Je hebt historische CSV-gegevens in S3 met de vraag naar productinventaris en je moet deze voorbereiden voor Amazon Forecast. Hoe moet je de gegevens transformeren en uploaden, zodat Forecast modellen effectief kan trainen?

Amazon Forecast vereist dat invoergegevens worden opgesplitst in specifieke datasets: een doel-tijdreeksdataset (met de te voorspellen waarden) en optioneel een item-metadatadataset (met statische kenmerken van de items). AWS Glue ETL is een geschikte service om CSV-bestanden in S3 te verwerken, transformeren en splitsen in de vereiste formaten. De gesplitste CSV-bestanden worden vervolgens geüpload naar S3, van waaruit Forecast ze kan importeren. De andere opties zijn onjuist omdat Aurora geen ondersteund invoerformaat is voor Forecast, het uploaden vanaf een lokale machine niet schaalbaar is en niet de beste praktijk voor cloudgebaseerde services, en het protobuf RecordIO-formaat niet direct wordt gebruikt voor de initiële data-import in Forecast.