AWS Glue를 사용하여 엔지니어는 공급업체의 여러 유사한 시계열 파일을 SageMaker DeepAR 예측 알고리즘에 필요한 형식으로 변환하고 스토리지 비용을 줄이기 위해 압축해야 합니다. 이러한 요구 사항을 충족하는 접근 방식은 무엇입니까?

SageMaker DeepAR은 Apache Parquet 형식을 지원하며, 이 형식은 시계열 데이터와 같은 열 기반 데이터를 효율적으로 저장하고 쿼리하는 데 최적화되어 있습니다. Parquet은 스토리지 비용 절감과 쿼리 성능 향상에 기여합니다. XZ는 높은 압축률을 제공하여 스토리지 비용을 더욱 절감할 수 있습니다. RecordIO-Protobuf는 DeepAR이 지원하는 형식 중 하나이지만, Parquet은 일반적으로 더 넓은 범위의 데이터 처리 및 분석 도구와 호환되며, 특히 대규모 데이터셋에 효율적입니다. Snappy나 gzip도 압축에 사용될 수 있지만, XZ는 일반적으로 더 높은 압축률을 제공합니다.