Les traductions sont fournies par des outils de traduction automatique. En cas de conflit entre le contenu d'une traduction et celui de la version originale en anglais, la version anglaise prévaudra.
Plateforme de données des compagnies aériennes
Date de publication : 23 août 2022 (Historique du diagramme)
Cette architecture de référence fournit aux compagnies aériennes une plate-forme de données qui remplace ou augmente l'infrastructure de données sur site. Les compagnies aériennes utilisent cette architecture pour créer des produits de données appartenant à des domaines avec stockage et calcul séparés. La plateforme prend en charge les opérations aériennes, les services aux passagers et les domaines des programmes de fidélité.
Les initiatives des compagnies aériennes visant à créer des banques de données opérationnelles ne s'adaptent souvent pas au changement. Les schémas rigides, les longs délais de mise en œuvre, les opérations cloisonnées et les limites d'évolutivité sur site limitent l'agilité. Cette architecture de plate-forme de données allège ou remplace la charge de votre plate-forme de données sur site. Cela augmente l'agilité du développement et les économies de coûts.
Cette architecture utilise le maillage de données de mise en œuvre des voyages et de l'accueil comme base d'une approche de conception appartenant à un domaine.
Schéma de plate-forme de données des compagnies aériennes
Les étapes suivantes décrivent l'architecture :
-
Créez des produits de données pour des domaines pertinents tels que les vols, les passagers et la fidélité. Séparez le stockage du calcul pour faire évoluer chacun de manière indépendante.
-
Dans le magasin de données opérationnelles, utilisez des services gérés et des bases de données spécialement conçues avec des modèles de microservices et d'événements. Cela remplace une infrastructure sur site coûteuse. Il élimine les bases de données opérationnelles, l'infrastructure d'architecture orientée services (SOA) et le middleware orienté messages.
-
Utilisez des normes ouvertes pour créer un lac de données avec Amazon S3. Utilisez un schéma de lecture pour rendre les données brutes et sélectionnées disponibles pour tous les rôles d'utilisateur.
-
Pour les modèles de requêtes connus, créez des schémas d'entrepôt de données d'entreprise standard dans Amazon Redshift. Créez des data marts dans Amazon Redshift pour les analyses les plus utilisées. Pour les requêtes ad hoc, publiez le catalogue de données dans AWS Glue. Utilisez Athena pour interroger directement le lac de données.
-
Utilisez Amazon SageMaker AI pour les AI/ML modèles standard. Développez des modèles de segmentation de la clientèle et de valeur à vie en vous appuyant sur le lac de données.
Suggestions de lecture
Pour plus d'informations, consultez les ressources suivantes :
Historique du diagramme
Pour recevoir des mises à jour concernant ce schéma d'architecture de référence, abonnez-vous au fil RSS.
| Modification | Description | Date |
|---|---|---|
Publication initiale | Schéma d'architecture de référence publié pour la première fois. | 23 août 2022 |
Obligation d'abonnement RSS
Pour vous abonner aux mises à jour RSS, un plug-in RSS doit être activé pour le navigateur que vous utilisez.
