ML 엔지니어가 사기 탐지 모델을 구축하고 있습니다. 데이터 소스에는 S3의 트랜잭션 로그 및 고객 프로필과 온프레미스 MySQL 데이터베이스의 테이블이 포함됩니다. ML 사용을 위해 이러한 다양한 데이터 소스를 중앙에서 집계할 수 있는 AWS 서비스 또는 기능은 무엇입니까?

AWS Lake Formation은 다양한 데이터 소스(S3, 온프레미스 데이터베이스 등)의 데이터를 중앙에서 수집, 정리, 변환 및 카탈로그화하여 데이터 레이크를 구축하고 관리하는 데 사용되는 서비스입니다. 이는 여러 소스의 데이터를 ML 모델 학습을 위한 단일 통합 뷰로 제공하여 사기 탐지 모델 구축과 같은 ML 사용 사례에 적합합니다. Amazon EMR Spark 작업은 데이터 처리 도구이지만, Lake Formation처럼 데이터 레이크 관리 기능을 포괄적으로 제공하지는 않습니다. Kinesis Data Streams는 실시간 데이터 수집에 주로 사용되며, 데이터 통합 및 관리를 위한 중앙 집중식 솔루션은 아닙니다. Amazon DynamoDB는 NoSQL 데이터베이스로, 다양한 소스의 데이터를 집계하고 관리하는 데이터 레이크 솔루션으로 적합하지 않습니다.