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搭配 Amazon DataZone 的資料網格參考架構 - 搭配 Amazon DataZone 的資料網格參考架構
搭配 Amazon DataZone 的資料網格參考架構深入閱讀圖表歷史記錄

本文為英文版的機器翻譯版本，如內容有任何歧義或不一致之處，概以英文版為準。

搭配 Amazon DataZone 的資料網格參考架構

發佈日期：2024 年 11 月 20 日 (圖表歷史記錄)

資料網格是一種分散式架構和組織架構，可協助組織加速創新並推動商業價值。此架構說明如何使用 Amazon DataZone建置資料網格型資料解決方案。

搭配 Amazon DataZone 的資料網格參考架構

架構圖顯示Amazon DataZone搭配 Amazon S3、AWS Glue、Amazon Redshift 和 SageMaker AI 使用 的資料網格。

下列步驟說明 架構：

  1. 透過資料庫、檔案共用、邊緣裝置、日誌、社交網路、SaaS 應用程式和串流媒體，從整個企業的來源收集資料。

  2. 根據來源系統和最終使用者需求，使用 Amazon AppFlow、AWS Database Migration Service、Amazon Kinesis、AWS IoT Core 和 Amazon Managed Streaming for 擷取原始資料Apache Kafka。

  3. 在生產者帳戶中，使用 AWS Glue 轉換原始資料。將中繼資料儲存在 AWS Glue Data Catalog 中，使用 AWS Glue Data Quality 測量資料品質，並使用資料來源任務將 Amazon S3、Amazon Redshift、Amazon RDS 和第三方來源中的資料註冊為Amazon DataZone目錄中的資產。

  4. 中央控管帳戶託管Amazon DataZone網域和相關資料入口網站。將資料生產者和消費者 AWS 的帳戶與Amazon DataZone網域建立關聯，並在相關網域單位下建立專案。

  5. 最終使用者使用 IAM 登入資料或單一登入 (SSO) 透過 登入Amazon DataZone資料入口網站https://docs.aws.amazon.com/singlesignon/latest/userguide/what-is.html。它們會搜尋、篩選和檢視資產資訊，包括資料品質、業務中繼資料和技術中繼資料。

  6. 當最終使用者找到感興趣的資產時，他們會使用 的訂閱功能請求存取權Amazon DataZone。資產擁有者會根據有效性核准或拒絕請求。

  7. 授予並履行訂閱請求後，請使用 SageMaker AI 存取消費者帳戶中的資產以進行 AI/ML 模型開發，並使用 Athena、Amazon Redshift 和 Quick 進行分析和報告。

深入閱讀

如需詳細資訊，請參閱下列資源：

圖表歷史記錄

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變更描述日期

初次出版

首先發佈參考架構圖。

2024 年 11 月 20 日

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