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Verwendung von KI-Assistenten mit S3 Storage Lens-Tabellen
Sie können KI-Assistenten und Konversations-KI-Tools verwenden, um mit Ihren S3 Storage Lens-Daten zu interagieren, die in natürlicher Sprache in S3-Tabellen exportiert wurden. Durch die Nutzung des Model Context Protocol (MCP) und des MCP-Servers für Amazon S3 S3-Tabellen können Sie Ihre Speicherdaten abfragen, analysieren und Erkenntnisse daraus gewinnen, ohne SQL-Abfragen schreiben zu müssen.
-Übersicht
Das Model Context Protocol (MCP) ist eine standardisierte Methode für KI-Anwendungen, um auf Kontextinformationen zuzugreifen und diese zu nutzen. Der MCP-Server für Amazon S3-Tabellen bietet Tools, mit denen KI-Assistenten über Benutzeroberflächen in natürlicher Sprache mit Ihren S3-Tabellendaten interagieren können. Dies demokratisiert den Datenzugriff und ermöglicht es Personen mit unterschiedlichen technischen Fähigkeiten, mit S3 Storage Lens-Metriken zu arbeiten.
Mit dem MCP-Server für S3-Tabellen können Sie natürliche Sprache verwenden, um:
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Listet S3-Tabellen-Buckets, Namespaces und Tabellen auf
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Fragen Sie S3 Storage Lens-Metriken ab und erhalten Sie Einblicke
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Analysieren Sie Speichertrends und -muster
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Identifizieren Sie Möglichkeiten zur Kostenoptimierung
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Generieren Sie Berichte und Visualisierungen
Unterstützte KI-Assistenten
Der MCP-Server für S3-Tabellen arbeitet mit verschiedenen KI-Assistenten zusammen, die das Model Context Protocol unterstützen, darunter:
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Kiro — Ein KI-Codierungsassistent mit integrierter MCP-Unterstützung
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Amazon Q Developer — AWS der KI-gestützte Assistent für Entwickler
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Cline — Ein KI-Codierungsassistent mit MCP-Integration
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Claude Desktop - Die Desktop-Anwendung von Anthropic mit MCP-Unterstützung
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Cursor — Ein KI-gestützter Code-Editor
Wichtig
KI-generierte SQL-Abfragen und -Empfehlungen sollten vor der Verwendung überprüft und validiert werden. Stellen Sie sicher, dass Abfragen für Ihre Datenstruktur, Ihren Anwendungsfall und Ihre Leistungsanforderungen geeignet sind. Testen Sie Empfehlungen immer in einer Umgebung außerhalb der Produktionsumgebung, bevor Sie sie in der Produktion implementieren.
Kiro mit S3 Storage Lens-Tabellen einrichten
Kiro ist ein KI-Codierungsassistent, der eine nahtlose Integration mit S3-Tabellen über den MCP-Server ermöglicht. Kiro kann Ihnen helfen, den MCP-Server direkt über seine Oberfläche zu installieren und zu konfigurieren, was den Einrichtungsprozess vereinfacht.
Weitere Informationen zu Kiro finden Sie unter Kiro AI.
Voraussetzungen
Bevor Sie beginnen, stellen Sie sicher, dass Sie über Folgendes verfügen:
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Kiro ist auf Ihrem System installiert. Laden Sie es von https://kiro.ai/ herunter
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AWS CLI mit den entsprechenden Anmeldeinformationen konfiguriert
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Eine S3-Storage-Lens-Konfiguration mit aktiviertem Export von S3-Tabellen
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Berechtigungen zum Abfragen von S3-Tabellen. Weitere Informationen finden Sie unter Berechtigungen für S3 Storage Lens-Tabellen.
Schritt 1: Installieren Sie den S3-Tabellen-MCP-Server
Sie können den S3 Tables MCP Server auf zwei Arten installieren:
Option 1: Verwenden der integrierten MCP-Serververwaltung von Kiro
Kiro kann Ihnen helfen, MCP-Server direkt über die Benutzeroberfläche zu finden und zu installieren:
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Öffne Kiro
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Greifen Sie auf die Verwaltungsschnittstelle des MCP-Servers zu (normalerweise über die Einstellungen oder die Befehlspalette)
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Suchen Sie nach „S3-Tabellen“ oder „awslabs.s3-“ tables-mcp-server
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Folgen Sie den Anweisungen von Kiro, um den Server zu installieren und zu konfigurieren
Option 2: Manuelle Installation mit uvx
Alternativ können Sie den MCP-Server manuell mit uvx einem Python-Paket-Runner installieren:
uvx awslabs.s3-tables-mcp-server@latest
Weitere Informationen zur Installation des MCP-Servers finden Sie in der Dokumentation zum AWS S3-Tabellen-MCP-Server
Schritt 2: Konfigurieren Sie die Kiro MCP-Einstellungen
Erstellen oder aktualisieren Sie Ihre Kiro MCP-Konfigurationsdatei unter ~/.kiro/settings/mcp.json mit dem folgenden Inhalt:
{ "mcpServers": { "awslabs.s3-tables-mcp-server": { "command": "uvx", "args": ["awslabs.s3-tables-mcp-server@latest"], "env": { "AWS_PROFILE": "your-aws-profile", "AWS_REGION": "us-east-1" } } } }
Ersetze es your-aws-profile durch deinen AWS CLI Profilnamen und us-east-1 durch deine AWS Region.
Schritt 3: Überprüfen Sie die Konfiguration
Starten Sie Kiro nach der Konfiguration des MCP-Servers neu und stellen Sie sicher, dass die Tools für S3-Tabellen verfügbar sind. Sie können die verfügbaren MCP-Server in den Einstellungen von Kiro überprüfen oder indem Sie Kiro bitten, die verfügbaren Tools aufzulisten.
Beispielhafte Anwendungsfälle mit KI-Assistenten
Die folgenden Beispiele zeigen, wie Sie mit KI-Assistenten in natürlicher Sprache Eingabeaufforderungen verwenden können, um mit S3 Storage Lens-Daten zu interagieren.
Beispiel 1: Fragen Sie die meisten Speicherverbraucher ab
Aufforderung: „Zeigt mir die 10 Buckets mit den meisten Speicherverbrauch aus meinen S3 Storage Lens-Daten an.“
Der KI-Assistent verwendet den MCP-Server, um Ihre S3 Storage Lens-Tabellen abzufragen und die Ergebnisse, einschließlich Bucket-Namen, Speicherklassen und Speichermengen, zurückzugeben.
Beispiel 2: Analysieren Sie das Speicherwachstum
Aufforderung: „Analysieren Sie mein Speicherwachstum in den letzten 30 Tagen und zeigen Sie mir den Trend.“
Der KI-Assistent fragt die Tabelle mit den Speichermetriken ab, berechnet die täglichen Speichersummen und präsentiert den Wachstumstrend.
Beispiel 3: Identifizieren Sie Möglichkeiten zur Kostenoptimierung
Aufforderung: „Finden Sie Buckets mit unvollständigen mehrteiligen Uploads, die älter als 7 Tage sind und Speicherplatz verschwenden.“
Der KI-Assistent fragt die Speichermetriktabelle nach unvollständigen mehrteiligen Uploads ab und stellt eine Liste der Buckets mit potenziellen Kosteneinsparungen bereit.
Beispiel 4: Finden Sie Kandidaten für kalte Daten
Aufforderung: „Identifizieren Sie Präfixe, die in den letzten 100 Tagen nicht aktiv waren und die in heißen Speicherebenen gespeichert wurden.“
Der KI-Assistent analysiert sowohl Speicher- als auch Aktivitätskennzahlen, um Daten zu identifizieren, die zur Kostenoptimierung auf kältere Speicherebenen verschoben werden könnten.
Beispiel 5: Generieren Sie Speicherberichte
Aufforderung: „Erstellen Sie einen zusammenfassenden Bericht über meinen S3-Speicher, in dem der Gesamtspeicher, die Anzahl der Objekte und die Anforderungsmuster der letzten Woche angezeigt werden.“
Der KI-Assistent fragt mehrere Tabellen ab, aggregiert die Daten und generiert einen umfassenden Bericht.
Bewährte Methoden für den Einsatz von KI-Assistenten
Folgen Sie diesen bewährten Methoden, wenn Sie KI-Assistenten mit S3 Storage Lens-Daten verwenden:
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Seien Sie bei Ihren Eingabeaufforderungen konkret — Geben Sie klare, spezifische Anweisungen dazu, welche Daten Sie analysieren möchten und nach welchen Erkenntnissen Sie suchen.
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Überprüfen Sie KI-generierte Abfragen — Überprüfen und validieren Sie immer die vom KI-Assistenten generierten SQL-Abfragen und Empfehlungen, bevor Sie sie ausführen oder Maßnahmen ergreifen. KI-Assistenten können gelegentlich falsche Abfragen oder Empfehlungen erstellen, die anhand Ihres spezifischen Anwendungsfalls und Ihrer Daten verifiziert werden müssen.
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Verwenden Sie die entsprechenden Berechtigungen — Stellen Sie sicher, dass die vom KI-Assistenten verwendeten IAM-Anmeldeinformationen nur über die erforderlichen Berechtigungen verfügen. Erteilen Sie nur SELECT-Berechtigungen für Analysen, die nur Lesezugriff haben.
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Nutzung überwachen — Verfolgen Sie die Abfragen, die von KI-Assistenten ausgeführt werden AWS CloudTrail , um Prüfprotokolle zu verwalten.
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Beginnen Sie mit einfachen Abfragen — Beginnen Sie mit einfachen Abfragen, um zu verstehen, wie der KI-Assistent Ihre Eingabeaufforderungen interpretiert, und fahren Sie dann mit komplexeren Analysen fort.
Protokollierung und Rückverfolgbarkeit
Wenn Sie den S3 Tables MCP Server mit KI-Assistenten verwenden, haben Sie mehrere Möglichkeiten, Operationen zu überprüfen:
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Lokale Protokolle — Der MCP-Server protokolliert Anfragen und Antworten lokal. Mit der
--log-dirKonfigurationsoption können Sie ein Protokollverzeichnis angeben. -
AWS CloudTrail- Alle S3-Tabellenoperationen, die über den MCP-Server ausgeführt PyIceberg werden, werden
awslabs/mcp/s3-tables-mcp-server/<version>als User-Agent-String verwendet. Sie können CloudTrail Protokolle nach diesem Benutzeragenten filtern, um die von KI-Assistenten ausgeführten Aktionen nachzuverfolgen. -
Verlauf des KI-Assistenten — KI-Assistenten wie Kiro und Cline führen Verlaufsprotokolle, in denen Anfragen in natürlicher Sprache, LLM-Antworten und Anweisungen aufgezeichnet werden, die dem MCP-Server bereitgestellt werden.
Sicherheitsüberlegungen
Beachten Sie bei der Verwendung von KI-Assistenten mit S3 Storage Lens-Daten die folgenden bewährten Sicherheitsmethoden:
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Verwenden Sie den Zugriff mit den geringsten Rechten — Gewähren Sie KI-Assistenten nur die Mindestberechtigungen, die für ihre Aufgaben erforderlich sind.
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MFA aktivieren — Verwenden Sie die Multi-Faktor-Authentifizierung für AWS Konten, auf die KI-Assistenten zugreifen.
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Regelmäßige Überprüfung der Berechtigungen — Überprüfe regelmäßig die Berechtigungen, die KI-Assistenten erhalten, und widerrufe unnötigen Zugriff.
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Verwenden Sie separate Anmeldeinformationen — Erwägen Sie die Verwendung separater AWS Anmeldeinformationen für den Zugriff auf KI-Assistenten, um die Nachverfolgung und Prüfung zu erleichtern.
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Vermeiden Sie die Weitergabe vertraulicher Daten — Seien Sie vorsichtig, wenn Sie sensible Informationen in Aufforderungen an KI-Assistenten weitergeben, insbesondere wenn Sie Cloud-basierte KI-Dienste verwenden.
Fehlerbehebung
Der KI-Assistent kann keine Verbindung zu S3-Tabellen herstellen
Problem: Der AI-Assistent meldet, dass er keine Verbindung zu S3-Tabellen herstellen kann oder der MCP-Server nicht reagiert.
Lösung:
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Stellen Sie sicher, dass der MCP-Server korrekt installiert ist
uvx awslabs.s3-tables-mcp-server@latest --version -
Vergewissern Sie sich, dass Ihre AWS Anmeldeinformationen korrekt konfiguriert sind
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Stellen Sie sicher, dass die MCP-Konfigurationsdatei das richtige AWS Profil und die richtige Region hat
Fehler aufgrund einer Zugriffsverweigerung
Problem: Der AI-Assistent erhält bei der Abfrage von S3 Storage Lens-Tabellen die Fehlermeldung „Zugriff verweigert“.
Lösung:
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Stellen Sie sicher, dass die Analyseintegration im
aws-s3Tabellen-Bucket aktiviert ist -
Stellen Sie sicher, dass die Lake Formation Formation-Berechtigungen korrekt konfiguriert sind
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Stellen Sie sicher, dass die AWS Anmeldeinformationen über die erforderlichen IAM-Berechtigungen verfügen
Falsche oder unerwartete Ergebnisse
Problem: Der KI-Assistent gibt falsche oder unerwartete Ergebnisse zurück.
Lösung:
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Überprüfen Sie die vom AI-Assistenten generierte SQL-Abfrage
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Stellen Sie sicher, dass Sie den richtigen Namespace-Namen für Ihre Storage Lens-Konfiguration verwenden
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Überprüfen Sie, ob Daten verfügbar sind, indem Sie die neueste Version von report_time abfragen
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Verfeinern Sie Ihre Eingabeaufforderung, um genauer anzugeben, was Sie analysieren möchten
Weitere Ressourcen
Weitere Informationen zur Verwendung von KI-Assistenten mit S3-Tabellen finden Sie in den folgenden Ressourcen:
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Kiro AI — KI-Codierungsassistent
mit integrierter MCP-Unterstützung -
Implementierung von Konversations-KI für S3-Tabellen mithilfe des Model Context Protocol (MCP
) - Storage Blog AWS