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Referenzarchitektur für die Data Escrow-Umgebung - Referenzarchitektur für die Data Escrow-Umgebung
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Referenzarchitektur für die Data Escrow-Umgebung

Veröffentlichungsdatum: 13. Mai 2022 () Verlauf des Diagramms

Diese Architektur zeigt, wie eine Daten-Treuhandumgebung aufgebaut wird. Sie können Daten sicher speichern, teilen und zwischen Publishern und Werbetreibenden darauf zugreifen.

Referenzarchitektur für die Data Escrow-Umgebung

Architekturdiagramm, das eine Daten-Treuhandumgebung für Publisher und Werbetreibende auf zeigt. AWS

  1. Das Publisher-Konto speichert Daten, die für jeden Werbetreibenden spezifisch sind, im Amazon S3-Objektspeicher.

  2. Transformierte Daten werden im transformierten Amazon S3-Objektspeicher gespeichert.

  3. Daten durchlaufen Transformationsprozesse mithilfe von Diensten wie Amazon EMR oder AWS Glue.

  4. Das lokale Steuerungs- und Überwachungssystem regelt und katalogisiert diese S3-Buckets. Dabei werden der AWS Glue-Katalog, Lake Formation und CloudTrail verwendet. CloudWatch

  5. Das lokale Verwaltungs- und Überwachungssystem katalogisiert und verwaltet transformierte S3-Buckets.

  6. Die Ressourcen werden zwischen dem zentralen Verwaltungskonto und dem Publisher-Konto, das die Daten der Werbetreibenden enthält, gemeinsam genutzt. Der Herausgeber kontrolliert das zentrale Verwaltungskonto.

  7. Das zentrale Verwaltungskonto ermöglicht den Zugriff auf das Herausgeberkonto. Das Publisher-Konto wandelt Amazon S3-Objekte in Konten verschiedener Werbetreibender um.

  8. Die Client-Anwendung für Werbetreibende startet einen Prozess zur Integration von Daten von Publishern.

  9. Amazon Managed Workflows für Apache Airflow erstellt Airflow-DAGs für Transformationen.

  10. Der Transformationsprozess extrahiert Daten aus lokalen S3-Buckets, die Daten von Werbetreibenden enthalten.

  11. Der Transformationsprozess erhält Zugriff auf zugehörige Daten aus dem Publisher-Account. Er nutzt die zentrale Steuerung und die Zugriffsebene für Metadaten.

  12. Transformierte und verknüpfte Daten aus beiden Konten werden in endgültigen S3-Buckets gespeichert.

  13. Amazon S3-Datenexporte nach Amazon Redshift oder Abfragen direkt mit oder Amazon Redshift Spectrum.

  14. Amazon Quick Sight greift auf die Tabellen zu, die in oder Amazon Redshift Spectrum erstellt wurden.

  15. Analysten greifen auf Dashboards und Einblicke zu.

Weitere Informationen

Weitere Informationen finden Sie unter

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ÄnderungBeschreibungDatum

Erste Veröffentlichung

Das Referenzarchitekturdiagramm wurde zuerst veröffentlicht.

13. Mai 2022

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