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에서 지리 공간 데이터 레이크 확장 AWS - 에서 지리 공간 데이터 레이크 확장 AWS
AWS 다이어그램에서 지리 공간 데이터 레이크 확장참조 자료기여자다이어그램 기록

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에서 지리 공간 데이터 레이크 확장 AWS

게시일: 2023년 8월 14일(다이어그램 기록)

물류 및 보험부터 공급망 최적화에 이르기까지 모든 조직에서 사용할 수 있도록 많은 조직에서 지리 공간 데이터의 리포지토리가 점점 더 중요해지고 있습니다. 이 참조 아키텍처는 확장 가능한 지리 공간 데이터 리포지토리를 구축하는 방법을 보여줍니다 AWS. 지리 공간 데이터 파이프라인의 설계를 간소화하여 오픈 데이터 레지스트리의 AWS관리형 데이터 세트를 통합하여 원시 데이터에 대한 액세스를 가속화하므로 데이터 레이크에 저장할 필요가 없습니다. AWS 다양한 배포 메커니즘과 통합되며 다양한 처리 수요를 지원합니다.

AWS 다이어그램에서 지리 공간 데이터 레이크 확장

확장 가능한 지리 공간 데이터 리포지토리를 구축하는 방법을 보여주는 참조 아키텍처 다이어그램입니다 AWS.

  1. 새로운 장면 감지를 기반으로 데이터 수집 파이프라인을 시작합니다.   적절한 필터를 사용하여 관리형 데이터 세트에 대한 Amazon Simple Notification Service(Amazon SNS) 주제를 구독합니다.

     Amazon CloudWatch 규칙을 사용하여 특정 시간대에 수집을 시작하도록 시간 기반 이벤트를 구성할 수 있습니다.

  2. AWS Lambda는 각 데이터 세트에 대해 SpatioTemporal Asset Catalogs(STAC) API를 쿼리하여 제품 세부 정보를 가져옵니다. 를 통해 데이터 처리 파이프라인을 시작합니다AWS Step Functions.

  3. Step Functions는 처리 작업을 오케스트레이션합니다. 병렬 또는 순차 처리는 작업 특성 및 요구 사항에 따라 구성할 수 있습니다.

  4. Amazon Elastic Container Service(Amazon ECS)는 컨테이너화된 작업을 실행하여 다음을 수행합니다.

    • 오픈 데이터 레지스트리에 호스팅된 데이터 세트에서 제품을 다운로드합니다 AWS.

    • 타일을 관심 영역으로 처리(크롭 및 지오모시아크)하고 Amazon Simple Storage Service(Amazon S3) Aoi 처리 버킷에 저장합니다. 메타데이터를 빌드하고 Amazon DynamoDB에 저장합니다. PostGIS 확장을 사용하여 Amazon Aurora Postgres에 벡터 데이터를 저장합니다.

  5. Step Functions는 Amazon SageMaker AI를 사용하여 다음 처리 작업을 시작합니다.

  6. SageMaker AI 호스팅 ML 모델은 클라우드 제거 및 밴드 수학을 수행합니다.

  7. Amazon WorkSpaces 호스팅 GIS 워크벤치는 시각화에 사용할 수 있습니다. 데이터는 Amazon S3 사전 처리된 버킷에 저장됩니다.

참조 자료

자세한 내용은 섹션을 참조하세요.

기여자

이 참조 아키텍처 다이어그램의 기여자는 다음과 같습니다.

  • Ajit Rajdeosingh, Amazon Web Services의 Senior Solutions Architect

다이어그램 기록

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변경 사항설명날짜

최초 게시

참조 아키텍처 다이어그램이 처음 게시되었습니다.

2023년 8월 14일

참고

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