기계 번역으로 제공되는 번역입니다. 제공된 번역과 원본 영어의 내용이 상충하는 경우에는 영어 버전이 우선합니다.
Amazon DataZone Mesh 참조 아키텍처
게시일: 2024년 11월 20일(다이어그램 기록)
데이터 메시는 조직이 혁신을 가속화하고 비즈니스 가치를 창출하는 데 도움이 되는 분산형 아키텍처 및 조직 프레임워크입니다. 이 아키텍처는를 Amazon DataZone 사용하여 데이터 메시 기반 데이터 솔루션을 구축하는 방법을 보여줍니다.
Amazon DataZone Mesh 참조 아키텍처
다음 단계에서는 아키텍처를 설명합니다.
-
데이터베이스, 파일 공유, 엣지 디바이스, 로그, 소셜 네트워크, SaaS 애플리케이션 및 스트리밍 미디어를 통해 엔터프라이즈 전반의 소스에서 데이터를 수집합니다.
-
소스 시스템 및 최종 사용자 요구 사항에 따라 Amazon AppFlow, AWS Database Migration Service, Amazon Kinesis, AWS IoT Core 및 용 Amazon Managed Streaming을 사용하여 원시 데이터를 수집합니다Apache Kafka.
-
생산자 계정에서 AWS Glue를 사용하여 원시 데이터를 변환합니다. 메타데이터를 AWS Glue Data Catalog에 저장하고, AWS Glue Data Quality를 사용하여 데이터 품질을 측정하고, Amazon Amazon S3 Redshift, Amazon RDS 및 타사 소스의 데이터를 데이터 소스 작업을 사용하여 Amazon DataZone 카탈로그의 자산으로 등록합니다.
-
중앙 거버넌스 계정은 Amazon DataZone 도메인 및 관련 데이터 포털을 호스팅합니다. 데이터 생산자 및 소비자의 AWS 계정을 Amazon DataZone 도메인과 연결하고 관련 도메인 단위로 프로젝트를 생성합니다.
-
최종 사용자는를 통해 IAM 자격 증명 또는 Single Sign-On(SSO)을 사용하여 Amazon DataZone 데이터 포털에 로그인합니다https://docs.aws.amazon.com/singlesignon/latest/userguide/what-is.html. 데이터 품질, 비즈니스 메타데이터 및 기술 메타데이터를 포함한 자산 정보를 검색, 필터링 및 확인합니다.
-
최종 사용자는 관심 있는 자산을 찾으면의 구독 기능을 사용하여 액세스를 요청합니다Amazon DataZone. 자산 소유자는 유효성을 기반으로 요청을 승인하거나 거부합니다.
-
구독 요청이 부여되고 이행되면 SageMaker AI를 사용한 AI/ML 모델 개발을 위해 소비자 계정의 자산에 액세스하고 분석 및 보고를 위해 Athena, Amazon Redshift 및 Quick을 사용합니다.
참조 자료
자세한 내용은 다음 리소스를 참조하세요.
다이어그램 기록
이 참조 아키텍처 다이어그램의 업데이트에 대한 알림을 받으려면 RSS 피드를 구독하세요.
| 변경 사항 | 설명 | 날짜 |
|---|---|---|
최초 게시 | 참조 아키텍처 다이어그램이 처음 게시되었습니다. | 2024년 11월 20일 |
참고
RSS 업데이트를 구독하려면 사용 중인 브라우저에 대해 RSS 플러그인이 활성화되어 있어야 합니다.
