데이터 엔지니어링 원칙 - AWS 권장 가이드

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데이터 엔지니어링 원칙

최신 데이터 파이프라인을 위한 아키텍처를 빌드할 때 다음 표의 원칙을 채택하는 것이 좋습니다.

원칙

예시

사용 사례:

유연성

마이크로서비스 사용

FastGo enjoys flexibility and scalability with a microservices architecture on AWS(AWS 사례 연구)

재현성

코드형 인프라(IaC)를 사용하여 서비스 배포

Part 3: How NatWest Group built auditable, reproducible, and explainable ML models with Amazon SageMaker(AWS 기계 학습 블로그)

재사용성

공유 방식으로 라이브러리 및 참조 사용

Create and reuse governed datasets in Amazon QuickSight with new Dataset-as-a-Source feature(AWS 빅 데이터 블로그)

확장성

모든 데이터 로드를 수용할 수 있는 서비스 구성 선택

AWS 클라우드에서 성장 및 규모 조정을 위해 데이터 레이크 설계(AWS 권장 가이드)

감사 가능성

로그, 버전 및 종속성을 사용하여 감사 추적 유지

How Parametric Built Audit Surveillance using AWS Data Lake Architecture(AWS 아키텍처 블로그)