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サプライチェーンデータレイクソリューション
公開日: 2022 年 5 月 18 日 (図の履歴)
このアーキテクチャでは、サプライチェーンのデータレイクを構築できます AWS。計画、実行、リアルタイムの出荷ステータスプロバイダーからデータを取り込みます。アナリストとプランナー向けにクロスカテゴリのスコアカードを構築します。このソリューションは、データレイクAWS Lake Formationに を使用し、抽出、変換、ロード (ETL) AWS Glue に を使用します。Amazon SageMaker AI は、機械学習 (ML) 機能を提供します。
サプライチェーンのデータレイク図
次の手順では、このアーキテクチャのデータインジェストと分析パイプラインについて説明します。
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複数のエンタープライズソースからサプライチェーンデータを収集します。ERP/CRM SaaS アプリケーション、製造エッジデバイス、ログ、ストリーミングメディア、ソーシャルネットワークを含めます。
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AWS Database Migration Service、、Amazon KinesisAWS DataSync、Amazon MSK、、AWS IoT CoreAmazon AppFlow を使用してデータを取り込みます。 Amazon Kinesis
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AWS Data Exchange を使用して、サードパーティーのデータ (気象データなど) をデータレイクに統合します。
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でスケーラブルなサプライチェーンのデータレイクを構築します AWS Lake Formation。
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データレイクストレージには Amazon Simple Storage Service を使用します。
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AWS Glue を使用して、ERP、計画、出荷の可視性システムなど、複数のデータストアにまたがるデータの抽出、変換、カタログ化、取り込みを行います。
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サーバーレスインタラクティブクエリサービスとして Amazon S3 のデータを分析します。 Amazon Athena
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Amazon Quick Sight を使用してダッシュボードを構築し、プランナーが計画から実行、リアルタイムの出荷ステータスまでドリルダウンできるようにします。
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Amazon Redshift をクラウドデータウェアハウスとして使用します。
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Amazon EMR をクラウドビッグデータプラットフォームとして使用して、大量のデータを処理します。
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SageMaker AI を使用して ML モデルを構築、トレーニング、デプロイします。サプライチェーンアプリケーションにインテリジェンスを追加します。
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Amazon Neptune グラフデータベースを使用して、ネットワーククエリの速度と精度を最適化します。
詳細情報
詳細については、次のリソースを参照してください。
図の履歴
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| 変更 | 説明 | 日付 |
|---|---|---|
初版発行 | リファレンスアーキテクチャ図が最初に公開されました。 | 2022 年 5 月 18 日 |
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