Bir perakendeci, 20.000 mağazadan satın alma kayıtlarını toplar ve bunları Amazon Kinesis Data Firehose kullanarak Amazon S3'e gönderir. Her mağaza, verileri internet üzerinden ileten küçük bir sunucu uygulaması çalıştırır. Veriler, bir makine öğrenimi modelini günlük olarak yeniden eğitmek için kullanılır. Veri bilimi ekibi, eğitimden önce yeni niteliklerde birleştirilmesi gereken mevcut alanları belirledi. En az operasyonel yük ekleyerek dönüştürülmüş kayıtları hangi değişiklik üretecektir?

Doğru seçenek, Kinesis Data Firehose'un yerleşik veri dönüşüm özelliğini kullanmaktır. Bu özellik, gelen verileri bir AWS Lambda işlevi aracılığıyla dönüştürmenize olanak tanır. Lambda, sunucusuz yapısıyla operasyonel yükü minimumda tutar ve yalnızca çalıştığı süre boyunca ücretlendirilir. Bu yaklaşım, verilerin S3'e ulaşmadan önce dönüştürülmesini sağlayarak sonraki adımları basitleştirir ve günlük yeniden eğitim iş akışına sorunsuz bir şekilde entegre olur. Diğer seçenekler daha fazla operasyonel yük getirir: Amazon EMR kümesi başlatmak ve yönetmek, daha yüksek maliyet ve karmaşıklık demektir. Amazon S3 File Gateway her mağazada dağıtmak, önemli bir kurulum ve yönetim yükü oluşturur. Amazon EC2 örnekleri filosu sağlamak ve yönetmek, sunucu yönetimi, ölçeklendirme ve bakım gerektirir.