การสร้าง S3 เพื่อนำมาวิเคราะห์ใน QuickSight

การสร้าง S3 เพื่อนำมาวิเคราะห์ใน QuickSight

สวัสดีครับ ในหัวบล็อกครั้งนี้ผมจะมาแสดงตัวอย่างวิธีการใช้งาน S3 โดยกำหนดให้เป็น Datasource และนำมาวิเคราะห์เพื่อแสดงผลผ่าน QuickSight ครับผม
#Classmethod Thailand
#Thai Language
#AWS
#AWS-Thai
#Amazon QuickSight
Chawish Tilakul

Chawish Tilakul

facebook logohatena logotwitter logo
Clock Icon2022.08.03

この記事は公開されてから1年以上経過しています。情報が古い可能性がありますので、ご注意ください。

สวัสดีครับ ในหัวบล็อกครั้งนี้ผมจะมาแสดงตัวอย่างวิธีการใช้งาน S3 โดยกำหนดให้เป็น Datasource และนำมาวิเคราะห์เพื่อแสดงผลผ่าน QuickSight ครับผม

สิ่งที่ต้องมี

ให้เราทำการสร้าง Bucket ขึ้นมาใน S3 ซึ่งเราสามารถทำตามวิธีการในลิ้งค์ด้านล่างนี้ได้เลยครับ

ขั้นตอนอาจจะซับซ้อนนิดนึง แนะนำให้เพื่อนๆ ลองอ่านรายละเอียดให้ดีก่อนลงมือทำในแต่ละขั้นตอน เพื่อป้องกันความผิดพลาดนะครับ

ขั้นแรกให้สร้าง S3 ขึ้นมา จากนั้นสร้าง EC2 ที่เชื่อมต่อกับ Role และสามารถเข้าถึง S3 ได้เตรียมไว้ โดยผมจะระบุรายละเอียดขั้นตอนการสร้างและแปะลิงก์ที่ด้านล่างนี้ครับ

S3 Buckets ที่สร้างเสร็จแล้ว

  • การสร้าง Buckets ใน Amazon S3

    • โดยใยตัวอย่างที่ผมทำจะเป็นฟอร์มการตั้งชื่อแบบนี้นะครับ
    Bucket name: [name]-test-[date]
    EC2 ที่เชื่อมต่อกับ Role และสามารถเข้าถึง S3 ได้

  • การสร้าง Role ใน IAM
  • การ Create Key Pair
  • การ Launch Instance
  • การ Connect to EC2 by PuTTY

    • เมื่อติดตั้ง S3 และ EC2 เสร็จเรียบร้อยแล้ว ให้ทดสอบการเข้าถึง S3 โดยการดูข้อมูลใน S3 ผ่านคำสั่ง AWS CLI และเปลี่ยน Time Zone EC2 ดังนี้ครับ

  • ทดสอบการดูข้อมูลใน S3 สามารถดูข้อมูลเพิ่มเติมได้ที่: ตรวจสอบข้อมูล S3 ใน Server Amazon Linux 2

    • รันคำสั่งของ AWS CLI S3 เพื่อดูข้อมูลใน S3 โดยใช้คำสั่งaws s3 ls s3://+bucket_nameของคุณ

    aws s3 ls s3://chawish-test-20220726

    Output↓↓↓ ถ้าไม่ขึ้น Error และแสดงหน้าจอเหมือนด้านล่างนี้ก็ทำขั้นตอนถัดไปได้เลยครับ

  • เปลี่ยน Time Zone EC2 สามารถดูข้อมูลเพิ่มเติมได้ที่: วิธีตั้งค่า Time Zone ใน Amazon Linux 2 ของ EC2

    • รันคำสั่งนี้เพื่อตรวจสอบเวลาปัจจุบัน

    date

    รันคำสั่งนี้เพื่อเปลี่ยนเวลาจาก UTC ให้เป็น Asia/Bangkok (+07)

    ln -sf /usr/share/zoneinfo/Asia/Bangkok /etc/localtime

    และรันคำสั่ง

    date

    เพื่อตรวจสอบเวลาอีกครั้ง ก็จะเห็นว่าเวลาปัจจุบันเป็น Asia/Bangkok (+07) เรียบร้อยแล้วครับ

    ตั้งค่าการสร้างและอัปโหลดไฟล์ JSON ไปยัง S3 ทุกๆ 1 นาทีโดยอัตโนมัติ

    การสร้างไฟล์ Python

    ขั้นตอนนี้เป็นการสร้าง Python โดยให้ไฟล์ที่จะสร้างนี้อัปโหลดไปยัง S3 ตามเวลาที่เรากำหนดโดยอัตโนมัติ ! เมื่อพร้อมแล้วมาเริ่มกันเลยครับ

    รันคำสั่งนี้เพื่อตรวจสอบเวอร์ชัน Python ที่อยู่ใน EC2

    python3 --version

    โดยปกติแล้ว python จะมีอยู่ใน EC2 ให้อยู่แล้วครับ

    สำหรับผู้ใช้งานที่ตรวจสอบเวอร์ชันแล้ว กรณีที่ไม่มี python ตามที่กล่าวไว้ ให้รันคำสั่งด้านล่างนี้เพื่อติดตั้งได้เลยครับ
    (ผู้ใช้งานที่มีอยู่แล้ว ให้ข้ามขั้นตอนนี้ไปได้เลยครับ)

    yum install python3 -y

    รันคำสั่งนี้เพื่อดาวน์โหลดไฟล์ Python

    wget https://raw.githubusercontent.com/classmethod-thailand/cmth_seminar/develop/s3_athena_material/create_sample_json_upload_s3.py

    เมื่อทำการ wget มาแล้ว ให้เพิ่ม path/json/เข้าไปเหมือนกับ Code ด้านล่างนี้
    โดยเพิ่มเข้าไประหว่าง 【 {s3_bucket_name} กับ {s3_path} 】 ก็จะเป็น{s3_bucket_name}/json/{s3_path}

    subprocess.run(["/usr/bin/aws", "s3", "cp", file_name, f"s3://{s3_bucket_name}/json/{s3_path}/"])

    รันคำสั่งนี้เพื่อเข้ามาที่ไฟล์ create_sample_json_upload_s3.py และเปลี่ยนชื่อ s3_bucket_name ในขั้นตอนถัดไป

    vi create_sample_json_upload_s3.py

    เมื่อเข้ามาที่ตัวไฟล์แล้วทำการเปลี่ยนชื่อ s3_bucket_name ให้เป็นชื่อ Bucket ของเรา
    ดูตัวอย่าง Code ที่นี่: create_sample_json_upload_s3.py

    • วิธีเปลี่ยนชื่อ s3_bucket_name
      • กดปุ่มiที่แป้นพิมพ์ ให้"create_sample_json_upload_s3.py" 26L, 669Bที่อยู่ด้านล่างซ้ายเปลี่ยนเป็น--INSERT--
      • หาคำว่าs3_bucket_nameแล้วคัดลอก Bucket ของเราที่สร้างไว้ก่อนหน้านี้มาใส่แทนชื่อเก่า เช่น ในบทความนี้คือชื่อchawish-test-20220726เป็นต้น
    • เมื่อเปลี่ยนชื่อ s3_bucket_name เสร็จแล้วทำการ Save ตามนี้
      • กดปุ่มEscให้--INSERT--หายไป
      • จากนั้นพิมพ์:xหรือ:wq+ Enter

    รันคำสั่งนี้เพื่ออัปโหลดไฟล์ JSON ไปยัง S3

    python3 create_sample_json_upload_s3.py

    Output↓↓↓
    เมื่อรันคำสั่งนี้ไปแล้ว ตัวไฟล์ JSON จะถูกอัปโหลดขึ้นไปที่ S3 ครับ

    root@ip-172-31-30-143:~

    [root@ip-172-31-30-143 ~]# python3 create_sample_json_upload_s3.py
upload: ./20220614_140411.json to s3://chawish-test-20220726/json/20220726/20220726_123000.json
[root@ip-172-31-30-143 ~]#

    เข้ามาที่ S3 Bucket ของเรา แล้วทำการ Reload จะเห็นว่ามีไฟล์เพิ่มขึ้นมา คลิกเข้ามาที่โฟลเดอร์ตามวันที่ปัจจุบัน
    ทีนี้ให้ทำการดาวน์โหลดไฟล์ JSON โดยติ๊ก✅ไฟล์ที่ต้องการดาวน์โหลด แล้วกดปุ่มDownloadได้เลยครับ

    เปิดดูไฟล์ด้วยโปรแกรม Notepad ของ Windows ได้เลย ซึ่งข้อมูลจะแสดงตามรูปภาพด้านล่างครับ

    รันคำสั่งนี้เพื่ออัปโหลดไฟล์ JSON ไปยัง S3 อีกครั้ง

    python3 create_sample_json_upload_s3.py

    Output↓↓↓
    เมื่อรันคำสั่งนี้ไปแล้ว ตัวไฟล์ Python จะสร้างและอัปโหลดไฟล์ JSON ขึ้นไปที่ S3 ครับ

    root@ip-172-31-30-143:~

    [root@ip-172-31-30-143 ~]# python3 create_sample_json_upload_s3.py
upload: ./20220614_140605.json to s3://chawish-test-20220726/json/20220726/20220726_135000.json
[root@ip-172-31-30-143 ~]#

    เปิดดูไฟล์ด้วยโปรแกรม Notepad ของ Windows อีกครั้ง ทีนี้ลองเปิดเทียบกันดู จะเห็นว่าเวลาจะต่างกันตามระยะเวลาที่เราทำการอัปโหลดไป

    ขั้นตอนต่อไปจะเป็นการแก้ไขไฟล์ crontab เพื่อที่จะทำให้สามารถอัปโหลดไฟล์ JSON ไปยัง S3 ได้โดยอัตโนมัติ

    รันคำสั่งนี้เพื่อเข้ามาที่ไฟล์ crontab และทำการเพิ่ม Code ในขั้นตอนถัดไป

    vi /etc/crontab

    ทีนี้เรามาแก้ไขไฟล์ crontab โดยการเพิ่ม Code ตามนี้
    » กดปุ่มiให้คำว่า"/etc/crontab" 15L, 451Bที่อยู่ด้านล่างซ้ายเปลี่ยนเป็น-- INSERT --
    » Copy Code ด้านล่างนี้ และนำไปวางที่บรรทัดถัดไปของ# * * * * * user-name command to be executed

    * * * * * root /usr/bin/python3 /root/create_sample_json_upload_s3.py

    root@ip-172-31-30-143:~

    SHELL=/bin/bash
PATH=/sbin:/bin:/usr/sbin:/usr/bin
MAILTO=root

# For details see man 4 crontabs

# Example of job definition:
# .---------------- minute (0 - 59)
# |  .------------- hour (0 - 23)
# |  |  .---------- day of month (1 - 31)
# |  |  |  .------- month (1 - 12) OR jan,feb,mar,apr ...
# |  |  |  |  .---- day of week (0 - 6) (Sunday=0 or 7) OR sun,mon,tue,wed,thu,fri,sat
# |  |  |  |  |
# *  *  *  *  * user-name  command to be executed
* * * * * root /usr/bin/python3 /root/create_sample_json_upload_s3.py    // วาง Code ที่นี่
~
~
~
~
~
-- INSERT --                                                                      15,70         All

    เมื่อเพิ่ม Code เสร็จแล้วทำการ Save ตามนี้
    » กดปุ่มEscให้คำว่า-- INSERT --ที่อยู่ด้านล่างซ้ายหายไป
    » พิมพ์:xหรือ:wq+ Enter

    root@ip-172-31-30-143:~

    SHELL=/bin/bash
PATH=/sbin:/bin:/usr/sbin:/usr/bin
MAILTO=root

# For details see man 4 crontabs

# Example of job definition:
# .---------------- minute (0 - 59)
# |  .------------- hour (0 - 23)
# |  |  .---------- day of month (1 - 31)
# |  |  |  .------- month (1 - 12) OR jan,feb,mar,apr ...
# |  |  |  |  .---- day of week (0 - 6) (Sunday=0 or 7) OR sun,mon,tue,wed,thu,fri,sat
# |  |  |  |  |
# *  *  *  *  * user-name  command to be executed
* * * * * root /usr/bin/python3 /root/create_sample_json_upload_s3.py
~
~
~
~
~
:x

    เมื่อเสร็จสิ้นจากการเพิ่ม Code แล้ว หลังจากนี้ตัวไฟล์ Python จะทำการสร้างและอัปโหลดไฟล์ JSON ขึ้นไปที่ S3 โดยอัตโนมัติทุกๆ 1 นาทีครับ

    ต่อไปรันคำสั่งนี้ทันทีเพื่อตรวจสอบการทำงานของไฟล์ crontab

    tail -f /var/log/cron

    Output↓↓↓
    เมื่อได้หน้าจอแบบนี้แล้วรอ 1 นาที

    root@ip-172-31-30-143:~

    [root@ip-172-31-30-143 ~]# tail -f /var/log/cron
Jun 14 14:01:01 ip-172-31-30-143 run-parts(/etc/cron.hourly)[5372]: finished 0anacron
Jun 14 14:10:01 ip-172-31-30-143 CROND[5411]: (root) CMD (/usr/lib64/sa/sa1 1 1)
Jun 14 14:18:01 ip-172-31-30-143 crond[2254]: (*system*) RELOAD (/etc/crontab)
Jun 14 14:18:01 ip-172-31-30-143 CROND[5430]: (root) CMD (/usr/bin/python3 /root/create_sample_json_upload_s3.py)
Jun 14 14:19:01 ip-172-31-30-143 crond[2254]: (*system*) RELOAD (/etc/crontab)
Jun 14 14:20:01 ip-172-31-30-143 CROND[5451]: (root) CMD (/usr/lib64/sa/sa1 1 1)
Jun 14 14:23:01 ip-172-31-30-143 crond[2254]: (*system*) RELOAD (/etc/crontab)
Jun 14 14:23:01 ip-172-31-30-143 CROND[5464]: (root) CMD (/usr/bin/python3 /root/create_sample_json_upload_s3.py)
Jun 14 14:24:01 ip-172-31-30-143 CROND[5481]: (root) CMD (/usr/bin/python3 /root/create_sample_json_upload_s3.py)
Jun 14 14:25:01 ip-172-31-30-143 crond[2254]: (*system*) RELOAD (/etc/crontab)

    เมื่อครบ 1 นาทีแล้ว จะเปลี่ยนเป็นแบบนี้โดยให้สังเกตเวลาปัจจุบัน เช่นJun 14 14:29:01

    root@ip-172-31-30-143:~

    [root@ip-172-31-30-143 ~]# tail -f /var/log/cron
Jun 14 14:01:01 ip-172-31-30-143 run-parts(/etc/cron.hourly)[5372]: finished 0anacron
Jun 14 14:10:01 ip-172-31-30-143 CROND[5411]: (root) CMD (/usr/lib64/sa/sa1 1 1)
Jun 14 14:18:01 ip-172-31-30-143 crond[2254]: (*system*) RELOAD (/etc/crontab)
Jun 14 14:18:01 ip-172-31-30-143 CROND[5430]: (root) CMD (/usr/bin/python3 /root/create_sample_json_upload_s3.py)
Jun 14 14:19:01 ip-172-31-30-143 crond[2254]: (*system*) RELOAD (/etc/crontab)
Jun 14 14:20:01 ip-172-31-30-143 CROND[5451]: (root) CMD (/usr/lib64/sa/sa1 1 1)
Jun 14 14:23:01 ip-172-31-30-143 crond[2254]: (*system*) RELOAD (/etc/crontab)
Jun 14 14:23:01 ip-172-31-30-143 CROND[5464]: (root) CMD (/usr/bin/python3 /root/create_sample_json_upload_s3.py)
Jun 14 14:24:01 ip-172-31-30-143 CROND[5481]: (root) CMD (/usr/bin/python3 /root/create_sample_json_upload_s3.py)
Jun 14 14:25:01 ip-172-31-30-143 crond[2254]: (*system*) RELOAD (/etc/crontab)
Jun 14 14:29:01 ip-172-31-30-143 crond[2254]: (*system*) RELOAD (/etc/crontab)
Jun 14 14:29:01 ip-172-31-30-143 CROND[5554]: (root) CMD (/usr/bin/python3 /root/create_sample_json_upload_s3.py)

    เข้ามาที่ S3 Bucket จะเห็นว่ามีไฟล์ JSON อันที่ 3 เพิ่มขึ้นมาโดยอัตโนมัติ

    และหลังจากนี้ไฟล์ JSON ก็จะถูกสร้างและอัปโหลดไปที่ S3 เรื่อยๆ ทุกๆ 1 นาที สมมุติเวลาผ่านไปแล้ว 5 นาที ไฟล์ก็จะถูกอัปโหลดไป 5 ไฟล์ตามเวลาตัวอย่างด้านล่างนี้ครับ

    Jun 14 16:39:03
    Jun 14 16:38:03
    Jun 26 16:37:03
    Jun 26 16:36:03
    Jun 26 16:35:03

    root@ip-172-31-30-143:~

    [root@ip-172-31-30-143 ~]# tail -f /var/log/cron
Jun 14 14:01:01 ip-172-31-30-143 run-parts(/etc/cron.hourly)[5372]: finished 0anacron
Jun 14 14:10:01 ip-172-31-30-143 CROND[5411]: (root) CMD (/usr/lib64/sa/sa1 1 1)
Jun 14 14:18:01 ip-172-31-30-143 crond[2254]: (*system*) RELOAD (/etc/crontab)
Jun 14 14:18:01 ip-172-31-30-143 CROND[5430]: (root) CMD (/usr/bin/python3 /root/create_sample_json_upload_s3.py)
Jun 14 14:19:01 ip-172-31-30-143 crond[2254]: (*system*) RELOAD (/etc/crontab)
Jun 14 14:20:01 ip-172-31-30-143 CROND[5451]: (root) CMD (/usr/lib64/sa/sa1 1 1)
Jun 14 14:23:01 ip-172-31-30-143 crond[2254]: (*system*) RELOAD (/etc/crontab)
Jun 14 14:23:01 ip-172-31-30-143 CROND[5464]: (root) CMD (/usr/bin/python3 /root/create_sample_json_upload_s3.py)
Jun 14 14:24:01 ip-172-31-30-143 CROND[5481]: (root) CMD (/usr/bin/python3 /root/create_sample_json_upload_s3.py)
Jun 14 14:25:01 ip-172-31-30-143 crond[2254]: (*system*) RELOAD (/etc/crontab)
Jun 14 14:29:01 ip-172-31-30-143 crond[2254]: (*system*) RELOAD (/etc/crontab)
Jun 14 14:29:01 ip-172-31-30-143 CROND[5554]: (root) CMD (/usr/bin/python3 /root/create_sample_json_upload_s3.py)
Jun 14 14:30:01 ip-172-31-30-143 CROND[5574]: (root) CMD (/usr/lib64/sa/sa1 1 1)
Jun 14 14:30:01 ip-172-31-30-143 CROND[5575]: (root) CMD (/usr/bin/python3 /root/create_sample_json_upload_s3.py)
Jun 14 14:31:01 ip-172-31-30-143 CROND[5594]: (root) CMD (/usr/bin/python3 /root/create_sample_json_upload_s3.py)
Jun 14 14:32:01 ip-172-31-30-143 CROND[5608]: (root) CMD (/usr/bin/python3 /root/create_sample_json_upload_s3.py)
Jun 14 14:33:01 ip-172-31-30-143 CROND[5622]: (root) CMD (/usr/bin/python3 /root/create_sample_json_upload_s3.py)
Jun 14 14:34:01 ip-172-31-30-143 CROND[5636]: (root) CMD (/usr/bin/python3 /root/create_sample_json_upload_s3.py)

    เข้ามาที่ S3 Bucket อีกครั้ง จะเห็นว่ามีไฟล์ JSON เพิ่มขึ้นมาใหม่ 5 ไฟล์โดยอัตโนมัติ

    ในส่วนของหัวข้อ 1. ตั้งค่าการสร้างและอัปโหลดไฟล์ JSON ไปยัง S3 ทุกๆ 1 นาทีโดยอัตโนมัติ นี้ก็เสร็จเรียบร้อยแล้ว ผมจะทบทวนสิ่งที่ได้ทำมาจนถึงตอนนี้อีกครั้งครับ

    เมื่อเข้าใจวิธีการจัดการไฟล์ Python เพื่อสร้างและอัปโหลดไฟล์ JSON ไปยัง S3 โดยอัตโนมัติแล้ว ให้เริ่มทำหัวข้อถัดไปได้เลยครับ

    ตั้งค่าไฟล์ Upload ให้เป็นนามสกุล .json

    อันดับแรกให้เราเปิด Notepad ขึ้นมาก่อนและใส่ข้อมูลข้างล่างนี้ลงไปครับ

    {
  "fileLocations": [
    {
      "URIPrefixes": [
        "s3://chawish-test-20220726/json/"
      ]
    }
  ],
  "globalUploadSettings": {
   "format": "JSON"
  }
}

    และในส่วนของ s3: ให้เราใส่ชื่อ S3 Bucket ที่เราสร้างลงไปนะครับ ตามด้วย file path ที่เราใช้งานโดยในตัวอย่างผมจะใช้ /json/ นะครับในการเก็บข้อมูล จากนั้นให้เรา Save file เป็นชื่อ my_manifest นามสกุล .JSON และชื่อ ตามรูปภาพด้านล่างได้เลยครับ

    ต่อไปให้ทำการ Upload ไฟล์ my_manifest.json ลงไปยัง Bucket S3 นะครับ
    เมื่อเราลากไฟล์ลงไปใน Bucket ก็จะแสดงข้อมูลแบบนี้ให้เรารู้ว่าตอนนี้ไฟล์ถูกวางไว้ที่ไหน
    เมื่อเช็คความถูกต้องของไฟล์และตำแหน่งแล้วก็ทำการกดปุ่ม Upload ได้เลยครับ
    และนี้คือผลลัพธ์หลังจาก Upload ไฟล์เสร็จเรียบร้อยครับ

    Amazon QuickSight

    ในส่วนนีจะเป็นการเริ่มต้นใช้งาน QuickSight นะครับ โดยเราจะเริ่มจากการสร้าง Account เพื่อใช้งาน QuickSight กันครับซึ่งสามารถทำตามขั้นตอน

    การสมัครบัญชี QuickSight ใน AWS

    Description: Amazon QuickSight เป็นบริการ Business Intelligence (BI) ที่ปรับขนาดได้สำหรับระบบคลาวด์ สำหรับผู้เริ่มที่ต้องการใช้งาน สามารถสมัครบัญชีเพื่อเข้าใช้งาน QuickSight ได้ง่ายๆ เพียงแค่ใช้อีเมล

    ครั้งนี้ ผมจะมาแนะนำวิธีการสมัครบัญชี QuickSight ใน AWS

    การสมัครบัญชี QuickSight

    ค้นหา ?︎QuickSight» เลือกQuickSight

    คลิกSign up for QuiskSight

    ครั้งนี้ผมจะสร้างบัญชีโดยใช้ Standard Edition
    » คลิกStandard

    ทำในส่วนของ Create your QuickSight account ตามนี้
    » เลือก Select a region:Asia Pacific (Singapore)
    » ใส่ชื่อบัญชีของเราตามต้องการ เช่น QuickSight account name:cmth-chawish
    » ใส่อีเมลที่ต้องการสมัครบัญชี เช่น Notification email address:chawish.tilakul@classmethod.co.th




    เลื่อนลงมาด้านล่างสุด คลิกFinish
    QuickSight access to AWS services จะใช้เป็นค่าเริ่มต้น ซึ่งในการใช้งานนี้ให้เราติ้กเลือกใช้งาน S3 ด้วย
    จากนั้นเลือก Bucket ที่เราต้องการจะใช้งานซึ่งในตัวอย่างของผมคือ chawish-test-20220726 นะครับ
    หลังจากนั้นกดปุ่ม Finish เพื่อยืนยันการตั้งค่าครับ

    คลิกGo to Amazon QuickSight

    หน้า Popup Welcome to QuickSight ให้คลิก✕กากบาทหรือคลิกNextเพื่อดูรายละเอียดการทำงานเบื้องต้นได้

    เมื่อสร้างบัญชี QuickSight เสร็จเรียบร้อยแล้ว ก็จะได้หน้าตาแบบนี้

    การสร้าง Dataset

    ให้เราเลือกเมนูหัวข้อ Dataset นะครับแล้วกดปุ่ม New Datasets ได้เลยครับ
    เลือกใช้งานเป็น S3 นะครับผม
    จากนั้นระบบจะให้เราเลือก Data source จาก S3 Bucket นะครับ และก็ Upload ข้อมูลต่างๆ โดยใช้งานไฟล์ my_manifest.json ที่อยู่ใน S3 Bucket โดยให้เราเลือกเป็น URL นะครับ

    ในส่วนของ URL เราสามารถหาได้จากการเข้าไปที่หน้า S3 Bucket ของเราและเลือกไฟล์ ตามด้วยกดปุ่ม Copy URL ครับดังที่เห็นตามรูปเลย
    เมื่อกรอกข้อมูลทั้งหมดเสร็จแล้วให้กดปุ่ม Connect ได้เลยครับ หลังจากนั้นระบบแสดง Pop up นี้ขึ้นมาเพื่อยืนยันว่าสร้าง Dataset สำเร็จเรียบร้อยแล้ว ให้เราคลิ้กที่ปุ่ม Edit/Preview data เพื่อทดสอบการใช้งานตามรูปครับ

    การทดสอบใช้งาน QuickSight

    อันดับแรกให้เราทดสอบคิวรี่ข้อมูลว่า มีข้อมูลตรงกันกับไฟล์ที่อยู่ใน S3 หรือตามภาพ

    ถ้ามีข้อมูลตรงกันแสดงว่าทำขั้นตอนทั้งหมดถูกต้องครบถ้วนครับ หลังจากนี้เราก็สามารถนำข้อมูลใน S3 มาใช้งานใน QuickSight ได้แล้วครับตามตัวอย่างในภาพเลย

    สรุป

    และนี้คือเนื้อหาการใช้งาน Amazon S3 ควบคู่กับ Amazon QuickSight ที่ผมอยากจะมาเสนอให้ทุกท่านได้อ่านกันครับ หวังว่าเนื้อหาในบล็อกนี้จะมีส่วนช่วยให้ผู้อ่านมีความรู้และความเข้าใจในการใช้งาน AWS มากขึ้นนะครับและขอขอบคุณ
    บทความที่เกี่ยวข้อง

  • วิธีการใช้ S3 จาก EC2 และการใช้ AWS CLI S3
  • การสมัครบัญชี QuickSight ใน AWS
  • การลบบัญชี QuickSight ใน AWS
  • การรัน SQL ไปยังไฟล์ใน S3 ด้วย Glue กับ Athena

    • Share this article

    facebook logohatena logotwitter logo

    関連記事

    EC2 でインスタンスの終了、キー ペアの削除、セキュリティグループの削除

    EC2 でインスタンスの終了、キー ペアの削除、セキュリティグループの削除

    Amazon Linux 2023 に MariaDB 10.5 をインストールする方法

    Amazon Linux 2023 に MariaDB 10.5 をインストールする方法

    AWS Backupを使用して EC2 スナップショットからEC2 インスタンスを復元する方法

    AWS Backupを使用して EC2 スナップショットからEC2 インスタンスを復元する方法

    AWS Backup を使用して Amazon EC2 を定期的にバックアップする方法

    AWS Backup を使用して Amazon EC2 を定期的にバックアップする方法

    Classmethod's white logo
    Facebook's logo
    X's logo
    YouTube's logo

    © Classmethod, Inc. All rights reserved.