S3에 제품 재고 수요가 포함된 과거 CSV 데이터가 있으며, 이를 Amazon Forecast용으로 준비해야 합니다. Forecast가 모델을 효과적으로 훈련할 수 있도록 데이터를 어떻게 변환하고 업로드해야 할까요?

Amazon Forecast는 예측을 위해 대상 시계열 데이터 세트와 항목 메타데이터 데이터 세트가 필요합니다. AWS Glue ETL은 대규모 데이터 변환 및 분할에 적합하며, 처리된 CSV 파일을 Forecast가 액세스할 수 있도록 S3에 저장하는 것이 일반적인 워크플로입니다. SageMaker 노트북은 데이터 탐색 및 소규모 변환에 유용하지만, 대규모 ETL 작업에는 Glue가 더 적합합니다. Amazon Aurora는 관계형 데이터베이스이므로 Forecast가 직접 데이터를 가져오는 데 적합하지 않습니다. Forecast는 S3에서 직접 데이터를 가져오므로 로컬 머신에서 직접 업로드하는 방식은 확장성이 떨어지고 효율적이지 않습니다. Protobuf RecordIO는 Forecast의 입력 형식이 아니며, Forecast는 CSV 형식을 지원합니다.