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# Principes d'ingénierie des données
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Nous vous recommandons d'adopter les principes du tableau suivant lorsque vous créez une architecture pour un pipeline de données moderne.


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| **Principe** | **Exemple** | **Cas d'utilisation** | 
| Flexibilité | Utiliser des microservices | [FastGo bénéficie de flexibilité et d'évolutivité grâce à une architecture de microservices sur AWS](https://aws.amazon.com/solutions/case-studies/fastgo/) (étude de cas AWS) | 
| Reproductibilité | Utilisez l'infrastructure en tant que code (IaC) pour déployer vos services | [Partie 3 : Comment le NatWest groupe a créé des modèles de machine learning vérifiables, reproductibles et explicables avec Amazon (AWS SageMaker Machine Learning Blog)](https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/part-3-how-natwest-group-built-auditable-reproducible-and-explainable-ml-models-with-amazon-sagemaker/) | 
| Réutilisation | Utiliser les bibliothèques et les références de manière partagée | [Créez et réutilisez des ensembles de données gouvernés dans Amazon QuickSight grâce à Dataset-as-a-Source une nouvelle fonctionnalité](https://aws.amazon.com/blogs/big-data/create-and-reuse-governed-datasets-in-amazon-quicksight-with-new-dataset-as-a-source-feature/) (blog AWS Big Data) | 
| Evolutivité | Choisissez des configurations de service adaptées à toute charge de données | [Conception d'un lac de données à des fins de croissance et d'évolutivité sur le cloud AWS](https://docs.aws.amazon.com/prescriptive-guidance/latest/data-lake-for-growth-scale/welcome.html) (AWS Prescriptive Guidance) | 
| Auditabilité | Conservez une piste d'audit en utilisant les journaux, les versions et les dépendances | [Comment Parametric a créé un système de surveillance des audits à l'aide de l'architecture AWS Data Lake](https://aws.amazon.com/blogs/architecture/how-parametric-built-audit-surveillance-using-aws-data-lake-architecture/) (blog d'architecture AWS) |