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Arquitectura de referencia de Data Mesh con Amazon DataZone
Fecha de publicación: 20 de noviembre de 2024 (Historial del diagrama)
La malla de datos es un marco arquitectónico y organizativo descentralizado que ayuda a las organizaciones a acelerar la innovación e impulsar el valor empresarial. Esta arquitectura muestra cómo utilizarla Amazon DataZone para crear una solución de datos basada en una malla de datos.
Arquitectura de referencia de Data Mesh con Amazon DataZone
Los siguientes pasos describen la arquitectura:
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Recopile datos de fuentes de toda la empresa a través de bases de datos, archivos compartidos, dispositivos periféricos, registros, redes sociales, aplicaciones SaaS y contenido multimedia en streaming.
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En función del sistema de origen y los requisitos del usuario final, incorpore datos sin procesar con Amazon AppFlow, AWS Database Migration Service, Amazon Kinesis, AWS IoT Core y Amazon Managed Streaming for. Apache Kafka
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En la cuenta de productor, transforme los datos sin procesar con AWS Glue. Almacene los metadatos en el catálogo de datos de AWS Glue, mida la calidad de los datos con AWS Glue Data Quality y registre los datos en Amazon S3, Amazon Redshift, Amazon RDS y fuentes de terceros como activos del Amazon DataZone catálogo mediante trabajos de fuentes de datos.
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La cuenta de gobierno central aloja el Amazon DataZone dominio y el portal de datos relacionado. Asocie AWS las cuentas de los productores y consumidores de datos al Amazon DataZone dominio y cree proyectos en unidades de dominio relacionadas.
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Los usuarios finales inician sesión en el portal de Amazon DataZone datos con las credenciales de IAM o mediante el inicio de sesión único (SSO). https://docs.aws.amazon.com/singlesignon/latest/userguide/what-is.html Buscan, filtran y ven la información de los activos, incluida la calidad de los datos, los metadatos empresariales y los metadatos técnicos.
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Cuando los usuarios finales encuentran activos de interés, solicitan acceso mediante la función de suscripción deAmazon DataZone. El propietario del activo aprueba o rechaza la solicitud en función de su validez.
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Una vez concedida y tramitada la solicitud de suscripción, acceda al activo en la cuenta de consumidor para desarrollar AI/ML modelos mediante SageMaker IA y, para el análisis y la elaboración de informes, utilice Athena, Amazon Redshift y Quick.
Documentación adicional
Para obtener información adicional, consulte los siguientes recursos:
Historial del diagrama
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| Cambio | Descripción | Fecha |
|---|---|---|
Publicación inicial | El diagrama de arquitectura de referencia se publicó por primera vez. | 20 de noviembre de 2024 |
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