Non aggiorniamo più il servizio Amazon Machine Learning né accettiamo nuovi utenti. Questa documentazione è disponibile per gli utenti esistenti, ma non la aggiorniamo più. Per ulteriori informazioni, consulta [Cos'è Amazon Machine Learning](https://docs.aws.amazon.com/machine-learning/latest/dg/what-is-amazon-machine-learning.html).

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# Creazione di un'origine dati Amazon ML dai dati in Amazon Redshift
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Se disponi di dati archiviati in Amazon Redshift, puoi utilizzare la procedura guidata **Create Datasource** nella console Amazon Machine Learning (Amazon ML) per creare un oggetto sorgente dati. Quando crei un'origine dati dai dati di Amazon Redshift, specifichi il cluster che contiene i dati e la query SQL per recuperarli. Amazon ML esegue la query richiamando il comando Amazon `Unload` Redshift sul cluster. Amazon ML archivia i risultati nella posizione Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) di tua scelta, quindi utilizza i dati archiviati in Amazon S3 per creare l'origine dati. L'origine dati, il cluster Amazon Redshift e il bucket S3 devono trovarsi tutti nella stessa regione.

**Nota**  
 Amazon ML non supporta la creazione di origini dati da cluster Amazon Redshift in privato. VPCs Il cluster deve disporre di un indirizzo IP pubblico.

**Topics**
+ [Parametri obbligatori per la procedura guidata Crea origine dati](redshift-parameters.md)
+ [Creazione di un'origine dati con Amazon Redshift Data (Console)](create-datasource-from-redshift-procedure.md)
+ [Risoluzione dei problemi di Amazon Redshift](troubleshooting.md)