AWS CloudFormation를 사용한 자동화 - Amazon Forecast

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AWS CloudFormation를 사용한 자동화

이 튜토리얼에서는 AWS CloudFormation 자동화 스택을 사용하여 Amazon Forecast 파이프라인을 시작하고 데모 데이터 세트를 사용하여 예측을 생성합니다.

AWS Forecast AWS CloudFormation 스택:

AWS CloudFormation 템플릿에는 대상 시계열, 관련 시계열, 항목 메타데이터 데모 데이터 세트가 사전 로드되어 있습니다. 콘솔의 관련 필드에는 해당 S3 위치가 미리 채워져 있습니다.

데모 데이터 세트를 사용하여 이 튜토리얼을 완료한 후에는 동일한 자동화 스택을 사용하여 자체 데이터 세트로 예측을 생성할 수 있습니다.

다음 다이어그램은 이 튜토리얼에서 사용되는 구성 요소를 보여줍니다.

AWS data pipeline for Amazon Forecast, showing data preparation, ingestion, forecasting, and evaluation stages.

필수 조건

튜토리얼을 시작하기 전에 AWS 계정에 로그인하고 AWS CloudFormation 템플릿을 설치하세요.

  1. AWS 계정에 로그인합니다. 아직 없는 경우 AWS 계정을 생성합니다.

  2. AWS CloudFormation 템플릿을 설치합니다. 가장 가까운 리전을 선택합니다.

이 템플릿은 NYC 택시 데이터 세트를 사용하여 데모 스택을 배포합니다.

Forecast 자동화를 위한 AWS CloudFormation 템플릿 배포

NYC 택시 데이터 세트를 사용하여 CloudFormation 템플릿을 배포하려면

1단계: 기본값을 수락하고 다음을 선택합니다.

Create stack interface showing template options and Amazon S3 URL input field.

2단계: 알림을 받을 이메일 주소를 입력하고 다음을 선택합니다.

Datasets configuration form with URL fields for time series data and email input for forecast results.

3단계: 기본값을 수락하고 다음을 선택합니다.

4단계: 기능에서 두 확인란을 모두 선택하여 AWS CloudFormation이 AWS Identity and Access Management(IAM) 리소스 및 중첩된 스택을 생성하도록 허용합니다. 스택 생성을 선택합니다.

Capabilities section with checkboxes for IAM resources and CloudFormation capability acknowledgments.

Forecast에 AWS CloudFormation 템플릿을 배포했습니다.

정리

이 AWS CloudFormation 템플릿을 배포한 후에는 새로 생성된 리소스를 정리하고, 자체 데이터 세트를 사용하여 AWS CloudFormation 스택을 배포하고, 다른 배포 옵션을 탐색할 수 있습니다.

  • 정리: 데모 스택을 삭제해도 "기계 학습을 통한 예측 정확도 개선" 스택은 그대로 유지됩니다. “기계 학습을 통한 예측 정확도 향상” 스택을 삭제하면 모든 S3, Athena, QuickSight, Forecast 데이터가 보존됩니다.

  • 자체 데이터 세트 사용: 자체 시계열 데이터와 함께 이 AWS CloudFormation 템플릿을 배포하려면 2단계의 데이터 세트 구성 섹션에 데이터 세트의 S3 위치를 입력합니다.

  • 기타 배포 옵션: 추가 배포 옵션은 자동 배포를 참조하세요. 데이터를 이미 사용할 수 있는 경우 데모 데이터 없이 스택을 배포할 수 있습니다.