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운송 및 물류 데이터 레이크
게시일: 2020년 3월 15일(다이어그램 기록)
이 아키텍처는 데이터 사일로를 깨고 여러 소스의 운송 및 물류 데이터를 위한 단일 리포지토리를 생성하는 방법을 보여줍니다. 완전 관리형, pay-per-use 및 확장 가능한 아키텍처를 사용하여 온프레미스 데이터베이스 관리의 복잡성과 비용을 제거할 수 있습니다.
운송 및 물류 데이터 레이크
다음 단계에서는 아키텍처를 설명합니다.
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AWS Snowball을 사용한 과거 및 대규모 데이터베이스, Amazon Kinesis를 사용한 실시간 데이터, AWS DataSync를 사용한 ERP 데이터 동기화, Amazon AppSync를 사용한 모바일 앱 데이터 등 여러 소스에서 데이터를 수집합니다.
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Lake Formation을 사용하여 원시 데이터를 자동으로 추출, 변환 및 로드합니다. 스키마를 검색하고 추가 데이터 탐색을 위한 데이터 카탈로그를 생성합니다.
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비즈니스 크리티컬 데이터를 안전하게 저장, 구성 및 액세스할 수 있는 Amazon Simple Storage Service 데이터 레이크를 생성합니다. Amazon EMR을 사용하여 추출, 변환 및 적재(ETL) 작업을 세밀하게 제어할 수 있습니다. AWS Glue를 사용하여 데이터 카탈로그를 관리합니다.
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Athena 및 Amazon Quick Sight를 사용하여 원시 데이터를 실행 가능한 지식으로 전환합니다. 조직 전체에 주요 비즈니스 인텔리전스 인사이트를 배포합니다. SageMaker AI를 사용하여 ML 기반 예측 및 규범적 분석을 제공합니다.
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AWS 완전 관리형 데이터베이스를 사용하여 네트워크 최적화를 위한 Amazon Neptune 그래프 데이터베이스, 빠른 관계형 쿼리를 위한 Amazon Aurora, 실시간 업데이트가 포함된 대화형 모바일 및 웹 앱을 위한 Amazon DynamoDB 등의 특정 기능을 제공합니다. Amazon Kinesis에서 라이브 데이터 스트림을 수집하여 데이터 지연 시간을 방지합니다.
참조 자료
자세한 내용은 다음 리소스를 참조하세요.
다이어그램 기록
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| 변경 사항 | 설명 | 날짜 |
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최초 게시 | 참조 아키텍처 다이어그램이 처음 게시되었습니다. | 2020년 3월 15일 |
참고
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