亚马逊的数据网格参考架构 DataZone

通过数据库、文件共享、边缘设备、日志、社交网络、SaaS 应用程序和流媒体从整个企业的来源收集数据。

根据源系统和最终用户的要求，使用亚马逊、 AWS 数据库迁移服务 AppFlow、亚马逊 Kinesis 、A WS IoT Core 和亚马逊托管流媒体来摄取原始数据。Apache Kafka

在生产者账户中，使用 AWS Glue 转换原始数据。将元数据存储在 AWS Glue 数据目录中，使用 AWS Glue 数据质量衡量数据质量，并使用数据源任务将亚马逊 S3 https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/userguide/Welcome.html、亚马逊 Redshift 、亚马逊 RDS 和第三方来源中的数据注册为Amazon DataZone目录中的资产。

中央治理账户托管Amazon DataZone域和相关数据门户。将数据生产者和消费者的 AWS 账户与Amazon DataZone域关联起来，并在相关的域名单位下创建项目。

最终用户使用 IAM 证书或通过单点登录 (SSO) 登录Amazon DataZone数据门户。https://docs.aws.amazon.com/singlesignon/latest/userguide/what-is.html他们搜索、筛选和查看资产信息，包括数据质量、业务元数据和技术元数据。

当最终用户找到感兴趣的资产时，他们使用的订阅功能请求访问权限Amazon DataZone。资产所有者根据有效性批准或拒绝请求。

订阅请求获得批准并完成后，访问消费者账户中的资产，使用 AI 进行 AI/ML 模型开发，使用 SageMaker A thena 、Amazon Redshift 和 Quick 进行分析和报告。