷 비주얼"아래 왼쪽 탭에서 다양한 옵션을 볼 수 있습니다.

X-Axis/Y-Axis− 각 축에서 레이블 또는 필드 이름을보고 싶은 경우 옵션을 제공합니다. 또한 이러한 레이블의 이름을 바꿀 수 있습니다.

Group/Color − 비주얼의 기본 색상을 변경할 수있는 옵션을 제공합니다.

Legend− 비주얼에서 제목과 제목의 위치를 ​​변경할 수있는 옵션을 제공합니다. 제목을 클릭하여 이름을 바꿀 수도 있습니다.

Data labels − 각 막대의 정확한 값과 값을 표시해야하는 위치를 표시하는 옵션을 제공합니다.

아래 화면은 모든 것이 켜져있는 비주얼을 보여줍니다.

새 비주얼을 추가하려면 “Add”상단에 서명하십시오. 또 다른 직사각형 공간이 분석에 추가됩니다. 다른 시각적 유형 및 필드를 선택하여 다른 시각적 개체를 만들 수 있습니다.

추가 버튼을 클릭하면 기존 분석에 다음을 추가 할 수 있습니다.

  • 비주얼 추가
  • 통찰력 추가
  • 제목 추가
  • 설명 추가
  • 계산 필드 추가
  • 매개 변수 추가

시각적 개체의 서식을 지정하려면 차트 오른쪽 상단에있는 드롭 다운 화살표 버튼을 사용할 수도 있습니다. 다음 옵션을 사용할 수 있습니다-

  • Maximize
  • 비주얼 포맷
  • 범례 숨기기
  • CSV로 내보내기
  • "기타"카테고리 숨기기
  • URL 동작
  • Delete

Quicksight를 사용하면 생성중인 시각적 개체에 필터를 추가 할 수 있습니다. 모든 분석 또는 모든 시각적 개체에서 단일 시각적 개체에만 필터를 적용 할 수있는 옵션이 있습니다. 필터를 추가하려면 왼쪽 탭에서 "필터"아이콘을 클릭하십시오. 필요한 경우 기존 필터가 표시되거나 요구 사항에 따라 필터를 만들 수 있습니다. 아래 예에서는 기존 필터가 없으므로 "Create one"옵션이 제공되었습니다.

하나 만들기를 클릭하면 필터를 만들 수 있습니다. 이를 통해 하나 또는 모든 시각적 개체에 필터를 추가할지 여부를 선택할 수 있습니다. 또한 필터를 적용 할 필드를 선택할 수 있습니다.

위의 예에서는 입력 데이터 세트의 "생년월일"필드에 필터를 추가하고 날짜를 지정했습니다. 이제 시각적으로 각기 다른 직위 및 직군에 속한 직원의 평균 재직 기간이 포함되지만 생년월일이 1980-01-01 이후 인 직원 만 포함됩니다.

Amazon은 기계 학습 기능을 사용하여 데이터를 분석하고 통찰력을 제공합니다. 인사이트는 데이터의 추세를 보여주고 비즈니스 메트릭을 예측하는 데 도움이되며 주요 동인을 식별합니다. 수동으로 분석하고 생성하는 데 많은 시간을 절약 할 수 있습니다. 통찰력을 통해 최상의 결정을 내리고 목표를 달성하는 데 도움이되는 다양한 사항을 쉽게 이해할 수 있습니다.

Insights를 클릭하면 왼쪽 패널에 "Suggested Insights"아래에 Quicksight에서 자동으로 계산되고 생성 된 통찰력이 표시됩니다.

각 통찰력 제목의 오른쪽으로 마우스를 가져 가면 "+"기호와 3 개의 점이 표시됩니다. "+"기호는 분석에 통찰력을 추가하는 데 사용되며 3 개 점은 기존 통찰력에 필터를 추가 할 수있는 옵션을 제공합니다. 통찰력을 추가하려면 상단의 "추가"기호를 클릭하고 "통찰 추가"를 클릭하십시오.

수행하려는 계산 유형을 추가로 선택하고 해당 통찰력을 분석에 추가 할 수 있습니다. "예측"및 이상 탐지는 기계 학습을 통해 제공되며 Quicksight의 "Enterprise Edition"에서 사용할 수 있습니다.

스토리는 일련의 화면을 캡처하여 하나씩 재생하는 옵션입니다. 예를 들어 다양한 필터 옵션이있는 시각적 개체를 보려면 스토리를 사용할 수 있습니다. 스토리를 만들려면 가장 왼쪽 패널에서 스토리를 클릭하십시오. 기본적으로 Storyboard 1이라는 이름의 스토리가 있습니다. 이제 상단의 가장 오른쪽 패널에있는 캡처 아이콘을 사용하여 화면을 캡처합니다. 화면의 각 캡처를 장면이라고도합니다. 여러 장면을 캡처 할 수 있으며 "Storyboard 1"아래에 추가됩니다. 기본 데이터 원본이 새로 고쳐지면 스토리의 데이터가 자동으로 새로 고쳐집니다.

매개 변수는 대시 보드를 수정하기 위해 사용자의 제어권을 전달하기 위해 생성되는 변수입니다. 입력 데이터 세트의 필드 또는 분석을 위해 생성 된 필터를 사용하여 매개 변수를 생성 할 수 있습니다. 예를 들어 필터를 사용하여 매개 변수를 생성하면 대시 보드 사용자가 필터를 생성하지 않고 직접 필터를 적용 할 수 있습니다.

매개 변수 생성

이 섹션에서는 매개 변수를 만드는 방법을 살펴 보겠습니다.

Step 1− 매개 변수 이름을 입력합니다. 성별을 매개 변수로 사용하겠습니다.

Step 2− 데이터 유형을 선택합니다. 기본적으로 문자열입니다.

Step 3 − 아래와 같이 가능한 옵션을 선택합니다.

매개 변수가 추가됩니다. 대시 보드에 제어를 추가하도록 선택할 수 있습니다.

분석이 준비되면 이메일 또는 다른 Quicksight 사용자를 통해 사용자와 공유 할 수 있습니다. 오른쪽 상단 메뉴에는“Share” 상

기본적으로 분석은 작성자 또는 관리자 만 액세스 할 수 있습니다. 분석을 볼 수 있으려면 사용자에게 액세스 권한을 제공해야합니다. “분석 액세스 관리”를 클릭하면 등록 된 모든 사용자가 표시됩니다. 액세스를 확장 할 사용자를 선택하고 "사용자 초대"를 클릭 할 수 있습니다. 사용자는 이메일 알림을 받고 알림을 수락하면 이메일로 분석을받을 수 있습니다.

대시 보드에는 분석 스크린 샷이 표시됩니다. Analysis와 달리 대시 보드는 스크린 샷으로 만 읽 힙니다. 시각적 개체에서 생성 된 매개 변수와 필터를 사용하여 새로운 시각적 개체를 만들 수 있지만 차트는 동일합니다.

생성 한 분석의 대시 보드를 생성하려면 공유 아이콘 아래의 대시 보드 게시를 클릭하면됩니다. 대시 보드에 이름을 입력하고 "대시 보드 게시"아이콘을 클릭합니다.

이 계정의 모든 사용자 또는 특정 사용자와 대시 보드를 공유하도록 선택할 수 있습니다.

이제 대시 보드가 “All dashboards” 홈 화면의 탭.

다음은 필터가 연결된 샘플 대시 보드입니다. 시각적 개체를 만드는 동안 추가 된 필터를 적용하는 것 외에 대시 보드를 편집하는 옵션이 없음을 알 수 있습니다.

Quicksight 관리는 현재 계정을 관리하는 것입니다. 각 역할을 가진 사용자를 추가하고, 구독을 관리하고, 포함 할 SPICE 용량 또는 화이트리스트 도메인을 확인할 수 있습니다. 이 페이지에서 모든 활동을 수행하려면 관리자 액세스 권한이 필요합니다.

사용자 프로필 아래에 Quicksight 관리 옵션이 있습니다.

구독 관리를 클릭하면 아래 화면이 나타납니다. 이 계정의 사용자와 각각의 역할이 표시됩니다.

검색 옵션도 있습니다. 특히 Quicksight에서 기존 사용자를 검색하려는 경우.

유효한 이메일 주소로 사용자를 초대하거나 유효한 IAM 계정으로 사용자를 추가 할 수 있습니다. 그러면 IAM 역할이있는 사용자는 Quicksight 계정에 로그인하여 액세스 권한이있는 대시 보드를 볼 수 있습니다.

구독에는 구독중인 Quicksight 에디션이 표시됩니다.

SPICE 용량은 선택한 계산 엔진의 용량과 지금까지 사용 된 양을 보여줍니다. 필요한 경우 더 많은 용량을 구매할 수있는 옵션이 있습니다.

계정 설정은 알림 ​​이메일 주소, Quicksight에 대한 AWS 리소스 권한 등 Quicksight 계정의 세부 정보를 표시하거나 계정을 닫을 수있는 옵션이 있습니다.

Quicksight 계정을 닫으면 아래 개체와 관련된 모든 데이터가 삭제됩니다.

  • 데이터 소스
  • 데이터 세트
  • Analyses
  • 게시 된 대시 보드

VPC 연결 관리를 사용하면 Quicksight에 대한 VPC 연결을 관리하고 추가 할 수 있습니다. 새 VPC 연결을 추가하려면 다음 세부 정보를 제공해야합니다.

도메인 및 포함을 통해 사용자를 위해 Quicksight 대시 보드를 포함 할 도메인을 화이트리스트에 추가 할 수 있습니다. Quicksight에서 허용 목록에 https : // 도메인 만 지원합니다-

https://example.com

아래 표시된 확인란을 선택하여 사용하려는 경우 하위 도메인을 포함 할 수도 있습니다. 추가 버튼을 클릭하면 Quicksight에서 포함 할 수있는 도메인 이름 목록에 도메인이 추가됩니다.

허용 된 도메인을 편집하려면 도메인 이름 옆에있는 편집 버튼을 클릭해야합니다. 변경하고 업데이트를 클릭 할 수 있습니다.

AWS Quicksight는 지원되는 사용자 관리, 권한 및 기능에 따라 다양한 버전을 지원합니다. Standard 과 Enterprise. 두 버전 모두 데이터 시각화를 만들고 공유하기위한 모든 Quicksight 기능을 지원합니다.

Enterprise 에디션은 AWS 디렉터리에 대한 Active Directory 통합을 지원합니다. 아래와 같이 Enterprise 에디션에서 지원되는 다양한 다른 기능이 있습니다.

지원되는 기능 스탠다드 에디션 기업용 에디션
자유 저자 수 1 1
무료 평가판 작성자 수 (60 일) 4 4
포함 된 SPICE 용량 10GB / 사용자 10GB / 사용자
독자 해당 없음 $ 0.30 / 세션
추가 SPICE 용량 $ 0.25 / GB / 월. $ 0.38 / GB / 월.
스프레드 시트, 데이터베이스, 데이터 레이크 및 비즈니스 앱에 연결 ✓ ✓
AutoGraph로 손쉬운 데이터 분석 ✓ ✓
빠르고 확장 가능한 시각화 ✓ ✓
대화 형 데이터 액세스를위한 대시 보드 게시 ✓ ✓
SAML 또는 OpenID Connect를 사용한 싱글 사인온 ✓ ✓
웹 및 모바일 액세스 ✓ ✓
드릴 다운하여 필터 세부 정보 및 사용자 지정 ✓ ✓
AWS CloudTrail을 사용하여 감사 로그 활성화 ✓ ✓
독자 역할 ✓
프라이빗 VPC 및 온 프레미스의 데이터에 안전하게 액세스 ✓
행 수준 보안 ✓
SPICE 데이터의 매시간 새로 고침 ✓
미사용 데이터 암호화 ✓
Active Directory에 연결 ✓
Active Directory 그룹 사용 ✓

AWS Quicksight의 구독 유형을 확인할 수 있습니다. Manage Quicksight 선택권.

Enterprise 에디션에서 AWS Quicksight를 사용하면 아래 방법 중 하나를 사용하여 사용자를 관리 할 수 ​​있습니다.

  • Microsoft Active Directory 사용 : Enterprise 버전에서 Microsoft Active Directory 그룹을 추가 / 제거하여 사용자 계정을 만들고 비활성화 할 수 있습니다. 디렉터리 그룹에 직접 액세스하거나 AD 커넥터를 사용하여 액세스 할 수 있습니다.

  • 연합 로그인.

  • 이메일로 사용자 초대.

Quicksight에서 AD 사용자 / 그룹을 관리하려면 다음으로 이동해야합니다. Manage Quicksight → Manage users/Manage groups

드롭 다운 목록을 클릭하여 기존 사용자의 역할을 변경할 수도 있습니다.

  • Admin
  • Author
  • Reader

AWS Quicksight 관리자는 아래와 같이 사용자 관리 옵션을 사용하여 기존 사용자의 암호를 재설정 할 수도 있습니다.

계정 관리 옵션을 사용하여 AQS Quicksight Standard 에디션에서 Enterprise 에디션으로 업데이트 할 수 있습니다. 업그레이드를 수행하려면 사용자에게 AWS Quicksight 관리자 권한이 있어야합니다.

오른쪽 상단의 프로필 아이콘을 클릭하고 → 지금 업그레이드하세요.

Upgrade를 클릭하면 다음과 같은 화면이 나타납니다. 업그레이드를 완료하려면 업그레이드 버튼을 클릭하십시오.

Note − Standard 에디션에서 Enterprise 에디션으로 구독을 변경 한 후에는 롤백 할 수 없습니다.

Quicksight 계정에 대한 IAM 정책을 관리하려면 루트 사용자 또는 IAM 자격 증명을 사용할 수 있습니다. 루트 사용자 대신 IAM 자격 증명을 사용하여 리소스 액세스 및 정책을 관리하는 것이 좋습니다.

Amazon Quicksight에 가입하고 사용하려면 다음 정책이 필요합니다.

스탠다드 에디션

  • ds:AuthorizeApplication
  • ds:CheckAlias
  • ds:CreateAlias
  • ds:CreateIdentityPoolDirectory
  • ds:DeleteDirectory
  • ds:DescribeDirectories
  • ds:DescribeTrusts
  • ds:UnauthorizeApplication
  • iam:CreatePolicy
  • iam:CreateRole
  • iam:ListAccountAliases
  • quicksight:CreateUser
  • quicksight:CreateAdmin
  • quicksight:Subscribe

기업용 에디션

위에서 언급 한 정책 외에도 엔터프라이즈 에디션에서는 아래 권한이 필요합니다.

  • quicksight:GetGroupMapping
  • quicksight:SearchDirectoryGroups
  • quicksight:SetGroupMapping

당신은 또한 user to manage permissions for AWS resources in Quicksight. 다음 IAM 정책은 두 버전 모두에 할당되어야합니다.

  • iam:AttachRolePolicy
  • iam:CreatePolicy
  • iam:CreatePolicyVersion
  • iam:CreateRole
  • iam:DeletePolicyVersion
  • iam:DeleteRole
  • iam:DetachRolePolicy
  • iam:GetPolicy
  • iam:GetPolicyVersion
  • iam:GetRole
  • iam:ListAttachedRolePolicies
  • iam:ListEntitiesForPolicy
  • iam:ListPolicyVersions
  • iam:ListRoles
  • s3:ListAllMyBuckets

AWS 관리자가 Quicksight에서 구독을 취소하지 못하도록하려면 모든 사용자를 거부 할 수 있습니다. “quicksight:Unsubscribe”

대시 보드 포함을위한 IAM 정책

웹 페이지에 AWS Quciksight 대시 보드 URL을 포함하려면 다음 IAM 정책을 사용자에게 할당해야합니다.

{
   "Version": "2012-10-17",
   "Statement": [
      {
         "Action": "quicksight:RegisterUser",
         "Resource": "*",
         "Effect": "Allow"
      },
      {
         "Action": "quicksight:GetDashboardEmbedUrl", 
         "Resource": "arn:aws:quicksight:us-east-1: 
         868211930999:dashboard/ 
         f2cb6cf2-477c-45f9-a1b3-639239eb95d8 ",
         "Effect": "Allow"
      }
   ]
}

Quicksight에서 IAM 정책 시뮬레이터를 사용하여 이러한 역할 및 정책을 관리하고 테스트 할 수 있습니다. 아래는 IAM 정책 시뮬레이터에 액세스하는 링크입니다.

https://policysim.aws.amazon.com/home/index.jsp?#

Quicksight 대시 보드를 외부 애플리케이션 / 웹 페이지에 포함하거나 AWS Cognito 서비스를 사용하여 사용자 액세스를 제어 할 수도 있습니다. 사용자 제어를 수행하기 위해 Cognito에서 사용자 풀과 자격 증명 풀을 생성하고 자격 증명 풀에 Embed 대시 보드 정책을 할당 할 수 있습니다.

AWS Cognito는 관리자가 임시 사용자를 생성 및 관리하여 애플리케이션에 대한 액세스를 제공 할 수있는 IAM 서비스입니다. 자격 증명 풀을 사용하면 이러한 사용자 풀에 대한 권한을 관리 할 수 ​​있습니다.

보안 대시 보드 URL을 생성하고 사용자 제어를 수행하는 방법을 살펴 보겠습니다.

1 단계-사용자 풀 및 사용자 만들기

AWS Cognito에서 사용자 풀을 생성하고 사용자를 생성합니다. 이동Amazon Cognito → Manage User Pools → Create a User Pool.

2 단계-자격 증명 풀 생성

사용자 풀이 생성되면 다음 단계는 자격 증명 풀을 생성하는 것입니다. 이동https://console.aws.amazon.com/cognito/home?region=us-east-1

“Create New Identity Pool”을 클릭합니다.

자격 증명 풀의 적절한 이름을 입력합니다. 인증 공급자 섹션으로 이동하여 "Cognito"옵션을 선택합니다.

3 단계-Cognito 역할 생성

사용자 풀 ID (사용자 풀 ID) 및 앱 클라이언트 ID (사용자 풀 및 복사 ID의 앱 클라이언트로 이동)를 입력합니다.

다음은 '풀 생성'을 클릭하고 '허용'을 클릭하여 IAM에서 자격 증명 풀의 역할을 생성하는 것입니다. 2 개의 Cognito 역할이 생성됩니다.

4 단계-사용자 지정 정책 할당

다음 단계는 위의 단계에서 생성 된 ID 역할에 사용자 지정 정책을 할당하는 것입니다.

{
   "Version": "2012-10-17",
   "Statement": [
      {
         "Action": "quicksight:RegisterUser",
         "Resource": "*",
         "Effect": "Allow"
      },
      {
         "Action": "quicksight:GetDashboardEmbedUrl",
         "Resource": "*",
         "Effect": "Allow"
      },
      {
         "Action": "sts:AssumeRole",
         "Resource": "*",
         "Effect": "Allow"
      }
   ]
}

"*"대신 quicksight : GetDashboardEmbedUrl " 에서 대시 보드 Amazon 리소스 이름 (ARN)을 전달 하여 사용자가 하나의 대시 보드에만 액세스하도록 제한 할 수 있습니다.

5 단계-Cognito 애플리케이션에 로그인

다음 단계는 사용자 풀의 사용자 자격 증명으로 Cognito 애플리케이션에 로그인하는 것입니다. 사용자가 애플리케이션에 로그인하면 Cognito는 3 개의 토큰을 생성합니다.

  • IDToken
  • AccessToken
  • 새로 고침 토큰

임시 IAM 사용자를 생성하려면 자격 증명은 다음과 같습니다.

AWS.config.region = 'us-east-1';
AWS.config.credentials = new AWS.CognitoIdentityCredentials({
   IdentityPoolId:"Identity pool ID", Logins: {
      'cognito-idp.us-east-1.amazonaws.com/UserPoolID': AccessToken
   }
});

임시 IAM 자격 증명을 생성하려면 아래 매개 변수를 사용하여 sts.assume 역할 메서드를 호출해야합니다.

var params = {
   RoleArn: "Cognito Identity role arn", RoleSessionName: "Session name"
};
sts.assumeRole(params, function (err, data) {
   if (err) console.log( err, err.stack); 
   // an error occurred
   else {
      console.log(data);
   })
}

6 단계-Quicksight에 사용자 등록

다음 단계는 아래 매개 변수로 3 단계에서 생성 된 자격 증명에 대해 "quicksight.registerUser"를 사용하여 Quicksight에 사용자를 등록하는 것입니다.

var params = {
   AwsAccountId: “account id”,
   Email: 'email',
   IdentityType: 'IAM' ,
   Namespace: 'default',
   UserRole: ADMIN | AUTHOR | READER | RESTRICTED_AUTHOR | RESTRICTED_READER,
   IamArn: 'Cognito Identity role arn',
   SessionName: 'session name given in the assume role creation',
};
quicksight.registerUser(params, function (err, data1) {
   if (err) console.log("err register user”); 
   // an error occurred
   else {
      // console.log("Register User1”);
   }
})

7 단계-AWS 구성 파일 업데이트

다음은 5 단계에서 생성 된 사용자에 대한 AWS 구성을 업데이트하는 것입니다.

AWS.config.update({
   accessKeyId: AccessToken,
   secretAccessKey: SecretAccessKey ,
   sessionToken: SessionToken,
   "region": Region
});

8 단계-Quicksight 대시 보드 용 임베드 URL 생성

5 단계에서 생성 된 자격 증명을 사용하여 URL을 생성하려면 아래 매개 변수를 사용하여 quicksight.getDashboardEmbedUrl을 호출합니다.

var params = {
   AwsAccountId: "Enter AWS account ID",
   DashboardId: "Enter dashboard Id",
   IdentityType: "IAM",
   ResetDisabled: true,
   SessionLifetimeInMinutes: between 15 to 600 minutes,
   UndoRedoDisabled: True | False
}
quicksight.getDashboardEmbedUrl(params,function (err, data) {
   if (!err) {
      console.log(data);
   } else {
      console.log(err);
   }
});

위에서 생성 된 URL을 사용하여 애플리케이션에서 "QuickSightEmbedding.embedDashboard"를 호출해야합니다.

Amazon Quicksight와 마찬가지로 임베디드 대시 보드는 다음 기능도 지원합니다.

  • 드릴 다운 옵션
  • 사용자 지정 작업 (새 탭으로 연결)
  • 온 스크린 필터
  • CSV로 다운로드
  • 시각 자료 정렬
  • 이메일 보고서 옵트 인
  • 대시 보드를 기본값으로 재설정 옵션
  • 대시 보드에서 작업 실행 취소 / 다시 실행

AWS Quicksight SDK를 사용하여 다음을 관리 할 수 ​​있습니다.

  • 사용자 및 그룹 관리
  • 대시 보드 포함

다음은 임베디드 대시 보드를 표시하는 데 사용할 샘플 HTML 코드를 보여줍니다.

<!DOCTYPE html>
<html>
   <head>
      <title>Sample Embed</title>
      <script type="text/javascript" src="https://unpkg.com/[email protected]/dist/quicksight-embedding-js-sdk.min.js"></script>
      <script type="text/javascript">
         function embedDashboard() {
            var containerDiv = document.getElementById("dashboardContainer");
            var params = {
               url: "https://us-east-1.quicksight.aws.amazon.com/sn/dashboards/xxx-x-x-xx-x-x-x-x-x-x-x-xx-xx-x-xx",
               container: containerDiv,
               parameters: {
                  country: 'United States'
               },
               height: "600px",
               width: "800px"
            };
            var dashboard = QuickSightEmbedding.embedDashboard(params);
            dashboard.on('error', function() {});
            dashboard.on('load', function() {});
            dashboard.setParameters({country: 'Canada'});
         }
      </script>
   </head>
<html>

AWS SDK를 사용하려면 다음 사항에 익숙해야합니다.

  • JSON

  • 웹 서비스

  • HTTP 요청

  • JavaScript, Java, Python 또는 C #과 같은 하나 이상의 프로그래밍 언어.

다음 업무 책임은 AWS Quicksight 개발자가 수행합니다.

  • 분석,보고 및 비즈니스 인텔리전스 도구에 대한 관련 업무 경험이 있어야합니다.

  • ETL 및 비즈니스 인텔리전스 환경을 설정하기위한 AWS의 고객 요구 사항 및 설계 솔루션을 이해합니다.

  • 다양한 AWS 서비스, 사용 및 구성 이해.

  • 대규모의 이질적인 데이터 세트가있는 비즈니스 환경에서 SQL, ETL, 데이터웨어 하우스 솔루션 및 데이터베이스 사용에 능숙합니다.

  • 복잡한 정량 및 데이터 분석 기술.

  • AWS IAM 정책, 역할 및 AWS 서비스 관리자 이해.

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