Ein Einzelhändler sammelt Kaufaufzeichnungen von 20.000 Geschäften über Amazon Kinesis Data Firehose in Amazon S3. Das tägliche Modelltraining erfordert einfache Attributtransformationen und einige Feldkombinationen. Welche Änderung erfordert den geringsten Entwicklungsaufwand, um diese einfachen Transformationen vor dem Training anzuwenden?
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Richtige Antwort: Eine Amazon Kinesis Data Analytics-Anwendung nach dem Firehose-Stream anfügen, um einfache SQL-basierte Transformationen an den Datensätzen durchzuführen..
Warum dies die Antwort ist
Kinesis Data Analytics ermöglicht SQL-basierte Transformationen direkt im Streaming-Datenpfad, bevor die Daten in S3 gespeichert werden. Dies ist der geringste Entwicklungsaufwand für einfache Attributtransformationen und Feldkombinationen, da es keine zusätzlichen Server oder komplexe ETL-Pipelines erfordert. AWS Storage Gateway ist für On-Premise-Speicherintegration gedacht, nicht für Datenverarbeitung. Ein Amazon EMR-Cluster oder eine Flotte von EC2-Instanzen wären Overkill und mit höherem Verwaltungsaufwand verbunden für einfache Transformationen.
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