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Utilisation d'assistants IA avec les tables S3 Storage Lens

Vous pouvez utiliser des assistants d'intelligence artificielle et des outils d'intelligence artificielle conversationnels pour interagir avec les données de votre S3 Storage Lens exportées vers S3 Tables en langage naturel. En tirant parti du protocole MCP (Model Context Protocol) et du serveur MCP pour les tables Amazon S3, vous pouvez interroger, analyser et obtenir des informations à partir de vos données de stockage sans avoir à écrire de requêtes SQL.

Présentation de

Le protocole MCP (Model Context Protocol) est un moyen standardisé permettant aux applications d'IA d'accéder aux informations contextuelles et de les utiliser. Le serveur MCP pour Amazon S3 Tables fournit des outils qui permettent aux assistants IA d'interagir avec les données de vos tables S3 à l'aide d'interfaces en langage naturel. Cela démocratise l'accès aux données et permet aux individus, quel que soit leur niveau de compétence technique, de travailler avec les métriques S3 Storage Lens.

Avec le serveur MCP pour tables S3, vous pouvez utiliser le langage naturel pour :

Assistants IA pris en charge

Le serveur MCP pour les tables S3 fonctionne avec différents assistants d'intelligence artificielle qui prennent en charge le protocole Model Context, notamment :

Configuration de Kiro avec les tables S3 Storage Lens

Kiro est un assistant de codage basé sur l'IA qui permet une intégration parfaite avec les tables S3 via le serveur MCP. Kiro peut vous aider à installer et à configurer le serveur MCP directement via son interface, ce qui simplifie le processus de configuration.

Pour plus d'informations sur Kiro, consultez Kiro AI.

Conditions préalables

Avant de commencer, assurez-vous d'avoir :

Étape 1 : Installation du serveur MCP S3 Tables

Vous pouvez installer le serveur MCP S3 Tables de deux manières :

Option 1 : utilisation de la gestion de serveur MCP intégrée de Kiro

Kiro peut vous aider à découvrir et à installer des serveurs MCP directement via son interface :

Option 2 : installation manuelle à l'aide d'UVX

Vous pouvez également installer manuellement le serveur MCP à l'aide d'un uvx exécuteur de paquets Python :

uvx awslabs.s3-tables-mcp-server@latest

Pour plus d'informations sur l'installation du serveur MCP, consultez la documentation du serveur MCP AWS S3 Tables.

Étape 2 : Configuration des paramètres Kiro MCP

Créez ou mettez à jour votre fichier de configuration Kiro MCP ~/.kiro/settings/mcp.json à l'adresse suivante :

{
  "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"
      }
    }
  }
}

Remplacez your-aws-profile par le nom AWS CLI de votre profil et us-east-1 par votre AWS région.

Étape 3 : vérifier la configuration

Après avoir configuré le serveur MCP, redémarrez Kiro et vérifiez que les outils S3 Tables sont disponibles. Vous pouvez vérifier les serveurs MCP disponibles dans les paramètres de Kiro ou en demandant à Kiro de répertorier les outils disponibles.

Exemples de cas d'utilisation avec des assistants basés sur l'IA

Les exemples suivants montrent comment utiliser des instructions en langage naturel avec des assistants d'intelligence artificielle pour interagir avec les données S3 Storage Lens.

Exemple 1 : Interrogez les principaux consommateurs de stockage

Invite : « Montrez-moi les 10 compartiments les plus utilisés en termes de consommation de stockage à partir de mes données S3 Storage Lens. »

L'assistant AI utilisera le serveur MCP pour interroger vos tables S3 Storage Lens et renvoyer les résultats, notamment les noms des compartiments, les classes de stockage et les quantités de stockage.

Exemple 2 : analyser la croissance du stockage

Prompt : « Analysez la croissance de mon stockage au cours des 30 derniers jours et indiquez-moi la tendance. »

L'assistant AI interrogera le tableau des métriques de stockage, calculera les totaux de stockage quotidiens et présentera la tendance de croissance.

Exemple 3 : Identifier les opportunités d'optimisation des coûts

Invite : « Trouvez des compartiments contenant des téléchargements partitionnés incomplets datant de plus de 7 jours et qui gaspillent de l'espace de stockage. »

L'assistant AI interrogera le tableau des métriques de stockage pour détecter les téléchargements partitionnés incomplets et fournira une liste de compartiments susceptibles de permettre des économies de coûts.

Exemple 4 : Trouver des candidats à des données non fiables

Demande : « Identifiez les préfixes qui n'ont pas été actifs au cours des 100 derniers jours et qui sont stockés dans des niveaux de stockage à chaud. »

L'assistant AI analysera à la fois les indicateurs de stockage et d'activité afin d'identifier les données susceptibles d'être déplacées vers des niveaux de stockage plus froids afin d'optimiser les coûts.

Exemple 5 : génération de rapports de stockage

Demande : « Créez un rapport récapitulatif de mon stockage S3 indiquant le stockage total, le nombre d'objets et les modèles de demandes de la semaine dernière. »

L'assistant AI interrogera plusieurs tables, agrégera les données et générera un rapport complet.

Bonnes pratiques d'utilisation des assistants basés sur l'IA

Suivez ces bonnes pratiques lorsque vous utilisez des assistants d'intelligence artificielle avec des données S3 Storage Lens :

Journalisation et traçabilité

Lorsque vous utilisez le serveur MCP S3 Tables avec des assistants d'intelligence artificielle, vous disposez de plusieurs méthodes pour auditer les opérations :

Considérations sur la sécurité

Lorsque vous utilisez des assistants d'intelligence artificielle avec des données S3 Storage Lens, suivez les meilleures pratiques de sécurité suivantes :

Résolution des problèmes

L'assistant AI ne peut pas se connecter aux tables S3

Problème : L'assistant AI indique qu'il ne peut pas se connecter aux tables S3 ou que le serveur MCP ne répond pas.

Solution :

Erreurs d’accès refusé

Problème : l'assistant AI reçoit des erreurs de refus d'accès lorsqu'il interroge les tables S3 Storage Lens.

Solution :

Résultats incorrects ou inattendus

Problème : L'assistant AI renvoie des résultats incorrects ou inattendus.

Solution :

Ressources supplémentaires

Pour plus d'informations sur l'utilisation des assistants IA avec les tables S3, consultez les ressources suivantes :