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# Amazon DataZone quickstart con i dati di Amazon Redshift
Completa i seguenti passaggi di avvio rapido per eseguire i flussi di lavoro completi di produttori di dati e consumatori di dati in Amazon DataZone con dati di esempio di Amazon Redshift.
**Topics**
+ [Fase 1: creare il DataZone dominio Amazon e il portale dati](#create-domain-gs-rs)
+ [Fase 2 - Creare il progetto di pubblicazione](#create-publishing-project-gs-rs)
+ [Fase 3 - Creare l'ambiente](#create-environment-gs-rs)
+ [Fase 4 - Produrre dati per la pubblicazione](#produce-data-for-publishing-gs-rs)
+ [Fase 5 - Raccolta di metadati da Amazon Redshift](#gather-metadata-from-glue-gs-rs)
+ [Passaggio 6: cura e pubblica la risorsa di dati](#curate-data-asset-gs-rs)
+ [Fase 7 - Creazione del progetto per l'analisi dei dati](#create-project-for-data-analysis-gs-rs)
+ [Fase 8 - Creare un ambiente per l'analisi dei dati](#create-environment-gs2-rs)
+ [Passaggio 9: cerca nel catalogo dati e iscriviti ai dati](#search-catalog-subscribe-gs-rs)
+ [Passaggio 10: approva la richiesta di abbonamento](#approve-subscription-request-gs-rs)
+ [Fase 11: creare una query e analizzare i dati in Amazon Redshift](#analyze-data-gs-rs)
## Fase 1: creare il DataZone dominio Amazon e il portale dati
Completa la seguente procedura per creare un DataZone dominio Amazon. Per ulteriori informazioni sui DataZone domini Amazon, consulta[DataZone Terminologia e concetti di Amazon](datazone-concepts.md).
1. **Accedi alla DataZone console Amazon all'indirizzo [https://console.aws.amazon.com/datazone](https://console.aws.amazon.com/datazone), accedi e scegli Crea dominio.**
**Nota**
Se desideri utilizzare un DataZone dominio Amazon esistente per questo flusso di lavoro, scegli Visualizza domini, quindi scegli il dominio che desideri utilizzare e quindi procedi alla Fase 2 della creazione di un progetto di pubblicazione.
1. Nella pagina **Crea dominio**, fornisci i valori per i seguenti campi:
+ **Nome**: specifica un nome per il tuo dominio. Ai fini di questo flusso di lavoro, puoi chiamare questo dominio`Marketing`.
+ **Descrizione**: specifica una descrizione del dominio opzionale.
+ **Crittografia** dei dati: per impostazione predefinita, i dati vengono crittografati con una chiave che AWS possiede e gestisce per te. Per questa procedura dettagliata, puoi lasciare le impostazioni di crittografia dei dati predefinite.
Per ulteriori informazioni sull'utilizzo delle chiavi gestite dai clienti, consulta. [Crittografia dei dati a riposo per Amazon DataZone](encryption-rest-datazone.md) Se utilizzi la tua chiave KMS per la crittografia dei dati, devi includere la seguente dichiarazione come predefinita[AmazonDataZoneDomainExecutionRole](AmazonDataZoneDomainExecutionRole.md).
------
#### [ JSON ]
****
```
{
"Version":"2012-10-17",
"Statement": [
{
"Sid": "Statement1",
"Effect": "Allow",
"Action": [
"kms:Decrypt",
"kms:DescribeKey",
"kms:GenerateDataKey"
],
"Resource": [
"arn:aws:kms:us-east-1:111122223333:key/1234abcd-12ab-34cd-56ef-1234567890ab"
]
}
]
}
```
------
+ **Accesso al servizio**: scegli l'opzione **Usa un ruolo di servizio personalizzato**, quindi scegli l'opzione **AmazonDataZoneDomainExecutionRole**dal menu a discesa.
+ In **Configurazione rapida**, scegli **Configura questo account per il consumo e la pubblicazione dei dati**. Questa opzione abilita i DataZone blueprint Amazon integrati di **Data lake** e **Data warehouse** e configura le autorizzazioni e le risorse necessarie per completare il resto dei passaggi di questo flusso di lavoro. Per ulteriori informazioni sui DataZone blueprint di Amazon, consulta[DataZone Terminologia e concetti di Amazon](datazone-concepts.md).
+ **Mantieni invariati i campi rimanenti in **Informazioni sulle autorizzazioni** e **Tag**, quindi scegli Crea dominio.**
1. Una volta creato correttamente il dominio, scegli questo dominio e, nella pagina di riepilogo del dominio, annota l'**URL del portale dati** relativo a questo dominio. Puoi utilizzare questo URL per accedere al tuo portale DataZone dati Amazon e completare il resto dei passaggi di questo flusso di lavoro.
**Nota**
Nell'attuale versione di Amazon DataZone, una volta creato il dominio, l'URL generato per il portale dati non può essere modificato.
Il completamento della creazione del dominio può richiedere diversi minuti. Attendi che lo stato del dominio sia **Disponibile** prima di procedere al passaggio successivo.
## Fase 2 - Creare il progetto di pubblicazione
La sezione seguente descrive le fasi di creazione del progetto di pubblicazione in questo flusso di lavoro.
1. Una volta completato il passaggio 1, accedi al portale DataZone dati Amazon utilizzando l'URL del portale dati e accedi utilizzando le tue credenziali Single Sign-On (SSO) o AWS IAM.
1. **Scegli **Crea progetto**, specifica il nome del progetto, ad esempio, per questo flusso di lavoro, puoi assegnargli un nome **SalesDataPublishingProject**, quindi lascia invariati gli altri campi e quindi scegli Crea.**
## Fase 3 - Creare l'ambiente
La sezione seguente descrive i passaggi per creare un ambiente in questo flusso di lavoro.
1. Una volta completato il passaggio 2, nel portale DataZone dati Amazon, scegli il `SalesDataPublishingProject` progetto creato nel passaggio precedente, quindi scegli la scheda **Ambienti** e quindi scegli **Crea ambiente**.
1. Nella pagina **Crea ambiente**, specifica quanto segue e poi scegli **Crea ambiente**.
+ **Nome**: specifica il nome dell'ambiente. Per questa procedura dettagliata, puoi chiamarla. `Default data warehouse environment`
+ **Descrizione**: specifica una descrizione per l'ambiente.
+ **Profilo ambientale**: scegli il profilo **DataWarehouseProfile**dell'ambiente.
+ Fornisci il nome del cluster Amazon Redshift, il nome del database e l'ARN segreto per il cluster Amazon Redshift in cui sono archiviati i dati.
**Nota**
Assicurati che il tuo segreto in AWS Secrets Manager includa i seguenti tag (chiave/valore):
Per il cluster Amazon Redshift - datazone.rs.cluster:
Per il gruppo di lavoro Serverless Amazon Redshift - datazone.rs.workgroup:
AmazonDataZoneProject:
AmazonDataZoneDomain:
Per ulteriori informazioni, vedere [Memorizzazione delle credenziali del database in AWS Secrets Manager](https://docs.aws.amazon.com//redshift/latest/mgmt/data-api-access.html#data-api-secrets).
L'utente del database fornito in AWS Secrets Manager deve disporre delle autorizzazioni di super utente.
## Fase 4 - Produrre dati per la pubblicazione
La sezione seguente descrive le fasi di produzione dei dati da pubblicare in questo flusso di lavoro.
1. Una volta completato il passaggio 3, nel portale DataZone dati di Amazon, scegli il `SalesDataPublishingProject` progetto, quindi, nel pannello di destra, in **Strumenti di analisi**, scegli **Amazon Redshift**. Questo apre l'editor di query di Amazon Redshift utilizzando le credenziali del progetto per l'autenticazione.
1. Per questa procedura dettagliata, stai utilizzando lo script di query **Create Table as Select** (CTAS) per creare una nuova tabella da pubblicare su Amazon. DataZone Nel tuo editor di query, esegui questo script CTAS per creare una `mkt_sls_table` tabella da pubblicare e rendere disponibile per la ricerca e l'abbonamento.
```
CREATE TABLE mkt_sls_table AS
SELECT 146776932 AS ord_num, 23 AS sales_qty_sld, 23.4 AS wholesale_cost, 45.0 as lst_pr, 43.0 as sell_pr, 2.0 as disnt, 12 as ship_mode,13 as warehouse_id, 23 as item_id, 34 as ctlg_page, 232 as ship_cust_id, 4556 as bill_cust_id
UNION ALL SELECT 46776931, 24, 24.4, 46, 44, 1, 14, 15, 24, 35, 222, 4551
UNION ALL SELECT 46777394, 42, 43.4, 60, 50, 10, 30, 20, 27, 43, 241, 4565
UNION ALL SELECT 46777831, 33, 40.4, 51, 46, 15, 16, 26, 33, 40, 234, 4563
UNION ALL SELECT 46779160, 29, 26.4, 50, 61, 8, 31, 15, 36, 40, 242, 4562
UNION ALL SELECT 46778595, 43, 28.4, 49, 47, 7, 28, 22, 27, 43, 224, 4555
UNION ALL SELECT 46779482, 34, 33.4, 64, 44, 10, 17, 27, 43, 52, 222, 4556
UNION ALL SELECT 46779650, 39, 37.4, 51, 62, 13, 31, 25, 31, 52, 224, 4551
UNION ALL SELECT 46780524, 33, 40.4, 60, 53, 18, 32, 31, 31, 39, 232, 4563
UNION ALL SELECT 46780634, 39, 35.4, 46, 44, 16, 33, 19, 31, 52, 242, 4557
UNION ALL SELECT 46781887, 24, 30.4, 54, 62, 13, 18, 29, 24, 52, 223, 4561
```
Assicurati che la tabella **mkt\$1sls\$1table** sia stata creata correttamente. Ora hai una risorsa di dati che può essere pubblicata nel DataZone catalogo Amazon.
## Fase 5 - Raccolta di metadati da Amazon Redshift
La sezione seguente descrive le fasi di raccolta dei metadati da Amazon Redshift.
1. Una volta completato il passaggio 4, nel portale DataZone dati Amazon, scegli il `SalesDataPublishingProject` progetto, quindi scegli la scheda **Dati** e quindi scegli **Origini dati**.
1. Scegli la fonte che è stata creata come parte del processo di creazione dell'ambiente.
1. Scegli **Esegui** accanto al menu a discesa **Azione**, quindi scegli il pulsante Aggiorna. Una volta completata l'esecuzione dell'origine dati, le risorse vengono aggiunte all' DataZone inventario Amazon.
## Passaggio 6: cura e pubblica la risorsa di dati
La sezione seguente descrive le fasi di cura e pubblicazione della risorsa di dati in questo flusso di lavoro.
1. Una volta completato il passaggio 5, nel portale DataZone dati di Amazon, scegli il `SalesDataPublishingProject` progetto, quindi scegli la scheda **Dati**, scegli **Dati di inventario** e individua la `mkt_sls_table` tabella.
1. Apri la pagina dei dettagli dell'`mkt_sls_table`asset per visualizzare i nomi aziendali generati automaticamente. Scegliete l'icona **Metadati generati automaticamente** per visualizzare i nomi generati automaticamente per le risorse e le colonne. Puoi accettare o rifiutare ogni nome singolarmente o scegliere **Accetta tutto** per applicare i nomi generati. Facoltativamente, puoi anche aggiungere il modulo di metadati disponibile alla tua risorsa e selezionare i termini del glossario per classificare i dati.
1. Scegliete **Pubblica per pubblicare** la risorsa. `mkt_sls_table`
## Fase 7 - Creazione del progetto per l'analisi dei dati
La sezione seguente descrive le fasi di creazione del progetto per l'analisi dei dati in questo flusso di lavoro.
1. Una volta completato il passaggio 6, nel portale DataZone dati Amazon, scegli **Crea progetto**.
1. Nella pagina **Crea progetto**, specifica il nome del progetto, ad esempio, per questo flusso di lavoro, puoi assegnargli un nome **MarketingDataAnalysisProject**, quindi lasciare invariato il resto dei campi e quindi scegli **Crea**.
## Fase 8 - Creare un ambiente per l'analisi dei dati
La sezione seguente descrive le fasi di creazione di un ambiente per l'analisi dei dati in questo flusso di lavoro.
1. Una volta completato il passaggio 7, nel portale DataZone dati Amazon, scegli il `MarketingDataAnalysisProject` progetto creato nel passaggio precedente, quindi scegli la scheda **Ambienti** e quindi scegli **Aggiungi ambiente**.
1. Nella pagina **Crea ambiente**, specifica quanto segue e poi scegli **Crea ambiente**.
+ **Nome**: specifica il nome dell'ambiente. Per questa procedura dettagliata, puoi chiamarla. `Default data warehouse environment`
+ **Descrizione**: specifica una descrizione per l'ambiente.
+ **Profilo ambientale**: scegli il profilo **DataWarehouseProfile**dell'ambiente.
+ Fornisci il nome del cluster Amazon Redshift, il nome del database e l'ARN segreto per il cluster Amazon Redshift in cui sono archiviati i dati.
**Nota**
Assicurati che il tuo segreto in AWS Secrets Manager includa i seguenti tag (chiave/valore):
Per il cluster Amazon Redshift - datazone.rs.cluster:
Per il gruppo di lavoro Serverless Amazon Redshift - datazone.rs.workgroup:
AmazonDataZoneProject:
AmazonDataZoneDomain:
Per ulteriori informazioni, vedere [Memorizzazione delle credenziali del database in AWS Secrets Manager](https://docs.aws.amazon.com//redshift/latest/mgmt/data-api-access.html#data-api-secrets).
L'utente del database fornito in AWS Secrets Manager deve disporre delle autorizzazioni di super utente.
+ Per questa procedura dettagliata, mantieni invariati gli altri campi.
## Passaggio 9: cerca nel catalogo dati e iscriviti ai dati
La sezione seguente descrive i passaggi per la ricerca nel catalogo dati e la sottoscrizione ai dati.
1. Una volta completato il passaggio 8, nel portale DataZone dati di Amazon, cerca gli asset di dati utilizzando parole chiave (ad esempio, «catalogo» o «vendite») nella barra di **ricerca** del portale dati.
Se necessario, applica filtri o ordinamenti e, una volta individuato l'asset Product Sales Data, puoi sceglierlo per aprire la pagina dei dettagli della risorsa.
1. Nella pagina dei dettagli della risorsa Product Sales Data, scegli **Iscriviti**.
1. Nella finestra di dialogo, scegli il tuo progetto consumer dal menu a discesa, fornisci il motivo della richiesta di accesso, quindi scegli **Abbonati**.
## Passaggio 10: approva la richiesta di abbonamento
La sezione seguente descrive i passaggi di approvazione della richiesta di abbonamento in questo flusso di lavoro.
1. Una volta completato il passaggio 9, nel portale DataZone dati di Amazon, scegli il **SalesDataPublishingProject**progetto con cui hai pubblicato la tua risorsa.
1. Scegli la scheda **Dati**, quindi **Dati pubblicati** e infine **Richieste in arrivo**.
1. Scegli il link di richiesta di visualizzazione, quindi scegli **Approva**.
## Fase 11: creare una query e analizzare i dati in Amazon Redshift
Ora che hai pubblicato con successo una risorsa nel DataZone catalogo Amazon e ti sei abbonato, puoi analizzarla.
1. Nel portale DataZone dati di Amazon, nel pannello di destra, fai clic sul link Amazon Redshift. Questo apre l'editor di query di Amazon Redshift utilizzando le credenziali del progetto per l'autenticazione.
1. Ora puoi eseguire una query (select statement) sulla tabella sottoscritta. È possibile fare clic sulla tabella (three-vertical-dots opzione) e scegliere l'anteprima per visualizzare l'istruzione select nella schermata dell'editor. Esegui la query per vedere i risultati.