기계 번역으로 제공되는 번역입니다. 제공된 번역과 원본 영어의 내용이 상충하는 경우에는 영어 버전이 우선합니다. # 데이터 레이크 AWS Supply Chain 를 사용하여 다음 데이터 소스에 저장된 데이터를 수집하고 공급망 정보를 추출할 수 있습니다. AWS Supply Chain 는 추출된 정보를 Amazon S3 버킷에 저장하고 *Demand Planning*, *Insights*, *Supply Planning*, *N-Tier Visibility*, *Work Order Insights 및 Sustainability에 데이터를 사용할 수 있습니다*. ** + **Amazon S3 소스 데이터** - ERP 시스템이 없거나 다른 추출 도구를 사용하는 경우 Amazon S3 데이터 소스 흐름 옵션을 사용할 수 있습니다. 데이터 소스에서 원시 데이터를 추출하고 데이터 AWS Supply Chain 모델로 데이터 필드를 매핑한 다음 원하는 통합 도구를 사용하여 Amazon S3에 업로드할 수 있습니다. 자동 연결을 사용하는 경우에만 Amazon S3에 CSV 파일을 업로드할 수 있습니다. + **전자 데이터 교환(EDI)** - AWS Supply Chain 은 EDI 메시지 850, 860 및 856에 대해 X12 ANSI 버전 4010을 지원합니다. 지원하는 데이터 형식은 .edi 또는 .txt입니다. 원하는 통합 도구를 사용하여 원시 EDI 메시지를 Amazon S3에 추가할 수 있습니다. AWS Supply Chain 는 EDI 856용 NLP(자연어 처리)의 기본 템플릿을 사용하여 원시 EDI 메시지를 추출하고 연결할 수 있습니다. NLP 템플릿은 EDI 850 및 860에서 지원되지 않으며 사전 정의되었지만 사용자 지정 가능한 레시피가 함께 제공됩니다 AWS Supply Chain. + **SAP S/4HANA** - SAP S/4HANA 데이터 소스에서 공급망 데이터를 추출하려면 Amazon AppFlow 커넥터를 사용하여이 소스에 연결할 AWS Supply Chain 수 있습니다.는를 사용하여 SAP S/4HANA 시스템에 저장된 공급망 데이터를 AWS Supply Chain 데이터 모델에 연결할 AWS Supply Chain 수 있습니다 AWS Glue DataBrew. + **SAP ECC 6.0** - 통합 도구(예: ETL 또는 iPaaS)를 사용하여 SAP ECC 6.0 시스템에 저장된 공급망 데이터를 추출하고 API를 사용하여 Amazon S3 버킷에 넣을 수 있습니다.는 SAP ECC 6.0 시스템에 저장된 공급망 데이터를 DataBrew를 사용하여 AWS Supply Chain 데이터 모델에 연결할 AWS Supply Chain 수 있습니다. **Topics** + [데이터 레이크에 사용되는 용어](data_lake_terminology.md) + [데이터 레이크 대시보드](data_ingestion.md) + [새 데이터 소스 추가](adding_new_flows.md) + [기존 연결에 대한 데이터 수집](ingesting-data.md) # 데이터 레이크에 사용되는 용어 데이터 레이크에서 사용되는 용어는 다음과 같습니다. + **엔터티** - 각 범주의 데이터 객체에 관한 정보입니다. 예를 들어 회사, 지역, trading\$1partner는 조직의 엔터티입니다. 자세한 내용은 [에서 사용되는 데이터 엔터티 및 열 AWS Supply Chain](data-model.md) 단원을 참조하십시오. + **데이터 세트** - 엔터티와 관련된 정보입니다. 엔터티당 하나의 데이터 세트만 있을 수 있습니다. + **커넥터** – 데이터를 AWS Supply Chain으로 가져오는 방법입니다. + **레시피** - 소스 데이터를 하나의 데이터 세트에 매핑하는 방법을 설명하는 일련의 단계입니다. + **소스 흐름1** - 업로드한 데이터 세트와 필드를 표시합니다. + **대상 흐름1** - 데이터 세트의 데이터를 데이터 레이크의 AWS Supply Chain 데이터 엔터티에 연결합니다. + **소스 시스템1** - 기존 엔터프라이즈 리소스 계획(ERP) 시스템, 창고 관리 시스템(WMS) 또는 공급망 데이터 관리 시스템. 1 - 이러한 용어는 Amazon S3(또는 웹 애플리케이션의 **CSV 업로드** 옵션)를 통해 데이터를 수집할 때만 표시됩니다. # 데이터 레이크 대시보드 AWS Supply Chain 데이터 레이크를 사용하여 다양한 데이터 소스에서 데이터를 수집할 수 있습니다. 지원되는 데이터 소스에 대한 자세한 내용은 섹션을 참조하세요[데이터 레이크](data-connections.md). ![\[데이터 레이크 개요\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/aws-supply-chain/latest/userguide/images/data_lake_overvoew.png) ## 데이터 수집 현재 연결, 소스 및 대상 흐름을 볼 수 있습니다. 수집된 데이터의 상태를 보려면 아래 절차를 따르세요. 1. AWS Supply Chain 대시보드의 왼쪽 탐색 창에서 **Data Lake**를 선택한 다음 **Data Ingestion** 탭을 선택합니다. **데이터 수집** 페이지가 나타납니다. ![\[데이터 레이크 수집\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/aws-supply-chain/latest/userguide/images/data-lake-ingestion.png) 1. **소스 흐름** 탭을 선택합니다. + 소스 흐름 - 업로드된 데이터 세트의 파일 또는 폴더 구조를 표시합니다. + S3 접두사 - 소스 파일이 업로드되는 Amazon S3 경로를 표시합니다. + 상태 - 소스 파일의 업로드 상태를 표시합니다. + 마지막 동기화 - 파일이 마지막으로 동기화되거나 업데이트된 시간을 표시합니다. + 작업 - 다음을 볼 수 있습니다. + 흐름 관리 - 데이터 매핑을 업데이트할 수 있습니다. + 파일 업로드 - 기존 소스 흐름에 소스 파일을 추가할 수 있습니다. + 흐름 삭제 - 소스 흐름을 완전히 삭제할 수 있습니다. 1. **대상 흐름** 탭을 선택합니다. 1. **작업**에서 **흐름 관리를** 선택하여 데이터 매핑을 보고 업데이트합니다. **대상 흐름 관리 페이지가** 나타납니다. ![\[데이터 레이크 워크플로\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/aws-supply-chain/latest/userguide/images/data-lake-flow.png) 1. 연결되지 않은 소스 열을 **소스 열**에서 **대상 열**로 이동합니다. 1. **대상 흐름 종료 및 검토를** 선택하여 **대상 흐름** 페이지로 돌아가 대상 흐름을 검토합니다. 1. **연결** 탭을 선택합니다. 기존 연결을 모두 볼 수 있습니다. ## 데이터세트 수집된 데이터 세트의 상태를 볼 수 있습니다. 기존 연결에 업로드된 모든 데이터 세트를 보려면 아래 절차를 따르세요. 1. AWS Supply Chain 대시보드의 왼쪽 탐색 창에서 **Data Lake**를 선택한 다음 **데이터세트** 탭을 선택합니다. **데이터 세트 페이지가** 나타납니다. 1. 데이터 세트를 보려면 **보기**를 선택합니다. 1. **데이터 세트 필드** 탭에서 데이터 세트의 기존 데이터 세트 필드를 모두 볼 수 있습니다. 1. **소스 연결** 탭에서 해당 데이터 세트를 제공하는 연결을 볼 수 있습니다. # 데이터 품질 식별된 모든 데이터 품질 오류는 웹 애플리케이션에서 모듈 오류 아래에 표시됩니다. 오류가 있는 데이터 세트와 영향을 받는 AWS Supply Chain 모듈을 볼 수 있습니다. 또한 Amazon S3 버킷에서 데이터 품질 보고서를 다운로드할 수 있습니다. 이 보고서는 수집된 데이터의 데이터 세트 오류에 대한 자세한 정보를 제공합니다. ## 데이터 품질 보고서 보기 AWS Supply Chain 모듈 오류를 보려면 다음 단계를 완료하세요. **참고** 각 AWS Supply Chain 모듈의 필수 및 선택적 데이터 엔터티에 대한 자세한 내용은 [AWS Supply Chain에 사용되는 데이터 엔터티 및 열 아래의 수요 계획, 인사이트 및](https://docs.aws.amazon.com/aws-supply-chain/latest/userguide/data-model.html) 작업 주문 인사이트 섹션을 참조하세요. 1. AWS Supply Chain 대시보드의 왼쪽 탐색 창에서 **Data Lake**를 선택한 다음 **Data Quality** 탭을 선택합니다. 1. **모듈 오류** 탭을 선택합니다. AWS Supply Chain 모듈의 데이터 수집 오류를 볼 수 있습니다. **참고** 첫 번째 수집이 완료되고 대상 흐름이 성공한 후 데이터 세트 오류와 영향을 받는 모듈을 볼 수도 있습니다. 대상 흐름이 실패하면 대상 흐름 탭의 **세부 정보** 열에서 데이터 품질 오류를 볼 수 있습니다. **** **모듈** 드롭다운 상자에서 다음 필터를 사용하여 오류를 필터링할 수 있습니다. + 모두 + 여러 애플리케이션 + Demand Planning + 인사이트 + 주문 인사이트 ![\[모듈 필터 드롭다운 상자.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/aws-supply-chain/latest/userguide/images/module_filters.png) 1. **영향을 받는 모듈** 및 **상태 메시지** 열에서 데이터 품질 오류를 확인합니다. **영향받는 모듈** 열에는 AWS Supply Chain 애플리케이션과 영향을 받은 관련 기능이 표시됩니다. **상태 메시지** 열에는 제품 개체와 각 제품 개체의 오류 수가 표시됩니다. 예를 들어 ""channel\$1id" 필드에 null 또는 빈 값이 있습니다..." 오류는 수집된 outbound\$1order\$1line 파일의 "channel\$1id" 열에 데이터가 누락되었음을 의미합니다. ![\[영향을 받는 모듈 및 상태 메시지 열.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/aws-supply-chain/latest/userguide/images/data_quality_columns.png) ## 데이터 품질 보고서 다운로드 데이터 품질 보고서를 다운로드하려면 다음 단계를 완료합니다. 1. [https://console.aws.amazon.com/s3/](https://console.aws.amazon.com/s3/) Amazon S3 콘솔을 열고 로그인합니다. 1. **aws-supply-chain-data** 인스턴스 ID 폴더로 이동한 다음 **data-quality-report**로 이동합니다. 1. 보려는 데이터 개체의 폴더를 선택합니다. 각 데이터 수집에 대한 개별 폴더가 나타납니다. ![\[데이터 수집 폴더가 있는 제품 데이터 개체 폴더.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/aws-supply-chain/latest/userguide/images/data_entity_folder.png) 1. 보려는 데이터 수집 폴더를 선택합니다. 데이터 품질 보고서가 나타납니다. ![\[데이터 품질 보고서 json 파일.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/aws-supply-chain/latest/userguide/images/data_quality_report.png) 1. 파일을 선택하고 **다운로드**를 선택하여 json 형식으로 데이터 품질 보고서를 다운로드합니다. # 새 데이터 소스 추가 AWS Supply Chain 를 사용하여 데이터 소스에 저장된 데이터를 수집하고 공급망 정보를 추출할 수 있습니다. AWS Supply Chain 는 추출된 정보를 Amazon S3 버킷에 저장하고 *Demand Planning*, *Insights*, *Supply Planning*, *N-Tier Visibility*, *Work Order Insights 및 Sustainability에 데이터를 사용할 수 있습니다*. ** **Topics** + [데이터를 수집하기 위한 사전 조건](#data_prerequisites-profiles) + [처음으로 파일 업로드](uploading_files.md) + [EDI에 연결](connecting-edi.md) + [S/4 HANA에 연결](connecting-sap-hana.md) + [SAP ECC 6.0에 연결](connecting-sap-ecc.md) + [공급 계획을 위한 새 아웃바운드 소스 추가](adding_new_outbound_connector.md) ## 데이터를 수집하기 위한 사전 조건 수집을 위해 데이터 세트를 업로드하기 전에 다음 사항에 유의하세요. + 업로드하는 파일은 5GB 미만이어야 합니다. + 데이터 세트의 콘텐츠는 UTF-8 인코딩 형식을 따라야 합니다. + 커넥터에서 파일 유형을 지원해야 합니다. SAP 시스템용 커넥터는 CSV를 지원하고, EDI 커넥터는 .txt 및 .edi 형식을 지원하며, Amazon S3는 CSV를 지원합니다. + 데이터 행에는 필수 필드에 대한 null이 아닌 값이 포함되어야 합니다. + 날짜 및 시간 형식은 ISO8601 표준을 따라야 합니다. 예를 들어 2020-07-10 15:00:00.000은 2020년 7월 10일 오후 3시를 나타냅니다. + 데이터 세트의 열 이름에는 공백이나 특수 문자가 포함되어서는 안 됩니다. 열 이름은 두 단어 사이에 밑줄(\$1)로 구분해야 합니다. + Amazon S3 소스 경로를 사용할 때 AWS Supply Chain 는 선택한 소스 시스템의 이름을 따서 라는 상위 폴더를 생성합니다. 하위 폴더의 이름은 선택한 소스 테이블의 이름을 따서 지정됩니다. 파일 이름이 고유한지 확인합니다. 빌드하는 파일 구조는 Amazon S3 경로를 생성하는 데 사용됩니다. + AWS Supply Chain 는 미리 할당된 URLs을 사용하여 다단계 업로드 프로세스를 따릅니다. 브라우저 보안 제한으로 인해 데이터 세트를 업로드하려면 S3 버킷 크로스 오리진 리소스 공유(CORS) 권한이 *PUT* 요청을 허용하고 *ETag* 헤더를 반환해야 합니다. Amazon S3 버킷에서 CORS 정책을 업데이트하려면 **연결**에서 CORS로 스크롤하여 다음 정책을 붙여넣습니다. ``` [ { "AllowedHeaders": [ "*" ], "AllowedMethods": [ "PUT" ], "AllowedOrigins": [ "https://instance-id.scn.global.on.aws" ], "ExposeHeaders": [ "Etag" ] } ] ``` # 처음으로 파일 업로드 AWS Supply Chain 자동 연결 기능을 사용하여 원시 데이터를 업로드하고 원시 데이터를 AWS Supply Chain 데이터 모델과 자동으로 연결할 수 있습니다. AWS Supply Chain 웹 애플리케이션 내의 각 AWS Supply Chain 모듈에 *필요한* 열과 테이블을 볼 수도 있습니다. 자동 연결 작동 방식에 대한 간략한 데모를 보려면 다음 비디오를 시청하세요. **참고** 자동 연결을 사용하는 경우에만 Amazon S3에 CSV 파일을 업로드할 수 있습니다. 데이터 세트의 소스 열이 대상 열과 연결되면 AWS Supply Chain 가 SQL 레시피를 자동으로 생성합니다. **참고** AWS Supply Chain 는 Amazon Bedrock for Auto-association을 사용하며,에서 AWS Supply Chain 사용할 수 있는 모든 &AWS Regions에서 지원되지 않습니다. 따라서 AWS Supply Chain 는 가장 가까운 가용 리전인 유럽(아일랜드) 리전 - 유럽(프랑크푸르트) 및 아시아 태평양(시드니) 리전 - 미국 서부(오레곤)에서 Amazon Bedrock 엔드포인트를 호출합니다. **참고** 대규모 언어 모델(LLM)을 사용한 자동 연결은 Amazon S3를 통해 데이터를 수집하는 경우에만 지원됩니다. 1. AWS Supply Chain 대시보드의 왼쪽 탐색 창에서 **Data Lake**를 선택한 다음 **Data Ingestion** 탭을 선택합니다. **데이터 수집** 페이지가 나타납니다. 1. **새 소스 추가**를 선택합니다. **데이터 소스 선택** 페이지가 나타납니다. 1. **데이터 소스 선택** 페이지에서 **파일 업로드**를 선택합니다. 1. **Continue(계속)**을 선택합니다. ![\[소스 파일 업로드\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/aws-supply-chain/latest/userguide/images/data_lake.png) 1. **실행하려는 기능** 페이지에서 사용할 AWS Supply Chain 모듈을 선택합니다. 모듈을 두 개 이상 선택할 수 있습니다. 1. **소스 파일 업로드** 섹션에서 **소스 시스템 이름**에 접미사를 추가합니다. 예: oracle\$1test. 1. 소스 데이터 세트를 업로드하려면 **파일을** 선택하거나 파일을 끌어서 놓습니다. 이름과 상태의 소스 테이블이 표시됩니다. 1. **S3에 업로드**를 선택합니다. *업로드 상태가* 변경되어 상태가 표시됩니다. 1. **데이터 요구 사항 검토**에서 선택한 AWS Supply Chain 기능에 필요한 모든 데이터 엔터티와 열을 검토합니다. 필요한 모든 기본 및 외래 키가 표시됩니다. 1. **Continue(계속)**을 선택합니다. 1. **소스 테이블 관리**에서 다음 소스 테이블과 나열된 열이 자동으로 연결되고 데이터 레이크로 가져옵니다. 데이터 레이크로 가져오기 전에 **테이블 삭제**를 선택하여 소스 테이블을 삭제합니다. ![\[소스 파일 관리\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/aws-supply-chain/latest/userguide/images/data_lake1.png) 1. **모두 수락 및 계속**을 선택합니다. 테이블을 AWS Supply Chain 데이터 레이크에 자동 연결하는 방법에 대한 메시지가 표시됩니다. ![\[대상 흐름 관리\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/aws-supply-chain/latest/userguide/images/data_lake3.png) 1. **대상 흐름 관리**에서 각 자동 연결 테이블을 검토할 수 있습니다. 기본적으로 **자동 연결이** 활성화되고 소스 열이 대상 열과 자동 연결됩니다. 자동 연결 열을 업데이트하려면 SQL 레시피를 업데이트하여 사용자 지정 레시피를 생성할 수 있습니다. 1. **소스 열**에는 연결되지 않은 모든 소스 열이 나열됩니다. 연결되지 않은 열을 오른쪽의 **대상 열**로 끌어서 놓습니다. 1. 각 자동 연결 테이블에 대해 이전 단계를 따릅니다. 1. **제출**을 선택합니다. 1. **종료 및 대상 흐름 검토를** 선택합니다. # 기존 소스에 후속 파일 업로드 후속 데이터 세트를 기존 소스에 업로드하는 방법에는 두 가지가 있습니다. **소스 흐름** 탭 아래에 표시된 Amazon S3 경로에 데이터 세트를 업로드하거나 **작업** 탭에서 **파일 업로드**를 선택할 수 있습니다. 자동 커넥터를 사용하거나, 스크립트를 실행하거나, 미들웨어 솔루션을 사용하여 데이터세트를 수집하는 경우 **소스 흐름** 탭 아래에 표시된 Amazon S3 경로로 Amazon S3 경로를 업데이트 AWS Supply Chain해야 합니다. **참고** 동일한 파일 이름을 가진 기존 파일이 Amazon S3에 다시 업로드되면는 Amazon S3에서 파일을 AWS Supply Chain 덮어씁니다. ![\[후속 파일 업로드를 위한 데이터 수집\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/aws-supply-chain/latest/userguide/images/Data_lake_upload.png) # EDI에 연결 EDI 데이터 소스에서 데이터를 수집하려면 아래 절차를 따릅니다. 1. AWS Supply Chain 대시보드의 왼쪽 탐색 창에서 **Data Lake**를 선택합니다. 1. **데이터 레이크** 페이지에서 **새 소스 추가**를 선택합니다. **공급망 데이터 소스 선택** 페이지가 나타납니다. 1. **EDI**를 선택합니다. 1. **EDI 연결 세부 정보** 페이지의 **연결 이름에** 연결 이름을 입력합니다. 1. (선택 사항) **연결 설명** 아래에 연결에 대한 설명을 입력합니다. 1. **Amazon S3 버킷 결제**에서 Amazon S3 결제 정보를 검토한 다음, **승인**을 선택합니다. 1. **Next**(다음)를 선택합니다. 1. **데이터 매핑**에서 **시작하기**를 선택합니다. 1. **참고** AWS Supply Chain에서는 EDI 850, EDI 860, EDI 856이 지원됩니다. **참고** 필수 필드는 이미 매핑되어 있습니다. 기본 변환 레시피를 구체적으로 변경하려는 경우에만 이 단계를 수행하세요. **매핑 레시피** 페이지의 **필드 매핑**에서 기본 변환 레시피를 확인할 수 있습니다. 대상 필드를 추가로 매핑하려면 **매핑 추가**를 선택합니다. **필수 대상 필드**는 필수입니다. 사용자 지정 대상 필드를 더 추가하려면 **대상 필드**를 선택합니다. **참고** 각 엔터티 그룹 아래의 모든 엔터티(예: EDI 850 엔터티 그룹에 대한 인바운드 주문, 인바운드 주문 라인, 인바운드 주문 라인 일정)를 검토하세요. 1. 변환 레시피의 소스 필드 값과 데이터 매핑을 확인하려면 샘플 데이터를 업로드하면 됩니다. **매핑 레시피** 페이지의 **샘플 데이터 업로드**에서 **파일 찾아보**기를 선택하거나 파일을 끌어서 놓습니다. 샘플 데이터 파일에는 필수 파라미터와 소스 필드 이름이 포함되어야 합니다. 1. **모두 수락하고 계속**을 선택합니다. 1. **검토 및 확인**에서 데이터 연결 요약을 볼 수 있습니다. 데이터 필드 매핑을 편집하려면 **데이터 매핑으로 돌아가기**를 선택합니다. 1. 수집 프로세스를 시작하려면 소스 데이터를 업로드해야 하는 Amazon S3 경로를 검토하려면 데이터 수집 **확인 및 구성을** 선택합니다. 1. **나중에 데이터를 수집하려면 나중에 데이터 수집 확인 및 구성을** 선택합니다. AWS Supply Chain 대시보드에서 연결을 생성한 후 언제든지 데이터를 수집할 수 있습니다. 1. AWS Supply Chain 대시보드에서 **연결 열기를** 선택합니다. 데이터를 수집하려는 연결 데이터 흐름을 선택하고 세로 줄임표를 선택한 다음, **모으기 설정**을 선택합니다. # S/4 HANA에 연결 S/4 HANA 데이터 소스에 연결하려면 먼저, 다음 사전 조건을 완료해야 합니다. 그런 다음는 Amazon S3 경로를 AWS Supply Chain 자동으로 생성하고 SAP 소스 테이블에서 데이터를 수집합니다. ## S/4 HANA에 연결하기 위한 사전 조건 S/4 HANA 데이터 소스에 연결하려면 데이터를 수집하기 전에 다음 사전 조건을 완료해야 합니다. 1. Amazon AppFlow용 SAP OData 커넥터를 통해 ODP 기반 데이터 추출을 활성화하도록 SAP S/4 HANA 시스템을 구성합니다. 자세한 내용은 [SAP OData connector for Amazon AppFlow](https://docs.aws.amazon.com/appflow/latest/userguide/sapodata.html) 단원을 참조하세요. 1. SAP 데이터 소스 또는 추출기를 구성하고에 대한 ODP 기반 OData 서비스를 생성 AWS Supply Chain 하여 정보를 연결하고 추출합니다. 자세한 내용은 [SAP 데이터 소스](#s4-datasources) 단원을 참조하십시오. 1. 다음 인증 유형 중 하나로 SAP 시스템을 구성합니다. + 기본 + OAuth 1. 데이터 추출을 활성화하도록 SAP 시스템에서 보안 역할을 구성합니다. 1. SAP S/4 HANA에 대한 네트워크 연결을 설정합니다. SAP 인스턴스가 보안 VPN에 있고 연결할 포트를 열 수 없는 경우 AWS Supply Chain 를 사용하는 것이 좋습니다 AWS PrivateLink. 수동으로 설정하려면 [AWS SAP용](https://aws.amazon.com/blogs/awsforsap/share-sap-odata-services-securely-through-aws-privatelink-and-the-amazon-appflow-sap-connector/) 섹션을 참조하고 AWS PrivateLink를 사용하여 자동으로 설정하려면 섹션을 CloudFormation참조하세요[CloudFormation](https://github.com/aws-cloudformation/aws-cloudformation-templates/tree/main/AWSSupplyChain/SapPrivateLink). ## S/4 HANA 연결 구성 SAP S/4HANA 데이터 소스에서 데이터를 수집하려면 아래 절차를 따릅니다. 1. AWS Supply Chain 대시보드의 왼쪽 탐색 창에서 **Data Lake**를 선택합니다. 1. **데이터 레이크** 페이지에서 **새 소스 추가**를 선택합니다. **공급망 데이터 소스 선택** 페이지가 나타납니다. 1. **SAP S/4HANA**를 선택합니다. 1. **Next**(다음)를 선택합니다. 1. **SAP S/4HANA 연결 세부 정보**에서 다음을 입력합니다. + **연결 이름** - 이 연결의 이름을 입력합니다. + (선택 사항) **연결 설명** – 이 연결의 이름을 입력합니다. + **기존 AppFlow 커넥터 사용** - 기존 AppFlow 커넥터를 사용하려면 **예를** 선택합니다. + **애플리케이션 호스트 URL** – SAP 계정의 URL을 입력합니다. + **애플리케이션 서비스 경로** – SAP 애플리케이션 서비스 경로를 입력합니다. + **포트 번호** – SAP 포트 번호를 입력합니다. + **클라이언트 번호** – SAP 클라이언트 번호를 입력합니다. + **로그온 언어** – SAP 언어 코드를 입력합니다. 예를 들어 영어의 경우 EN을 입력합니다. + **PrivateLink** - SAP 서버와 AWS 계정 호스팅 간에 프라이빗 연결을 활성화하려면 **활성화**됨을 선택합니다 AWS Supply Chain. + **사용자 이름** – SAP 계정의 사용자 이름을 입력합니다. + **암호** – SAP 계정의 암호를 입력합니다. **참고** Amazon AppFlow는 제공된 SAP **사용자 이름**과 **암호**를 사용하여 SAP에 연결합니다. 1. **SAP에 연결**을 선택합니다. SAP 사용자 이름과 암호를 올바르게 입력하면 **연결 성공** 메시지가 나타납니다. 1. (선택 사항) **선택적 AppFlow 구성**, **1단계 - JSON 템플릿 파일 다운로드****에서 기존 JSON 템플릿 파일 다운로드**를 선택하여 appflow 수집 설정을 수정합니다. **참고** 자체 편집기를 사용하여 .json 파일을 편집할 수 있습니다. AWS Supply Chain에서는 .json 파일을 편집할 수 없습니다. .json 파일을 업데이트한 후 **2단계 - 수정된 JSON 템플릿 파일 업로드**에서 업로드할 **파일 찾아보**기를 선택합니다. **참고** 이 업로드가 실패한 경우 **업로드 요약**에 .json 파일의 오류 또는 충돌이 표시됩니다. .json 파일을 업데이트하여 문제를 해결하고 파일을 다시 업로드할 수 있습니다. 다음은 필요한 일정, 데이터 흐름 및 소스 테이블이 포함된 샘플 .json 파일입니다. ``` { "schedule" : { "scheduleExpression" : "rate(1days)", // scheduleExpression key should be available and the value cannot be null/empty. Format starts with rate and having time values in minutes, hours, or days. For example, rate(1days) "scheduleStartTime" : null // Supported format - "yyyy-MM-dd'T'hh:mm:ss[+|-]hh:mm". For example, 2022-04-26T13:00:00-07:00. ScheduleStartTime should atleast be 5 minutes after current time. A null value will automatically set the start time as 5 minutes after the connection creation time }, "dataFlows" : [ // DataFlows cannot be null or empty. Make sure to choose from the list below "Company-Company", "Geography-Geography", "Inventory-Inventory Level", "Inventory-Inventory Policy", "Outbound-Outbound Order Line", "Outbound-Outbound Shipment", "Product-Product", "Product-Product Hierarchy", "Production Order-Inbound Order", "Production Order-Inbound Order Line", "Purchase Order-Inbound Order", "Purchase Order-Inbound Order Line", "Purchase Order-Inbound Order Line Schedule", "Reference-Reference Fields", "Shipment-Shipment", "Site-Site", "Site-Transportation Lane", "Trading Partner-Trading Partner", "Transfer Order-Inbound Order Line", "Vendor Management-Vendor Lead Time", "Vendor Management-Vendor Product", "Product-Product UOM" ], "sourceTables" : [ // sourceTables cannot be empty { "tableName" : "SomeString", // Should be an existing table name from the SAP instance "extractType" : "DELTA", // Should either be DELTA or FULL "tableCols" : [ // TableCols cannot be empty. Enter valid column names for the table "col1", "col2", "col3" ], "filters" : [// Optional field "colName" : "col1", // colName value should be part of tableCols "dataType" : "String", // Should contain values `STRING` or `DATETIME` "value" : "String", "operator" : "String" // Choose a string value from the pre-defined value of "PROJECTION", "LESS_THAN", "CONTAINS","GREATER_THAN","LESS_THAN_OR_EQUAL_TO","GREATER_THAN_OR_EQUAL_TO","EQUAL_TO","NOT_EQUAL_TO","ADDITION","MULTIPLICATION","DIVISION","SUBTRACTION","MASK_ALL","MASK_FIRST_N","MASK_LAST_N","VALIDATE_NON_NULL","VALIDATE_NON_ZERO","VALIDATE_NON_NEGATIVE",or "VALIDATE_NUMERIC","NO_OP"; ] }, { // sourceTables with same keys - tableName, extractType, tableCols, filters(not mandatory) } ] } ``` 1. **Amazon S3 버킷 결제**에서 Amazon S3 결제 정보를 검토한 다음, **승인**을 선택합니다. 1. **Next**(다음)를 선택합니다. 1. **데이터 매핑**에서 **시작하기**를 선택합니다. 1. **참고** 필수 필드는 이미 매핑되어 있습니다. 기본 변환 레시피를 구체적으로 변경하려는 경우에만 이 단계를 수행하세요. **매핑 레시피** 페이지의 **필드 매핑**에서 기본 변환 레시피를 확인할 수 있습니다. 대상 필드를 추가로 매핑하려면 **매핑 추가**를 선택합니다. **필수 대상 필드**는 필수입니다. 사용자 지정 대상 필드를 더 추가하려면 **대상 필드**를 선택합니다. 1. 변환 레시피의 소스 필드 값과 데이터 매핑을 확인하려면 샘플 데이터를 업로드하면 됩니다. **매핑 레시피** 페이지의 **샘플 데이터 업로드**에서 **파일 찾아보**기를 선택하거나 파일을 끌어서 놓습니다. 샘플 데이터 파일에는 필수 파라미터와 소스 필드 이름이 포함되어야 합니다. 1. **모두 수락하고 계속**을 선택합니다. 1. **검토 및 확인**에서 데이터 연결 요약을 볼 수 있습니다. 데이터 필드 매핑을 편집하려면 **데이터 매핑으로 돌아가기**를 선택합니다. 1. (선택 사항) **레시피 작업**에서 다음을 수행할 수 있습니다. + **레시피 파일 다운로드** – SQL에서 레시피 파일을 텍스트 파일로 편집하려면 **다운로드**를 선택합니다. **참고** 기본 제공 SQL 함수에 관한 자세한 내용은 [Spark SQL](https://spark.apache.org/docs/latest/api/sql/index.html)을 참조하세요. + **레시피 파일 업로드** - **파일 찾아보기**를 선택하거나 편집한 레시피 텍스트 파일을 끌어서 놓습니다. 편집한 레시피 파일을 업로드하고 데이터 필드 매핑을 수정하려면 **업로드 확인**을 선택합니다. 1. 수집을 위해 SAP 소스 데이터를 업로드해야 하는 Amazon S3 위치 경로를 검토하려면 **데이터 모으기 확인 및 구성**을 선택합니다. 또는 **나중에 데이터 모으기 확인 및 구성**을 선택할 수도 있습니다. 언제든지 데이터 모으기 정보를 볼 수 있습니다. AWS Supply Chain 대시보드에서 **연결을** 선택합니다. 데이터를 수집하려는 연결 데이터 흐름을 선택하고 세로 줄임표를 선택한 다음, **모으기 설정**을 선택합니다. ## SAP 데이터 소스 정보를 연결하고 추출 AWS Supply Chain 하도록에 대해 다음 SAP 테이블 소스를 구성합니다. **참고** SAP 데이터 소스를 검색할 때 데이터 소스 이름 앞에 *EntityOf* 접두사를 추가합니다. 예를 들어 데이터 소스 0BP\$1DEF\$1ADDRESS\$1ATTR의 경우 엔터티 이름은 EntityOf0BP\$1DEF\$1ADDRESS\$1ATTR이어야 합니다.**** Amazon AppFlow는 각 SAP 데이터 소스를 추출할 때 엔터티 이름 형식을 사용하여 정보를 추출합니다. 예를 들어 *0BP\$1DEF\$1ADDRESS\$1ATTR*에서 데이터를 추출할 경우 엔터티 경로 */sap/opu/odata/sap/Z0BP\$1DEF\$1ADDRESS\$1ATTR\$1SRV/EntityOf0BP\$1DEF\$1ADDRESS\$1ATT*에서 데이터를 추출합니다. | SAP 데이터 소스 | SAP 데이터 소스 설명 | SAP 소스 테이블 | OData 서비스 이름 | BW 데이터 소스 | SAP 데이터 | 델타/전체 | | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | | 0BP\$1DEF\$1​ADDRESS\$1ATTR | BP 표준 주소 추출 | NA | Z0BP\$1DEF\$1​ADDRESS\$1ATTR​\$1SRV | 데이터 소스 | 마스터 데이터 | 델타 | | 0BPARTNER\$1​ATTR | BP: BW 추출 ​중앙 데이터 | NA | Z0BPARTNER\$1​ATTR\$1SRV | 데이터 소스 | 마스터 데이터 | 델타 | | 0BPARTNER\$1​TEXT | BP: 비즈니스 파트너 텍스트용 데이터 소스 | NA | Z0BPARTNER\$1​TEXT\$1SRV | 데이터 소스 | 마스터 데이터 | 델타 | | 0CO\$1PC\$1ACT​\$105 | 자재 평가:​ 가격 | NA | Z0CO\$1PC\$1​ACT\$105\$1SRV | 데이터 소스 | 마스터 데이터 | 전체 | | 0COMP\$1CODE​\$1TEXT | 회사 코드 텍스트 | NA | Z0COMP\$1CODE​\$1TEXT\$1SRV | 데이터 소스 | 마스터 데이터 | 전체 | | 0CUSTOMER\$1​ATTR | Customer | NA | Z0CUSTOMER\$1​ATTR\$1SRV | 데이터 소스 | 마스터 데이터 | 델타 | | 0MAT\$1VEND\$1​ATTR | 자재 또는 공급업체 | NA | Z0MAT\$1VEND\$1​ATTR\$1SRV | 데이터 소스 | 마스터 데이터 | 델타 | | 0MATERIAL\$1​ATTR | Material | NA | Z0MATERIAL\$1​ATTR\$1SRV | 데이터 소스 | 마스터 데이터 | 델타 | | 0MATERIAL\$1​TEXT | 자재 텍스트 | NA | Z0MATERIAL\$1​TEXT\$1SRV | 데이터 소스 | 마스터 데이터 | 델타 | | 0PURCH\$1ORG\$1​TEXT | 구매 조직 텍스트 | NA | Z0PURCH\$1ORG\$1​TEXT\$1SRV | 데이터 소스 | 마스터 데이터 | 전체 | | 0VENDOR\$1​ATTR | Vendor | NA | Z0VENDOR\$1​ATTR\$1SRV | 데이터 소스 | 마스터 데이터 | 델타 | | 2LIS\$102\$1HDR | 구매 데이터(헤더 레벨) | NA | Z2LIS\$102\$1​HDR\$1SRV | 데이터 소스 | 트랜잭션 | 델타 | | 2LIS\$102\$1ITM | 구매 데이터(항목 레벨) | NA | Z2LIS\$102\$1​ITM\$1SRV | 데이터 소스 | 트랜잭션 | 델타 | | 2LIS\$102\$1SCL | 구매 데이터(일정 라인 레벨) | NA | Z2LIS\$102\$1​SCL\$1SRV | 데이터 소스 | 트랜잭션 | 델타 | | 2LIS\$102\$1SCN | 일정 라인 확인 | NA | Z2LIS\$102\$1​SCN\$1SRV | 데이터 소스 | 트랜잭션 | 델타 | | 2LIS\$103\$1BF | 재고 관리의 상품 이동 | NA | Z2LIS\$103\$1​BF\$1SRV | 데이터 소스 | 트랜잭션 | 델타 | | 2LIS\$104\$1P​\$1MATNR | PP/PP-PI의 자재 보기 | NA | Z2LIS\$104\$1P\$1​MATNR\$1SRV | 데이터 소스 | 트랜잭션 | 델타 | | 2LIS\$108TRFKP | 항목 레벨의 발송 비용 | NA | Z2LIS\$108TRFKP​\$1SRV | 데이터 소스 | 트랜잭션 | 델타 | | 2LIS\$108TRTLP | 발송: 섹션별 배송 항목 데이터 | NA | Z2LIS\$108TRTLP​\$1SRV | 데이터 소스 | 트랜잭션 | 델타 | | 2LIS\$108TRTK | 발송: 헤더 데이터 | NA | Z2LIS\$108TRTK​\$1SRV | 데이터 소스 | 트랜잭션 | 델타 | | 2LIS\$111​\$1VAHDR | 판매 문서 헤더 | NA | Z2LIS\$111​\$1VAHDR\$1SRV | 데이터 소스 | 트랜잭션 | 델타 | | 2LIS\$111​\$1VAITM | 판매 문서 항목 | NA | Z2LIS\$111\$1​VAITM\$1SRV | 데이터 소스 | 트랜잭션 | 델타 | | 2LIS\$112\$1VCITM | 배송 항목 데이터 | NA | Z2LIS\$112​\$1VCITM\$1SRV | 데이터 소스 | 트랜잭션 | 델타 | | ZADRC | 주소 | ADRC | ZADRC\$1SRV | 표 | 마스터 데이터 | 전체 | | ZBUT021\$1FS | 파트너 주소 | BUT021\$1FS | ZBUT021\$1FS​\$1SRV | 표 | 마스터 데이터 | 전체 | | ZCDHDR | 문서 헤더 변경 | CDHDR | ZCDHDR\$1SRV | 표 | 마스터 데이터 | 델타 | | ZEINA | 구매 정보 레코드: 일반 데이터 | EINA | ZEINA\$1SRV | 표 | 마스터 데이터 | 전체 | | ZEINE | 구매 정보 레코드: 구매 조직 데이터 | ZV\$1EINE | ZEINE\$1SRV | 표 | 마스터 데이터 | 전체 | | ZEKKO | 구매 문서 헤더 | ZV\$1EKKO | ZEKKO\$1SRV | 표 | 트랜잭션 | 델타 | | ZEKPO | 구매 문서 항목 | ZV\$1EKPO | ZEKPO\$1SRV | 표 | 트랜잭션 | 델타 | | ZEQUI | 장비 마스터 데이터 | EQUI | ZEQUI\$1SRV | 표 | 마스터 데이터 | 전체 | | ZGEOLOC | 지리적 위치 | GEOLOC | ZGEOLOC\$1SRV | 표 | 마스터 데이터 | 전체 | | ZLIKP | 배송 헤더 데이터 | LIKP | ZLIKP\$1SRV | 표 | 트랜잭션 | 델타 | | ZLIPS | 배송: 항목 데이터 | ZV\$1LIPS | ZLIPS\$1SRV | 표 | 트랜잭션 | 델타 | | ZMDRP\$1​NODTT | DRP 네트워크의 노드 유형 | MDRP\$1NODTT | ZMDRP\$1NODTT​\$1SRV | 표 | 마스터 데이터 | 전체 | | ZMARC | 자재의 플랜트 데이터 | ZQ\$1MARC | ZMARC\$1SRV | 표 | 마스터 데이터 | 전체 | | ZMARD | 자재의 보관 위치 데이터 | ZQ\$1MARD | ZMARD\$1SRV | 표 | 마스터 데이터 | 전체 | | ZMCHB | 배치 재고 | ZQ\$1MCHB | ZMCHB\$1SRV | 표 | 마스터 데이터 | 전체 | | ZT001W | 플랜트 | T001W | ZT001W\$1SRV | 표 | 마스터 데이터 | 전체 | | ZT005T | 국가 이름 | T005T | ZT005T\$1SRV | 표 | 마스터 데이터 | 전체 | | ZT141T | 자재 상태 설명 | T141T | ZT141T\$1SRV | 표 | 마스터 데이터 | 전체 | | ZT173T | 운송 배송 유형 텍스트 | T173T | ZT173T\$1SRV | 표 | 마스터 데이터 | 전체 | | ZT179 | 자재: 제품 계층 구조 | T179 | ZT179\$1SRV | 표 | 마스터 데이터 | 전체 | | ZT179T | 자재: 제품 계층 구조 텍스트 | T179T | ZT179T\$1SRV | 표 | 마스터 데이터 | 전체 | | ZT370U | 장비 범주 텍스트 | T370U | ZT370U\$1SRV | 표 | 마스터 데이터 | 전체 | | ZT618T | 운송 방식 설명 | T618T | ZT618T\$1SRV | 표 | 마스터 데이터 | 전체 | | ZTVRAB | 경로 단계 | TVRAB | ZTVRAB\$1SRV | 표 | 마스터 데이터 | 전체 | | ZTVRO | 경로 | TVRO | ZTVRO\$1SRV | 표 | 마스터 데이터 | 전체 | | ZVALW | 경로 일정 | VALW | ZVALW\$1SRV | 표 | 마스터 데이터 | 전체 | | ZVBBE | 판매 요건: 개별 레코드 | VBBE | ZVBBE\$1SRVs | 표 | 마스터 데이터 | 전체 | | ZINB\$1​SHIPMENT | 발송 헤더 및 항목(인바운드) | 조인 조건에 따른 ZV\$1INB\$1​SHIPMENT: VTTK.MANDT = VTTP.MANDT​ 및 VTTK.TKNUM = VTTP.TKNUM | ZINB\$1SHIPMENT​\$1SRV | 표 | 트랜잭션 | 전체 | | ZAUFK | 주문 마스터 데이터 | AUFK | ZAUFK\$1SRV | 표 | 마스터 데이터 | 전체 | | ZMARM | 재료 측정 단위 | MARM | ZMARM\$1SRV | 표 | 마스터 데이터 | 전체 | | ZEBAN | 구매 요청 | EBAN | ZEBAN\$1SRV | 표 | 트랜잭션 데이터 | 델타 | # SAP ECC 6.0에 연결 SAP ECC 6.0에서 데이터를 추출하려면 아래 절차를 따르세요. 1. AWS Supply Chain 대시보드의 왼쪽 탐색 창에서 **Data Lake**를 선택합니다. 1. **데이터 레이크** 페이지에서 **새 소스 추가**를 선택합니다. **공급망 데이터 소스 선택** 페이지가 나타납니다. 1. **SAP ECC**를 선택합니다. 1. **SAP ECC 연결 세부 정보**에서 다음을 입력합니다. + **연결 이름** - 연결의 이름을 입력합니다. 연결 이름에는 문자, 숫자, 대시만 포함할 수 있습니다. + **연결 설명** - 연결에 대한 설명을 입력합니다. 1. **Amazon S3 버킷 결제**에서 Amazon S3 결제 정보를 검토한 다음, **승인**을 선택합니다. 1. **Next**(다음)를 선택합니다. 1. **데이터 매핑**에서 **시작하기**를 선택합니다. 1. **참고** 필수 필드는 이미 매핑되어 있습니다. 기본 변환 레시피를 구체적으로 변경하려는 경우에만 이 단계를 수행하세요. **매핑 레시피** 페이지의 **필드 매핑**에서 기본 변환 레시피를 확인할 수 있습니다. 대상 필드를 추가로 매핑하려면 **매핑 추가**를 선택합니다. **필수 대상 필드**는 필수입니다. 사용자 지정 대상 필드를 더 추가하려면 **대상 필드**를 선택합니다. 1. **참고** 트랜잭션 엔터티의 레시피를 편집 AWS Glue DataBrew 하는 데만를 사용할 수 있습니다. AWS Supply Chain 를 사용하여 레시피를 다운로드하고 DataBrew에서 편집합니다. 그런 다음 레시피를 다시에 업로드합니다 AWS Supply Chain. AWS Supply Chain 웹 애플리케이션을 사용하여 레시피의 트랜잭션 데이터 필드를 편집할 수 없습니다. (선택 사항) **레시피 작업**에서 다음을 수행할 수 있습니다. + **레시피 파일 다운로드** – DataBrew를 사용하여 오프라인에서 레시피 파일을 편집하려면 **다운로드**를 선택합니다. + **레시피 파일 업로드** - **파일 찾아보기**를 선택하거나 편집한 레시피 파일을 이동(끌어서 놓기)합니다. 편집한 레시피 파일을 업로드하고 데이터 필드 매핑을 수정하려면 **업로드 확인**을 선택합니다. + **기본 레시피로 재설정** – 모든 사용자 지정 매핑을 제거하고 AWS Supply Chain에서 권장하는 기본 레시피로 되돌리려면 **예, 레시피 재설정**을 선택합니다. 1. 소스 필드 매핑을 편집하고 변환 레시피를 검증하려면 샘플 데이터를 업로드하면 됩니다. **매핑 레시피** 페이지의 **샘플 데이터 업로드**에서 **파일 찾아보기**를 선택하거나 파일을 이동(끌어서 놓기)합니다. 샘플 데이터 파일에는 필수 파라미터와 소스 필드 이름이 포함되어야 합니다. 1. **모두 수락하고 계속**을 선택합니다. 1. **검토 및 확인**에서 데이터 연결 요약을 볼 수 있습니다. 데이터 필드 매핑을 편집하려면 **데이터 매핑으로 돌아가기**를 선택합니다. 1. 수집을 위해 SAP 소스 데이터를 업로드해야 하는 Amazon S3 경로를 검토하려면 **데이터 모으기 확인 및 구성**을 선택합니다. 또는 **나중에 데이터 모으기 확인 및 구성**을 선택할 수도 있습니다. 언제든지 데이터 모으기 정보를 볼 수 있습니다. AWS Supply Chain 대시보드에서 **연결을** 선택합니다. 데이터를 수집하려는 연결 데이터 흐름을 선택하고 세로 줄임표를 선택한 다음, **모으기 설정**을 선택합니다. 1. Amazon S3 API를 사용하여 데이터를 수집하지 않는 경우 Amazon S3 콘솔에서 Amazon S3 경로를 수동으로 생성합니다. 경로를 생성하는 방법에 대한 자세한 내용은 섹션을 참조하세요[Amazon S3 버킷에 데이터 업로드](manually-uploading-data.md). 1. 다음 표를 검토하여 SAP 소스로 AWS Supply Chain 데이터 엔터티를 매핑합니다. **중요** **Amazon S3 경로** 페이지에서 하위 엔터티보다 먼저 상위 엔터티를 업로드해야 합니다. 먼저 모든 상위 엔터티를 업로드한 다음, 모든 하위 엔터티를 함께 업로드할 수 있습니다. [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/aws-supply-chain/latest/userguide/connecting-sap-ecc.html) # 공급 계획을 위한 새 아웃바운드 소스 추가 새 아웃바운드 소스를 사용하여 업데이트된 *Supply Planning* 구매 주문 요청 또는 계획 개선 사항을 업로드할 수 있습니다. 1. AWS Supply Chain 대시보드의 왼쪽 탐색 창에서 **Data Lake**를 선택한 다음 **Data Ingestion** 탭을 선택합니다. **데이터 수집** 페이지가 나타납니다. 1. **아웃바운드 소스 추가**를 선택합니다. **Amazon S3 연결 세부 정보** 페이지가 나타납니다. 1. **연결 이름**에 Amazon S3 연결의 이름을 입력합니다. 1. **아웃바운드 데이터**에서 내보낼 아웃바운드 데이터 흐름을 선택합니다. 구매 주문 요청 및 공급 예측 데이터 흐름이 지원됩니다. 1. **확인**을 선택합니다. 새 아웃바운드 소스가 생성되고 **연결 페이지가** 나타납니다. # 기존 연결에 대한 데이터 수집 Amazon S3를 사용하는 경우 수집 옵션은 다음과 같습니다. + **추가** - 수집 데이터를 추가하거나 증분 수집을 위해 소스 경로의 모든 파일이 데이터 레이크로 수집되기 전에 단일 데이터 세트로 결합됩니다. 이 방법은 며칠에 걸친 파일에 대한 데이터의 완전성을 보장합니다. S3 버킷의 소스 경로에서 파일을 제거하면 소스 경로에서만 사용할 수 있는 파일이 데이터 레이크에 수집됩니다. *추가* 옵션을 사용하면 Amazon S3의 파일이 데이터 레이크에서 복제 및 동기화됩니다. + **덮어쓰기** - 바꾸는 동안 데이터 파일은 소스 경로에서 업데이트될 때 데이터 레이크로 수집됩니다. 각 새 파일은 데이터 세트를 완전히 대체합니다. **참고** *추가* 및 *덮어쓰기* 옵션 모두에서 소스 흐름과 해당 데이터를 삭제할 수 있습니다. 다음은 *EDI*, *SAP S/4 HANA* 및 *SAP ECC*에 대한 수집 작업 옵션입니다. + **업데이트** - 레시피에 사용된 것과 동일한 필드를 사용하여 기존 데이터 행을 업데이트합니다. + **바꾸**기 - 업로드된 기존 데이터를 삭제하고 새 수신 데이터로 바꿉니다. + **삭제** - 기본 IDs. **데이터 수집을 시작하려면 아래 절차를 따릅니다.** 1. AWS Supply Chain 대시보드의 왼쪽 탐색 창에서 **Data Lake**를 선택합니다. 1. **데이터 수집** 탭에서 **연결을** 선택합니다. 1. 데이터를 수집할 연결을 선택하고 **데이터 수집**을 선택합니다. **데이터 수집 구성** 페이지가 나타납니다. 1. **Get started**를 선택합니다. 1. **데이터 수집 세부 정보** 페이지에서 데이터를 *업데이트*, *교체* 또는 *삭제할*지 선택합니다. 복사를 선택하여 Amazon S3 경로를 **복사**합니다. # Amazon S3 버킷에 데이터 업로드 **참고** SAP ERP Component Central(ECC) 커넥터 및 EDI 커넥터에 대해이 절차를 수행하여 인스턴스와 AWS Supply Chain 연결된 S3 버킷의 데이터를 수동으로 수집합니다. Amazon S3 API를 사용하여 데이터를 업로드하는 경우 [SAP ECC 6.0에 연결](connecting-sap-ecc.md)또는 섹션을 참조하세요[EDI에 연결](connecting-edi.md). AWS Supply Chain 인스턴스와 연결된 Amazon S3 버킷에 데이터를 업로드하려면 다음 절차를 따릅니다. 1. AWS Supply Chain 대시보드의 왼쪽 탐색 모음에서 **연결 열기를** 선택합니다. 1. 필요한 연결을 선택합니다. 1. **연결 세부 정보** 페이지에서 **복사**를 선택하여 Amazon S3 경로를 복사하거나 Amazon S3 경로를 기록해 둡니다. 1. [https://console.aws.amazon.com/s3/](https://console.aws.amazon.com/s3/) Amazon S3 콘솔을 열고 로그인합니다. 1. **버킷**에서 폴더 또는 파일을 업로드할 버킷의 이름(Amazon S3 경로의 이름)을 선택합니다. 1. AWS Supply Chain 대시보드에서 복사한 Amazon S3 경로로 이동합니다. 1. **업로드**를 선택합니다. ![\[Amazon S3 버킷에 데이터 업로드\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/aws-supply-chain/latest/userguide/images/S3_console.png)