Pertanyaan yang Sering Diajukan

Bagian ini memberikan jawaban atas pertanyaan yang sering diajukan tentang merancang data lake untuk pertumbuhan dan skala pada AWS Cloud.

Apakah arsitektur referensi danau data ini lebih berlaku untuk organisasi perusahaan?

Arsitektur referensi danau data panduan ini dapat diterapkan ke danau data milik organisasi dari berbagai ukuran. Arsitektur referensi menstandarisasi antarmuka pertukaran data, menurunkan biaya overhead dan biaya untuk memelihara dan menumbuhkan data lake, dan dapat diterapkan pada skala apa pun yang digunakan oleh data lake organisasi Anda.

Dapatkah saya tetap menggunakan arsitektur referensi ini jika organisasi saya hanya memiliki satu produsen data?

Arsitektur referensi data lake panduan ini masih relevan dan bermanfaat meskipun organisasi Anda hanya memiliki satu produsen data. Tanpa katalog terpusat, produsen data Anda harus menangani pertumbuhan konsumen data, yang menambah kompleksitas dan overhead yang meningkat. Data lake Anda juga merupakan aset jangka panjang untuk organisasi Anda dan biasanya organisasi menambahkan lebih banyak produsen data. Misalnya, Anda mungkin memerlukan produsen data tambahan untuk menyimpan data sensitif karena alasan kepatuhan atau karena organisasi Anda mengakuisisi unit bisnis lain yang memiliki produsen datanya sendiri.

Danau data saya secara langsung menghubungkan satu produsen data dengan beberapa konsumen data. Apakah arsitektur referensi danau data panduan ini masih relevan?

Arsitektur referensi data lake akan menguntungkan organisasi Anda dalam jangka panjang. Anda dapat menggunakan pendekatan dua langkah dan mulai dengan membangun katalog terpusat untuk konsumen data baru. Anda kemudian dapat menghubungkan konsumen data Anda yang ada ke katalog terpusat.

Haruskah organisasi saya mengikuti alur kerja pemberian orientasi dan akses tanpa membuat perubahan padanya?

Tidak, tujuan utama dari bagian itu adalah untuk mengilustrasikan blok aktivitas logis yang diperlukan selama proses orientasi. Semua organisasi harus menyesuaikan proses dan bahkan mungkin memiliki beberapa proses, tergantung pada sensitivitas data mereka.

Pertimbangan lain adalah bahwa alur proses menggunakan pendekatan berbagi berbasis sumber daya di. AWS Lake Formation Ada metode berbagi data lain yang didukung oleh Lake Formation, seperti berbagi berbasis tag, di mana perbedaan dalam proses dapat disesuaikan untuk metode berbagi tertentu.