Sie haben historische CSV-Daten in S3, die die Produktbestandsnachfrage enthalten, und müssen diese für Amazon Forecast vorbereiten. Wie sollten Sie die Daten transformieren und hochladen, damit Forecast Modelle effektiv trainieren kann?

Amazon Forecast benötigt Daten in spezifischen Formaten, typischerweise als Ziel-Zeitreihen-Dataset und optional als Artikel-Metadaten-Dataset oder verknüpfte Zeitreihen-Datasets. AWS Glue ETL ist ein verwalteter Dienst, der ideal für die Transformation von Daten aus S3 in diese erforderlichen Formate ist, bevor sie wieder in S3 hochgeladen werden, wo Forecast sie aufnehmen kann. Das Hochladen von Daten in Amazon Aurora (Option 2) ist nicht der direkte Weg für Forecast, da Forecast Daten aus S3 liest. Das Hochladen direkt von einem lokalen Computer (Option 3) ist nicht skalierbar oder für automatisierte Workflows geeignet. Das Konvertieren in das protobuf RecordIO-Format (Option 4) ist für andere AWS ML-Dienste relevant, aber nicht das Standardformat für Forecast-Eingaben, die CSV-Dateien in S3 erwarten.