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# Prinzipien der Datentechnik
<a name="data-engineering-principles"></a>

Wir empfehlen, dass Sie beim Aufbau einer Architektur für eine moderne Datenpipeline die Prinzipien in der folgenden Tabelle anwenden.


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| **Prinzip** | **Beispiel** | **Anwendungsfall** | 
| Flexibilität | Verwenden Sie Microservices | [FastGo bietet Flexibilität und Skalierbarkeit mit einer Microservices-Architektur auf AWS (AWS-Fallstudie](https://aws.amazon.com/solutions/case-studies/fastgo/)) | 
| Reproduzierbarkeit | Verwenden Sie Infrastructure as Code (IaC), um Ihre Dienste bereitzustellen | [Teil 3: Wie NatWest Group mit Amazon überprüfbare, reproduzierbare und erklärbare ML-Modelle entwickelte SageMaker](https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/part-3-how-natwest-group-built-auditable-reproducible-and-explainable-ml-models-with-amazon-sagemaker/) (AWS Machine Learning Blog) | 
| Wiederverwendbarkeit | Verwenden Sie Bibliotheken und Referenzen gemeinsam | [ QuickSight Mit neuer Dataset-as-a-Source Funktion verwaltete Datensätze in Amazon erstellen und wiederverwenden](https://aws.amazon.com/blogs/big-data/create-and-reuse-governed-datasets-in-amazon-quicksight-with-new-dataset-as-a-source-feature/) (AWS Big Data Blog) | 
| Skalierbarkeit | Wählen Sie Servicekonfigurationen für jede Datenlast | [Entwicklung eines Data Lakes für Wachstum und Skalierung in der AWS-Cloud](https://docs.aws.amazon.com/prescriptive-guidance/latest/data-lake-for-growth-scale/welcome.html) (AWS Prescriptive Guidance) | 
| Überprüfbarkeit | Führen Sie anhand von Protokollen, Versionen und Abhängigkeiten einen Prüfpfad | [Wie Parametric die Auditüberwachung mithilfe der AWS Data Lake-Architektur aufgebaut](https://aws.amazon.com/blogs/architecture/how-parametric-built-audit-surveillance-using-aws-data-lake-architecture/) hat (AWS-Architektur-Blog) |