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# AWS 現代資料架構
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本指南不會說明如何實作資料策略架構 AWS。這是 AWS 文件、部落格文章和其他指南中涵蓋的廣泛主題 （請參閱資源一節）。不過，下圖提供高階概觀。它說明 [上現代資料架構 AWS](https://docs.aws.amazon.com/wellarchitected/latest/analytics-lens/modern-data-architecture.html)的主要元件，並涵蓋大部分可在藍圖中的服務。

![\[AWS 資料服務\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/prescriptive-guidance/latest/strategy-aws-data/images/aws-data-services.png)


此架構的主要元件支援[先前討論](framework.md)的現代資料策略的技術原則：

1. 使用**整合、經濟實惠且可擴展的儲存層**，因此每個資料生產者和消費者都有與資料互動的技術能力。

   [Amazon Simple Storage Service (Amazon S3)](https://aws.amazon.com/s3/) 是一種物件儲存服務，以低成本提供整合、可擴展性、資料可用性、安全性和效能。

1. **安全性是強制性**的。套用資料隱私權規則、提供加密的資料保護、啟用稽核，並提供自動化合規。

   若要以自動化方式套用資料隱私權、保護和合規，以及啟用稽核，您可以使用 [AWS Key Management Service (AWS KMS)](https://aws.amazon.com/kms/)、 [AWS Identity and Access Management (IAM)](https://aws.amazon.com/iam/)、[AWS Secrets Manager](https://aws.amazon.com/secrets-manager/)、 [AWS Audit Manager](https://aws.amazon.com/audit-manager)和 [Amazon Macie](https://aws.amazon.com/macie/)。

1. **監管資料，以在公司間共用**。提供唯一的資料目錄和商業詞彙表，讓使用者可以找到並使用他們所需的資料。

    [AWS Lake Formation](https://aws.amazon.com/lake-formation/) 可協助您管理資料，並在公司間共用資料。此外，您可以使用 [Amazon DataZone](https://aws.amazon.com/datazone/) （預覽） 在 上建立唯一的資料目錄[AWS Glue](https://aws.amazon.com/glue/)和商業詞彙表，讓您的員工能夠找到所需的資料。

1. **為正確的任務選取正確的服務。**選擇元件時，請考慮功能、可擴展性、資料延遲、執行服務所需的精力、彈性、整合和自動化。

   您可以考慮使用 [Amazon Athena](https://aws.amazon.com/athena/)、[Amazon EMR](https://aws.amazon.com/emr/)、[AWS Glue](https://aws.amazon.com/glue/)、[Amazon OpenSearch Service](https://aws.amazon.com/what-is/opensearch/)、[Amazon Kinesis](https://aws.amazon.com/kinesis/)、[Amazon Redshift](https://aws.amazon.com/redshift/)、[Amazon Managed Streaming for Apache Kafka (Amazon MSK)](https://aws.amazon.com/msk/) 和 [Amazon Quick](https://aws.amazon.com/quicksuite/) 來管理您的任務。例如，您可以使用 Kinesis 或 Amazon MSK 執行即時串流、使用 Amazon EMR 進行資料處理 AWS Glue，或使用 OpenSearch Service 進行搜尋、使用 Athena 進行臨機操作查詢，以及使用 Amazon Redshift 進行資料倉儲。

1. 使用**人工智慧 (AI) 和機器學習 (ML)**。

   您可以使用 [AWS AI 服務和](https://aws.amazon.com/machine-learning/ai-services/) [Amazon SageMaker AI ](https://aws.amazon.com/sagemaker)來啟用人工智慧的使用。

1. **為商業人員提供具有抽象概念****的資料讀寫能力**和工具。

   提供資料讀寫能力、工具和抽象的程序不屬於架構，但您可以使用 [Amazon DataZone](https://aws.amazon.com/datazone/) （預覽）[AWS Lake Formation](https://aws.amazon.com/lake-formation/)、 和 [Amazon Quick](https://aws.amazon.com/quicksight/) 作為資料抽象工具。

1. **測試**資料計畫的假設，並**測量其結果**。

   您可以使用 [Amazon OpenSearch Service](https://aws.amazon.com/what-is/opensearch/) 儀表板或 [Amazon Quick](https://aws.amazon.com/quicksuite/) 來處理業務成果指標和測試結果，並驗證您的假設。

如需不同使用案例的範例架構範例，請參閱 Architecture [AWS Center](https://aws.amazon.com/architecture/) 中的參考架構圖表。您的技術團隊應該使用這些圖表僅供參考，並根據您自己的需求、環境和專案進行自訂。