As traduções são geradas por tradução automática. Em caso de conflito entre o conteúdo da tradução e da versão original em inglês, a versão em inglês prevalecerá.
Princípios de engenharia de dados
Recomendamos que você adote os princípios da tabela a seguir ao criar uma arquitetura para um pipeline de dados moderno.
Princípio | Exemplo | Caso de uso |
Flexibilidade | Use microsserviços | FastGo desfruta de flexibilidade e escalabilidade com uma arquitetura de microsserviços na AWS |
Reprodutibilidade | Use a infraestrutura como código (IaC) para implantar seus serviços | Parte 3: Como o NatWest Group criou modelos de ML auditáveis, reproduzíveis e explicáveis com a Amazon (AWS SageMaker |
Capacidade de reutilização | Use bibliotecas e referências de forma compartilhada | Crie e reutilize conjuntos de dados governados na Amazon QuickSight com o novo recurso Dataset-as-a-Source ( |
Escalabilidade | Escolha as configurações de serviço para acomodar qualquer carga de dados | Projetando um data lake para crescimento e escala na nuvem da AWS (AWS Prescriptive Guidance) |
Auditabilidade | Mantenha uma trilha de auditoria usando registros, versões e dependências |
