데이터 메시 아키텍처는 중앙에서 관리되는 데이터 공유 및 거버넌스 지침을 통해 조직 내 서로 다른 데이터 소스를 통합합니다. 이 게시물에서는 데이터 아키텍처의 기본 개념을 강조하고 지원 리소스를 통해 AWS 클라우드에서 데이터 메시를 설계할 때의 패턴에 대해 다룹니다.

데이터 확산은 표준이 되었으며 데이터 중심으로 바뀌는 조직이 늘어남에 따라 데이터 수집, 큐레이션 및 처리를 지원하는 데이터 파이프라인을 자동화하는 것이 중요해졌습니다. 이 게시물에서는 데이터 파이프라인 작업에서 원격 측정을 수집하고 기계 학습(ML)을 사용하여 거의 실시간으로 이상 현상을 식별하는 데 도움이 되는 하한 및 상한 임계값을 설정하는 방법을 설명합니다.