더 이상 Amazon Machine Learning 서비스를 업데이트하거나 새 사용자를 받지 않습니다. 이 설명서는 기존 사용자에 제공되지만 더 이상 업데이트되지 않습니다. 자세한 내용은 [머신 러닝이란?](https://docs.aws.amazon.com/machine-learning/latest/dg/what-is-amazon-machine-learning.html) 단원을 참조하세요.

기계 번역으로 제공되는 번역입니다. 제공된 번역과 원본 영어의 내용이 상충하는 경우에는 영어 버전이 우선합니다.

# Amazon Redshift의 데이터에서 Amazon ML 데이터 소스 생성
<a name="using-amazon-redshift-with-amazon-ml"></a>

Redshift에 저장된 데이터가 있는 경우 머신 러닝(ML) 콘솔의 **데이터 소스 생성** 마법사를 사용하여 데이터 소스 객체를 생성할 수 있습니다. Amazon Redshift 데이터에서 데이터 소스를 생성할 때는 데이터를 포함하고 있는 클러스터와 데이터를 검색하기 위한 SQL 쿼리를 지정합니다. ML은 클러스터에서 Redshift `Unload` 명령을 간접적으로 호출하여 쿼리를 실행합니다. Amazon ML은 선택한 Amazon Simple Storage Service(Amazon S3) 위치에 결과를 저장한 다음, Amazon S3에 저장된 데이터를 사용하여 데이터 소스를 생성합니다. 데이터 소스, Amazon Redshift 클러스터 및 S3 버킷이 모두 같은 지역에 있어야 합니다.

**참고**  
 Amazon ML은 프라이빗 VPC의 Amazon Redshift 클러스터에서 데이터 소스를 생성하는 것은 지원하지 않습니다. 클러스터는 공용 IP 주소를 가지고 있어야 합니다.

**Topics**
+ [데이터 소스 생성 마법사에 대한 필수 파라미터](redshift-parameters.md)
+ [Amazon Redshift 데이터로 데이터 소스 생성(콘솔)](create-datasource-from-redshift-procedure.md)
+ [Amazon Redshift 문제 해결](troubleshooting.md)