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# Principios de ingeniería de datos
<a name="data-engineering-principles"></a>

Le recomendamos adoptar los principios de la tabla siguiente al crear una arquitectura para una canalización de datos moderna.


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| **Principios** | **Ejemplo** | **Caso de uso** | 
| Flexibilidad | Utilice microservicios | [FastGo enjoys flexibility and scalability with a microservices architecture on AWS](https://aws.amazon.com/solutions/case-studies/fastgo/) (caso práctico de AWS) | 
| Reproducibilidad | Utilice la infraestructura como código (IaC) para implementar los servicios | [Part 3: How NatWest Group built auditable, reproducible, and explainable ML models with Amazon SageMaker](https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/part-3-how-natwest-group-built-auditable-reproducible-and-explainable-ml-models-with-amazon-sagemaker/) (blog de AWS sobre machine learning) | 
| Poder reutilizarlas | Utilice las bibliotecas y las referencias de manera compartida | [Create and reuse governed datasets in Amazon QuickSight with new Dataset-as-a-Source feature](https://aws.amazon.com/blogs/big-data/create-and-reuse-governed-datasets-in-amazon-quicksight-with-new-dataset-as-a-source-feature/) (blog de AWS sobre macrodatos) | 
| Escalabilidad | Elija las configuraciones de servicio que se adapten a las cargas de datos | [Designing a data lake for growth and scale on the AWS Cloud](https://docs.aws.amazon.com/prescriptive-guidance/latest/data-lake-for-growth-scale/welcome.html) (Recomendaciones de AWS) | 
| Auditabilidad | Mantenga un registro de auditoría mediante el uso de registros, versiones y dependencias | [How Parametric Built Audit Surveillance using AWS Data Lake Architecture](https://aws.amazon.com/blogs/architecture/how-parametric-built-audit-surveillance-using-aws-data-lake-architecture/) (blog de AWS sobre arquitecturas) |