Hai dati storici in formato CSV in S3 contenenti la domanda di inventario dei prodotti e devi prepararli per Amazon Forecast. Come dovresti trasformare e caricare i dati in modo che Forecast possa addestrare i modelli in modo efficace?

Amazon Forecast richiede dati di input in formati specifici: un dataset di serie temporali target (obbligatorio) e, opzionalmente, dataset di metadati degli articoli e serie temporali correlate. AWS Glue ETL è uno strumento serverless e scalabile ideale per trasformare i dati da S3, dividere il CSV originale in questi file separati e caricarli nuovamente su S3, da dove Forecast può importarli direttamente. L'uso di un notebook SageMaker per Aurora non è il metodo preferito per l'ingestione di dati in Forecast e Aurora non è il formato di archiviazione standard per i dati di Forecast. AWS Batch non è ottimale per la trasformazione diretta e il caricamento da una macchina locale non è una pratica scalabile o sicura per i servizi AWS. Il formato Protobuf RecordIO non è il formato di input standard per Forecast.