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# 供應鏈 Data Lake 解決方案
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發佈日期：**2022 年 5 月 18 日 ([圖表歷史記錄](#scdl-history))**

使用此架構，您可以在其上建置供應鏈資料湖 AWS。從規劃、執行和即時運送狀態提供者擷取資料。為分析師和規劃人員建置跨類別計分卡。解決方案會將 [AWS Lake Formation](https://docs.aws.amazon.com/lake-formation/latest/dg/)用於資料湖，並將 [AWS Glue](https://docs.aws.amazon.com/glue/latest/dg/)用於擷取、轉換和載入 (ETL)。[Amazon SageMaker AI](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/) 提供機器學習 (ML) 功能。

## 供應鏈資料湖圖
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![參考架構圖，顯示如何使用 AWS Lake Formation AWS Glue、SageMaker AI 和 Amazon Neptune 建置供應鏈資料湖。](https://docs.aws.amazon.com/zh_tw/reference-architecture-diagrams/latest/supply-chain-data-lake/images/supply-chain-data-lake.png)


下列步驟說明此架構的資料擷取和分析管道：

1. 從多個企業來源收集供應鏈資料。包括 ERP/CRM SaaS 應用程式、製造邊緣裝置、日誌、串流媒體和社交網路。

1. 使用 [AWS Database Migration Service](https://docs.aws.amazon.com/dms/latest/userguide/)、[AWS DataSync](https://docs.aws.amazon.com/datasync/latest/userguide/)、[Amazon Kinesis](https://docs.aws.amazon.com/streams/latest/dev/)、[Amazon MSK](https://docs.aws.amazon.com/msk/latest/developerguide/)[AWS IoT Core](https://docs.aws.amazon.com/iot/latest/developerguide/)、 和 [Amazon AppFlow](https://docs.aws.amazon.com/appflow/latest/userguide/) 擷取資料。

1. 使用 AWS Data Exchange 將第三方資料 （例如天氣資料） 整合到資料湖中。

1. 使用 建置可擴展的供應鏈資料湖 AWS Lake Formation。

1. 使用 [Amazon Simple Storage Service](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/userguide/) 進行資料湖儲存。

1. 使用 AWS Glue 跨多個資料存放區擷取、轉換、編目和擷取資料，例如 ERP、規劃和運送可見性系統。

1. 使用標準 SQL 搭配 Amazon Athena 做為無伺服器互動式查詢服務，來分析 Amazon S3 中的資料。 [Amazon Athena](https://docs.aws.amazon.com/athena/latest/ug/) 

1. 使用 [Amazon Quick Sight](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/developerguide/welcome.html) 建置儀表板，協助規劃人員從規劃到執行，再到即時運送狀態。

1. 使用 [Amazon Redshift](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/mgmt/) 做為雲端資料倉儲。

1. 使用開放原始碼工具搭配 [Amazon EMR](https://docs.aws.amazon.com/emr/latest/ManagementGuide/) 做為雲端大數據平台，來處理大量資料。

1. 使用 SageMaker AI 建置、訓練和部署 ML 模型。將智慧新增至您的供應鏈應用程式。

1. 使用 [Amazon Neptune](https://docs.aws.amazon.com/neptune/latest/userguide/) 圖形資料庫最佳化網路查詢的速度和準確性。

## 深入閱讀
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如需詳細資訊，請參閱下列資源：
+  [AWS 架構圖示](https://aws.amazon.com/architecture/icons) 
+  [AWS 架構中心](https://aws.amazon.com/architecture/) 
+  [AWS Well-Architected](https://aws.amazon.com/architecture/well-architected) 

## 圖表歷史記錄
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| 變更 | 描述 | 日期 | 
| --- |--- |--- |
| [初次出版](#scdl-history) | 首先發佈參考架構圖。 | 2022 年 5 月 18 日 | 

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