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# Principi di ingegneria dei dati
<a name="data-engineering-principles"></a>

Si consiglia di adottare i principi riportati nella tabella seguente quando si crea un'architettura per una pipeline di dati moderna.


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| **Principio** | **Esempio** | **Caso d'uso** | 
| Flessibilità | Usa i microservizi | [FastGo gode di flessibilità e scalabilità con un'architettura di microservizi su AWS (case study AWS](https://aws.amazon.com/solutions/case-studies/fastgo/)) | 
| Riproducibilità | Usa l'infrastruttura come codice (IaC) per distribuire i tuoi servizi | [Parte 3: Come NatWest Group ha creato modelli di machine learning verificabili, riproducibili e spiegabili con Amazon ( SageMakerAWS Machine](https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/part-3-how-natwest-group-built-auditable-reproducible-and-explainable-ml-models-with-amazon-sagemaker/) Learning Blog) | 
| Riutilizzo | Usa librerie e riferimenti in modo condiviso | [Crea e riutilizza set di dati governati in Amazon QuickSight con una nuova Dataset-as-a-Source funzionalità](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) | 
| Scalabilità | Scegli le configurazioni di servizio adatte a qualsiasi carico di dati | [Progettazione di un data lake per la crescita e la scalabilità sul cloud AWS (AWS](https://docs.aws.amazon.com/prescriptive-guidance/latest/data-lake-for-growth-scale/welcome.html) Prescriptive Guidance) | 
| Verificabilità | Mantieni una traccia di controllo utilizzando log, versioni e dipendenze | In che [modo Parametric ha integrato la sorveglianza di audit con AWS Data Lake Architecture](https://aws.amazon.com/blogs/architecture/how-parametric-built-audit-surveillance-using-aws-data-lake-architecture/) (AWS Architecture Blog) |