연결된 데이터 자산은 외부 데이터 소스에 대한 연결을 통해 액세스되는 데이터에 대한 포인터입니다. 연결, 중간 구조 또는 경로, 관계형 테이블 또는 뷰, 파티션된 데이터 파일 세트 또는 파일을 지정하여 연결된 데이터 자산을 작성합니다. 연결된 데이터 소스에 액세스할 때 데이터는 데이터 소스에서 동적으로 검색됩니다.
동일한 방법으로 연결을 통해 액세스되는 연결된 폴더 자산을 추가할 수도 있습니다. 프로젝트에 연결된 폴더 자산 추가를 참조하십시오.
파티션된 데이터 자산에는 관계형 테이블과 같은 미리보기 및 프로파일이 있습니다. 그러나 아직 Data Refinery 도구를 사용하여 파티션된 데이터 자산을 쉐이핑하고 정리할 수는 없습니다.
연결에서 프로젝트로 데이터 자산을 추가하려면 다음을 수행하십시오.
프로젝트 페이지에서 자산 탭을 클릭한 후 자산 가져오기 > 연결된 데이터를 클릭하십시오.
기존 연결 자산을 데이터 소스로 선택하십시오. 연결 자산이 없는 경우 취소하고 새 자산 > 데이터 소스에 연결으로 이동하여 연결 자산을 작성하십시오.
원하는 데이터를 선택하십시오. 동일한 연결에서 여러 개의 연결된 데이터 자산을 선택할 수 있습니다. 가져오기를 클릭하십시오. 파티션된 데이터의 경우 파일을 포함하는 폴더를 선택하십시오. 파일이 파티션된 데이터로 인식되는 경우
This folder contains a partitioned data set.메시지가 표시됩니다.이름 및 설명을 입력하십시오.
작성을 클릭하십시오. 자산이 프로젝트 자산 페이지에 표시됩니다.
자산 이름을 클릭하면 연결된 자산에 대한 다음 정보를 볼 수 있습니다.
- 자산 이름 및 설명
- 자산에 대한 태그
- 자산을 작성한 사용자 이름
- 데이터의 크기
- 자산이 프로젝트에 추가된 날짜
- 자산이 마지막으로 수정된 날짜
- 관계형 데이터의 미리 보기
- 관계형 데이터의 프로파일
연결을 작성하고 프로젝트에 연결된 데이터를 추가하는 방법을 보려면 이 동영상을 시청하십시오.
이 비디오는 이 문서의 개념 및 태스크를 학습하기 위한 시각적 방법을 제공합니다.
동영상 대본 시간 대본 00:00 이 동영상에서는 데이터 소스에 대한 연결을 설정하고 연결된 데이터를 프로젝트에 추가하는 방법을 보여 줍니다. 00:08 데이터 소스에 저장된 데이터가 있는 경우 프로젝트에서 해당 데이터 소스에 대한 연결을 설정할 수 있습니다. 00:16 여기에서 프로젝트에 다른 요소를 추가할 수 있습니다. 00:20 이 경우 연결을 추가하려고 합니다. 00:24 IBM 서비스 (예: IBM Db2 및 Cloud Object Storage) 또는 써드파티 (예: Amazon, Microsoft 또는 Apache) 의 서비스에 대한 새 연결을 작성할 수 있습니다. 00:39 호환 가능한 서비스를 기반으로 목록을 필터링할 수 있습니다. 00:45 플랫폼 레벨에서 작성된 연결을 추가할 수도 있습니다. 이 연결은 프로젝트 및 카탈로그에서 사용할 수 있습니다. 00:54 또는 프로비저닝된 IBM Cloud 서비스 중 하나에 대한 연결을 작성할 수 있습니다. 00:59 이 경우 Db2 Warehouse on Cloud에 대해 프로비저닝된 IBM Cloud 서비스를 선택하십시오. 01:08 신임 정보가 미리 채워지지 않은 경우, IBM Cloud 서비스 실행 페이지에서 인스턴스의 신임 정보를 가져올 수 있습니다. 01:17 먼저 연결을 테스트한 후 연결을 작성하십시오. 01:25 이제 새 연결이 데이터 자산 목록에 표시됩니다. 01:30 다음으로 이 프로젝트에 연결된 데이터 자산을 추가하십시오. 01:37 소스를 선택하십시오. 이 경우에는 방금 작성된 Db2 Warehouse on Cloud 연결입니다. 01:43 그런 다음 스키마 및 테이블을 선택하십시오. 01:50 이 연결 내의 데이터에 대한 참조를 추가하여 대상 프로젝트에 포함하는 것을 볼 수 있습니다. 01:58 이름 및 설명을 제공하고 "작성"을 클릭하십시오. 02:06 이제 데이터가 데이터 자산 목록에 표시됩니다. 02:09 데이터 세트를 열어 미리보기를 가져오십시오. 여기에서 직접 데이터 세분화로 이동할 수 있습니다. 02:17 Cloud Pak for Data as a Service 문서에서 더 많은 동영상을 보십시오.
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