샘플 스크립트를 사용한 Amazon DataZone 빠른 시작 - Amazon DataZone
Amazon DataZone 도메인 및 데이터 포털 생성게시 프로젝트 생성 환경 프로파일 생성환경 생성AWS Glue에서 메타데이터 수집데이터 자산 큐레이팅 및 게시데이터 카탈로그 검색 및 데이터 구독데이터 카탈로그에서 자산 검색기타 유용한 샘플 스크립트

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샘플 스크립트를 사용한 Amazon DataZone 빠른 시작

관리 포털 또는 Amazon DataZone 데이터 포털을 통해 Amazon DataZone에 액세스하거나 서비스에 직접 HTTPS 요청을 발급할 수 있는 Amazon DataZone HTTPS API를 사용하여 프로그래밍 방식으로 액세스할 수 있습니다. 이 섹션에는 다음과 같은 일반적인 작업을 완료하는 데 사용할 수 있는 Amazon DataZone API를 간접적으로 호출하는 샘플 스크립트가 포함되어 있습니다.

Amazon DataZone 도메인 및 데이터 포털 생성

다음 샘플 스크립트를 사용하여 Amazon DataZone 도메인을 생성할 수 있습니다. Amazon DataZone 도메인에 대한 자세한 내용은 Amazon DataZone 용어 및 개념 섹션을 참조하세요.


import sys
import boto3

// Initialize datazone client
region = 'us-east-1'
dzclient = boto3.client(service_name='datazone', region_name='us-east-1')

// Create DataZone domain
def create_domain(name):
    return dzclient.create_domain(
        name = name,
        description = "this is a description",
        domainExecutionRole = "arn:aws:iam::<account>:role/AmazonDataZoneDomainExecutionRole",
    )

게시 프로젝트 생성

다음 샘플 스크립트를 사용하여 Amazon DataZone에서 게시 프로젝트를 생성할 수 있습니다.


// Create Project
def create_project(domainId):
    return dzclient.create_project(
        domainIdentifier = domainId,
        name = "sample-project"
    )

환경 프로파일 생성

다음 샘플 스크립트를 사용하여 Amazon DataZone에서 환경 프로파일을 생성할 수 있습니다.

이 샘플 페이로드는 CreateEnvironmentProfile API가 간접적으로 호출될 때 사용됩니다.


Sample Payload
{
    "Content":{
        "project_name": "Admin_project",
        "domain_name": "Drug-Research-and-Development",
        "blueprint_account_region": [
            {
                "blueprint_name": "DefaultDataLake",
                "account_id": ["066535990535",
                "413878397724",
                "676266385322", 
                "747721550195", 
                "755347404384"
                ],
                "region": ["us-west-2", "us-east-1"]
            },
            {
                "blueprint_name": "DefaultDataWarehouse",
                "account_id": ["066535990535",
                "413878397724",
                "676266385322", 
                "747721550195", 
                "755347404384"
                ],
                "region":["us-west-2", "us-east-1"]
            }
        ]
    }
}

이 샘플 스크립트는 CreateEnvironmentProfile API를 간접적으로 호출합니다.


def create_environment_profile(domain_id, project_id, env_blueprints)    
        try:
            response = dz.list_environment_blueprints(
                domainIdentifier=domain_id,
                managed=True
            )
            env_blueprints = response.get("items")
            env_blueprints_map = {}
            for i in env_blueprints:
                env_blueprints_map[i["name"]] = i['id']
            
            print("Environment Blueprint map", env_blueprints_map)
            for i in blueprint_account_region:
                print(i)
                for j in i["account_id"]:
                    for k in i["region"]:
                        print("The env blueprint name is", i['blueprint_name'])
                        dz.create_environment_profile(
                            description='This is a test environment profile created via lambda function',
                            domainIdentifier=domain_id,
                            awsAccountId=j,
                            awsAccountRegion=k,
                            environmentBlueprintIdentifier=env_blueprints_map.get(i["blueprint_name"]),
                            name=i["blueprint_name"] + j + k + "_profile",
                            projectIdentifier=project_id
                        )
        except Exception as e:
            print("Failed to created Environment Profile")
            raise e

CreateEnvironmentProfile API가 간접적으로 호출될 때 샘플 출력 페이로드입니다.


{
    "Content":{
        "project_name": "Admin_project",
        "domain_name": "Drug-Research-and-Development",
        "blueprint_account_region": [
            {
                "blueprint_name": "DefaultDataWarehouse",
                "account_id": ["111111111111"],
                "region":["us-west-2"],
                "user_parameters":[
                    {
                        "name": "dataAccessSecretsArn",
                        "value": ""
                    }
                ] 
            }
        ]
    }
}

환경 생성

다음 샘플 스크립트를 사용하여 Amazon DataZone에서 환경을 생성할 수 있습니다.


def create_environment(domain_id, project_id,blueprint_account_region ):
         try:
            #refer to get_domain_id and get_project_id for fetching ids using names.
            sts_client = boto3.client("sts")
            # Get the current account ID
            account_id = sts_client.get_caller_identity()["Account"]
            print("Fetching environment profile ids")
            env_profile_map = get_env_profile_map(domain_id, project_id)

            for i in blueprint_account_region:
                for j in i["account_id"]:
                    for k in i["region"]:
                        print(" env blueprint name", i['blueprint_name'])
                        profile_name = i["blueprint_name"] + j + k + "_profile"
                        env_name = i["blueprint_name"] + j + k + "_env"
                        description = f'This is environment is created for {profile_name}, Account {account_id} and region {i["region"]}'
                        try:
                            dz.create_environment(
                                description=description,
                                domainIdentifier=domain_id,
                                environmentProfileIdentifier=env_profile_map.get(profile_name),
                                name=env_name,
                                projectIdentifier=project_id
                            )
                            print(f"Environment created - {env_name}")
                        except:
                            dz.create_environment(
                                description=description,
                                domainIdentifier=domain_id,
                                environmentProfileIdentifier=env_profile_map.get(profile_name),
                                name=env_name,
                                projectIdentifier=project_id,
                                userParameters= i["user_parameters"] 
                            )
                            print(f"Environment created - {env_name}")
        except Exception as e:
            print("Failed to created Environment")
            raise e

AWS Glue에서 메타데이터 수집

이 샘플 스크립트를 사용하여 AWS Glue에서 메타데이터를 수집할 수 있습니다. 이 스크립트는 표준 일정에 따라 실행됩니다. 샘플 스크립트에서 파라미터를 검색하여 전역으로 만들 수 있습니다. 표준 함수를 사용하여 프로젝트, 환경 및 도메인 ID를 가져옵니다. AWS Glue 데이터 소스는 스크립트의 cron 섹션에서 업데이트할 수 있는 표준 시간에 생성되고 실행됩니다.


def crcreate_data_source(domain_id, project_id,data_source_name)
        print("Creating Data Source")
        data_source_creation = dz.create_data_source(
            # Define data source : Customize the data source to which you'd like to connect
            # define the name of the Data source to create, example: name ='TestGlueDataSource'
            name=data_source_name,
            # give a description for the datasource (optional), example: description='This is a dorra test for creation on DZ datasources'
            description=data_source_description,
            # insert the domain identifier corresponding to the domain to which the datasource will belong, example: domainIdentifier= 'dzd_6f3gst5jjmrrmv'
            domainIdentifier=domain_id,
            # give environment identifier , example: environmentIdentifier= '3weyt6hhn8qcvb'
            environmentIdentifier=environment_id,
            # give corresponding project identifier, example: projectIdentifier= '6tl4csoyrg16ef',
            projectIdentifier=project_id,
            enableSetting="ENABLED",
            # publishOnImport used to select whether assets are added to the inventory and/or discovery catalog .
            # publishOnImport = True : Assets will be added to project's inventory as well as published to the discovery catalog
            # publishOnImport = False : Assets will only be added to project's inventory.
            # You can later curate the metadata of the assets and choose subscription terms to publish them from the inventory to the discovery catalog.
            publishOnImport=False,
            # Automated business name generation : Use AI to automatically generate metadata for assets as they are published or updated by this data source run.
            # Automatically generated metadata can be be approved, rejected, or edited by data publishers.
            # Automatically generated metadata is badged with a small icon next to the corresponding metadata field.
            recommendation={"enableBusinessNameGeneration": True},
            type="GLUE",
            configuration={
                "glueRunConfiguration": {
                    "dataAccessRole": "arn:aws:iam::"
                    + account_id
                    + ":role/service-role/AmazonDataZoneGlueAccess-"
                    + current_region
                    + "-"
                    + domain_id
                    + "",
                    "relationalFilterConfigurations": [
                        {
                            #
                            "databaseName": glue_database_name,
                            "filterExpressions": [
                                {"expression": "*", "type": "INCLUDE"},
                            ],
                            #    "schemaName": "TestSchemaName",
                        },
                    ],
                },
            },
            # Add metadata forms to the data source (OPTIONAL).
            # Metadata forms will be automatically applied to any assets that are created by the data source.
            # assetFormsInput=[
            #     {
            #         "content": "string",
            #         "formName": "string",
            #         "typeIdentifier": "string",
            #         "typeRevision": "string",
            #     },
            # ],
            schedule={
                "schedule": "cron(5 20 * * ? *)",
                "timezone": "UTC",
            },
        )
        # This is a suggested syntax to return values
        #        return_values["data_source_creation"] = data_source_creation["items"]
        print("Data Source Created")


//This is the sample response payload after the CreateDataSource API is invoked:

{
    "Content":{
        "project_name": "Admin",
        "domain_name": "Drug-Research-and-Development",
        "env_name": "GlueEnvironment",
        "glue_database_name": "test",
        "data_source_name" : "test",
        "data_source_description" : "This is a test data source"
    }
}

데이터 자산 큐레이팅 및 게시

다음 샘플 스크립트를 사용하여 Amazon DataZone에서 데이터 자산을 큐레이션하고 게시할 수 있습니다.

다음 스크립트를 사용하여 사용자 지정 양식 유형을 생성할 수 있습니다.

 
def create_form_type(domainId, projectId):
    return dzclient.create_form_type(
        domainIdentifier = domainId,
        name = "customForm",
        model = {
            "smithy": "structure customForm { simple: String }"
        },
        owningProjectIdentifier = projectId,
        status = "ENABLED"
    )

다음 샘플 스크립트를 사용하여 사용자 지정 자산 유형을 생성할 수 있습니다.


def create_custom_asset_type(domainId, projectId):
    return dzclient.create_asset_type(
        domainIdentifier = domainId,
        name = "userCustomAssetType",
        formsInput = {
            "Model": {
                "typeIdentifier": "customForm",
                "typeRevision": "1",
                "required": False
            }
        },
        owningProjectIdentifier = projectId,
    )

다음 샘플 스크립트를 사용하여 사용자 지정 자산을 생성할 수 있습니다.


def create_custom_asset(domainId, projectId):
    return dzclient.create_asset(
        domainIdentifier = domainId,
        name = 'custom asset',
        description = "custom asset",
        owningProjectIdentifier = projectId,
        typeIdentifier = "userCustomAssetType",
        formsInput = [
            {
                "formName": "UserCustomForm",
                "typeIdentifier": "customForm",
                "content": "{\"simple\":\"sample-catalogId\"}"
            }
        ]
    )

다음 샘플 스크립트를 사용하여 용어집을 생성할 수 있습니다.


def create_glossary(domainId, projectId):
    return dzclient.create_glossary(
        domainIdentifier = domainId,
        name = "test7",
        description = "this is a test glossary",
        owningProjectIdentifier = projectId
    )

다음 샘플 스크립트를 사용하여 용어집 용어를 생성할 수 있습니다.


def create_glossary_term(domainId, glossaryId):
    return dzclient.create_glossary_term(
        domainIdentifier = domainId,
        name = "soccer",
        shortDescription = "this is a test glossary",
        glossaryIdentifier = glossaryId,
    )

다음 샘플 스크립트를 사용하여 시스템 정의 자산 유형을 사용하여 자산을 생성할 수 있습니다.


def create_asset(domainId, projectId):
    return dzclient.create_asset(
        domainIdentifier = domainId,
        name = 'sample asset name',
        description = "this is a glue table asset",
        owningProjectIdentifier = projectId,
        typeIdentifier = "amazon.datazone.GlueTableAssetType",
        formsInput = [
            {
                "formName": "GlueTableForm",
                "content": "{\"catalogId\":\"sample-catalogId\",\"columns\":[{\"columnDescription\":\"sample-columnDescription\",\"columnName\":\"sample-columnName\",\"dataType\":\"sample-dataType\",\"lakeFormationTags\":{\"sample-key1\":\"sample-value1\",\"sample-key2\":\"sample-value2\"}}],\"compressionType\":\"sample-compressionType\",\"lakeFormationDetails\":{\"lakeFormationManagedTable\":false,\"lakeFormationTags\":{\"sample-key1\":\"sample-value1\",\"sample-key2\":\"sample-value2\"}},\"primaryKeys\":[\"sample-Key1\",\"sample-Key2\"],\"region\":\"us-east-1\",\"sortKeys\":[\"sample-sortKey1\"],\"sourceClassification\":\"sample-sourceClassification\",\"sourceLocation\":\"sample-sourceLocation\",\"tableArn\":\"sample-tableArn\",\"tableDescription\":\"sample-tableDescription\",\"tableName\":\"sample-tableName\"}"
            }
        ]
    )

다음 샘플 스크립트를 사용하여 자산 개정을 생성하고 용어집 용어를 연결할 수 있습니다.


def create_asset_revision(domainId, assetId):
    return dzclient.create_asset_revision(
        domainIdentifier = domainId,
        identifier = assetId,
        name = 'glue table asset 7',
        description = "glue table asset description update",
        formsInput = [
            {
                "formName": "GlueTableForm",
                "content": "{\"catalogId\":\"sample-catalogId\",\"columns\":[{\"columnDescription\":\"sample-columnDescription\",\"columnName\":\"sample-columnName\",\"dataType\":\"sample-dataType\",\"lakeFormationTags\":{\"sample-key1\":\"sample-value1\",\"sample-key2\":\"sample-value2\"}}],\"compressionType\":\"sample-compressionType\",\"lakeFormationDetails\":{\"lakeFormationManagedTable\":false,\"lakeFormationTags\":{\"sample-key1\":\"sample-value1\",\"sample-key2\":\"sample-value2\"}},\"primaryKeys\":[\"sample-Key1\",\"sample-Key2\"],\"region\":\"us-east-1\",\"sortKeys\":[\"sample-sortKey1\"],\"sourceClassification\":\"sample-sourceClassification\",\"sourceLocation\":\"sample-sourceLocation\",\"tableArn\":\"sample-tableArn\",\"tableDescription\":\"sample-tableDescription\",\"tableName\":\"sample-tableName\"}"
            }
        ],
        glossaryTerms = ["<glossaryTermId:>"]
    )

다음 샘플 스크립트를 사용하여 자산을 게시할 수 있습니다.


def publish_asset(domainId, assetId):
    return dzclient.create_listing_change_set(
        domainIdentifier = domainId,
        entityIdentifier = assetId,
        entityType = "ASSET",
        action = "PUBLISH",
    )

데이터 카탈로그 검색 및 데이터 구독

다음 샘플 스크립트를 사용하여 데이터 카탈로그를 검색하고 데이터를 구독할 수 있습니다.


def search_asset(domainId, projectId, text):
    return dzclient.search(
        domainIdentifier = domainId,
        owningProjectIdentifier = projectId,
        searchScope = "ASSET",
        searchText = text,
    )

다음 샘플 스크립트를 사용하여 자산의 목록 ID를 가져올 수 있습니다.


def search_listings(domainId, assetName, assetId):
    listings = dzclient.search_listings(
        domainIdentifier=domainId,
        searchText=assetName,
        additionalAttributes=["FORMS"]
    )
    
    assetListing = None
    for listing in listings['items']:
        if listing['assetListing']['entityId'] == assetId: 
            assetListing = listing
    
    return listing['assetListing']['listingId']

다음 샘플 스크립트를 사용하여 목록 ID를 사용하여 구독 요청을 생성할 수 있습니다.


create_subscription_response = def create_subscription_request(domainId, projectId, listingId):
    return dzclient.create_subscription_request(
        subscribedPrincipals=[{
            "project": {
                "identifier": projectId
            }
        }],
        subscribedListings=[{
            "identifier": listingId
        }],
        requestReason="Give request reason here."
    )

위의 create_subscription_response를 사용하여 subscription_request_id를 가져온 다음 다음 다음 샘플 스크립트를 사용하여 구독을 수락/승인합니다.


subscription_request_id = create_subscription_response["id"]

def accept_subscription_request(domainId, subscriptionRequestId): 
    return dzclient.accept_subscription_request(
        domainIdentifier=domainId,
        identifier=subscriptionRequestId
    )

데이터 카탈로그에서 자산 검색

자유 텍스트 검색을 사용하는 다음 샘플 스크립트를 사용하여 Amazon DataZone 카탈로그에서 게시된 데이터 자산(목록)을 검색할 수 있습니다.

  • 다음 예제에서는 도메인에서 자유 텍스트 키워드 검색을 수행하고 제공된 키워드 'credit'과 일치하는 모든 목록을 반환합니다.

    aws datazone search-listings \
  --domain-identifier dzd_c1s7uxe71prrtz \
  --search-text "credit"

  • 여러 키워드를 결합하여 검색 범위를 더욱 좁힐 수도 있습니다. 예를 들어 멕시코에서 판매와 관련된 데이터가 있는 모든 게시된 데이터 자산(목록)을 찾는 경우 두 개의 키워드 'Mexico'와 'sales'를 사용하여 쿼리를 공식화할 수 있습니다.

    
            aws datazone search-listings \
  --domain-identifier dzd_c1s7uxe71prrtz \
  --search-text "mexico sales"

필터를 사용하여 목록을 검색할 수도 있습니다. SearchListings API의 filters 파라미터를 사용하면 도메인에서 필터링된 결과를 검색할 수 있습니다. API는 여러 기본 필터를 지원하며 두 개 이상의 필터를 결합하고 해당 필터에서 AND/OR 작업을 수행할 수도 있습니다. 필터 절에는 두 가지 파라미터인 속성과 값이 있습니다. 지원되는 기본 필터 속성은 typeName, owningProjectId 및 glossaryTerms입니다.

  • 다음 예제에서는 목록이 Redshift Table의 유형인 assetType 필터를 사용하여 지정된 도메인의 모든 목록을 검색합니다.

    
            aws datazone search-listings \
--domain-identifier dzd_c1s7uxe71prrtz \
--filters '{"or":[{"filter":{"attribute":"typeName","value":"RedshiftTableAssetType"}} ]}'

  • AND/OR 연산자를 사용하여 다중 필터를 결합할 수 있습니다. 다음 예제에서는 typeName 및 project 필터를 결합합니다.

    
            aws datazone search-listings \
--domain-identifier dzd_c1s7uxe71prrtz \
--filters '{"or":[{"filter":{"attribute":"typeName","value":"RedshiftTableAssetType"}},  {"filter":{"attribute":"owningProjectId","value":"cwrrjch7f5kppj"}} ]}'

  • 필터와 함께 자유 텍스트 검색을 결합하여 정확한 결과를 찾고 다음 예제와 같이 목록의 생성/최종 업데이트 시간별로 추가로 정렬할 수도 있습니다.

    
            aws datazone search-listings \
--domain-identifier dzd_c1s7uxe71prrtz \
--search-text "finance sales" \
--filters '{"or":[{"filter":{"attribute":"typeName","value":"GlueTableViewType"}} ]}' \
--sort '{"attribute": "UPDATED_AT", "order":"ASCENDING"}'

기타 유용한 샘플 스크립트

다음 샘플 스크립트를 사용하여 Amazon DataZone에서 데이터를 작업할 때 다양한 작업을 완료할 수 있습니다.

다음 샘플 스크립트를 사용하여 기존 Amazon DataZone 도메인을 나열합니다.


def list_domains():
    datazone = boto3.client('datazone')
    response = datazone.list_domains(status='AVAILABLE')
    [print("%12s | %16s | %12s | %52s" % (item['id'], item['name'], item['managedAccountId'], item['portalUrl'])) for item in response['items']]
    return

다음 샘플 스크립트를 사용하여 기존 Amazon DataZone 프로젝트를 나열합니다.


def list_projects(domain_id):
    datazone = boto3.client('datazone')
    response = datazone.list_projects(domainIdentifier=domain_id)
    [print("%12s | %16s " % (item['id'], item['name'])) for item in response['items']]
    return

다음 샘플 스크립트를 사용하여 기존 Amazon DataZone 메타데이터 양식을 나열합니다.


def list_metadata_forms(domain_id):
    datazone = boto3.client('datazone')
    response = datazone.search_types(domainIdentifier=domain_id, 
        managed=False,
        searchScope='FORM_TYPE')
    [print("%16s | %16s | %3s | %8s" % (item['formTypeItem']['name'], item['formTypeItem']['owningProjectId'],item['formTypeItem']['revision'], item['formTypeItem']['status'])) for item in response['items']]
    return