# Amazon SageMaker Unified Studio로 S3 Tables 쿼리 시작하기
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Amazon SageMaker Unified Studio는 SQL, 자연어 및 대화형 노트북을 사용하여 데이터에서 인사이트를 쿼리하고 도출할 수 있는 포괄적인 분석 서비스입니다. 통합 인터페이스 내에서 AWS 데이터 리포지토리 및 타사 소스 전반의 팀 협업 및 분석 워크플로를 지원합니다. SageMaker Unified Studio는 S3 Tables와 직접 통합되어 Amazon S3 콘솔 내에서 데이터 스토리지에서 분석으로 원활하게 전환할 수 있습니다.

Amazon S3 콘솔 또는 SageMaker Unified Studio 콘솔을 통해 S3 Tables를 SageMaker Unified Studio와 통합할 수 있습니다.

SageMaker Unified Studio 콘솔을 통한 설정은 [SageMaker Unified Studio 설명서](https://docs.aws.amazon.com/next-generation-sagemaker/latest/userguide/s3-tables-integration.html)를 참조하세요.

## SageMaker Unified Studio를 사용하여 S3 Tables를 쿼리하기 위한 요구 사항
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SageMaker Unified Studio를 S3 Tables와 함께 사용하려면 다음이 필요합니다.
+ 테이블 버킷이 현재 리전의 AWS 분석 서비스와 통합되어 있습니다. 자세한 내용은 [AWS 분석 서비스와 S3 Tables 통합](s3-tables-integrating-aws.md) 섹션을 참조하세요.
+ SageMaker Unified Studio에서 리소스를 생성하고 볼 수 있는 권한이 있는 IAM 역할을 사용하고 있습니다. 자세한 내용은 [ SageMaker Unified Studio에서 IAM 기반 도메인 설정](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker-unified-studio/latest/adminguide/setup-iam-based-domains.html)을 참조하세요.
+ SageMaker 도메인과 프로젝트가 있습니다. 자세한 내용은 *SageMaker Unified Studio 관리자 안내서*의 [도메인](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker-unified-studio/latest/adminguide/working-with-domains.html)과 *SageMaker Unified Studio 사용 설명서*의 [프로젝트](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker-unified-studio/latest/userguide/projects.html)를 참조하세요.

이러한 작업을 아직 수행하지 않았거나 이러한 리소스를 생성하지 않은 경우 S3 Tables에서 이 설정을 자동으로 완료하여 SageMaker Unified Studio로 쿼리를 시작할 수 있습니다.

## SageMaker Unified Studio로 S3 Tables 쿼리 시작하기
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1. 에서 Amazon S3 콘솔을 엽니다[https://console.aws.amazon.com/s3/](https://console.aws.amazon.com/s3/)

1. 왼쪽 탐색 창에서 **테이블 버킷**을 선택합니다.

1. **테이블 버킷** 페이지에서 쿼리할 테이블이 포함된 버킷을 선택합니다.

1. 버킷 세부 정보 페이지에서 쿼리할 테이블을 선택합니다.

1. **쿼리**를 선택합니다.

1. 그런 다음 **SageMaker Unified Studio의 쿼리 테이블**을 선택합니다.

   1. 테이블에 대해 SageMaker Unified Studio를 이미 구성한 경우 SageMaker Unified Studio 콘솔이 샘플 `SELECT` 쿼리가 로드된 상태로 쿼리 편집기로 열립니다. 사용 사례에 맞게 이 쿼리를 수정합니다.

   1. S3 Tables용으로 SageMaker Unified Studio를 아직 구성하지 않은 경우, 테이블을 SageMaker Unified Studio와 같은 서비스와 통합하는 AWS 분석 서비스와의 통합을 활성화하는 단일 단계와 함께 설정 페이지가 나타납니다. 이 단계는 자동으로 실행되며 S3 Tables 쿼리를 위해 계정을 구성하는 다음 옵션과 함께 SageMaker Unified Studio 콘솔의 페이지로 리디렉션됩니다.

      1. **관리자로 설정**에서 현재 페더레이션된 IAM 역할이 선택됩니다. 현재 역할에 필요한 권한이 아직 없는 경우 SageMaker Unified Studio에 로그인하려면 [SageMaker Unified Studio에서 IAM 기반 도메인을 설정](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker-unified-studio/latest/adminguide/setup-iam-based-domains.html)하고 역할에 권한을 할당해야 합니다.

      1. **프로젝트 데이터 및 관리 제어**에서 **필수 권한으로 새 역할 자동 생성**을 선택하여 필수 권한이 있는 역할을 자동으로 생성하거나 **기존 역할 사용**을 선택하고 역할을 선택합니다. 선택한 역할에 필요한 권한이 아직 없는 경우 [SageMaker Unified Studio에서 IAM 기반 도메인을 설정](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker-unified-studio/latest/adminguide/setup-iam-based-domains.html)하고 관리자 실행 역할에 권한을 할당하면 SageMaker Unified Studio의 데이터에 액세스할 수 있습니다.

      1. **데이터 암호화**에서 **AWS 소유 키 사용**을 선택하여 AWS가 키를 소유 및 관리하도록 하거나 **다른 AWS AWS KMS 키(고급)**를 선택하여 기존 키를 사용하거나 새 키를 생성합니다.

      1. **SageMaker Unified Studio 설정**을 선택합니다.

      1. 다음으로 SageMaker Unified Studio 콘솔이 샘플 `SELECT` 쿼리가 로드된 쿼리 편집기로 열립니다. 사용 사례에 맞게 이 쿼리를 수정합니다.

         쿼리 편집기에서 **카탈로그** 필드에는 `s3tablescatalog/` 뒤에 테이블 버킷 이름(예: `s3tablescatalog/amzn-s3-demo-table-bucket`)이 입력되어야 합니다. **데이터베이스** 필드는 테이블이 저장된 네임스페이스로 채웁니다.