Nahtlose Datenintegration zwischen GCP BigQuery und Amazon SageMaker Canvas für ML-Projekte: Ein no-code Ansatz
Nahtlose Integration von GCP BigQuery in Amazon SageMaker Canvas für maschinelles Lernen
Im heutigen cloudzentrierten Geschäftsumfeld sind Daten häufig über verschiedene Cloud-Umgebungen und lokale Systeme verstreut. Diese Fragmentierung stellt eine Herausforderung für Unternehmen dar, die versuchen, Daten für ihre Projekte im Bereich des maschinellen Lernens (ML) zu konsolidieren und zu analysieren. In diesem Blogbeitrag stellen wir einen architektonischen Ansatz vor, um Daten aus unterschiedlichen Cloud-Umgebungen, wie Google Cloud Platform (GCP) BigQuery, zu extrahieren – und das ganz ohne Datenbewegung.
Die Lösung im Überblick
Die Nutzung von Amazon Athena für föderierte Abfragen bietet die Möglichkeit, Live-Abfragen in GCP BigQuery direkt aus Athena heraus durchzuführen. Diese Herangehensweise minimiert die Komplexität und den Aufwand, die mit der Übertragung von Daten zwischen Cloud-Umgebungen verbunden sind. Unternehmen können auf ihre einzelnen Datenbestände zugreifen und diese für ML-Projekte nutzen, ohne den Aufwand der Datenmigration.
Hauptschritte dieser Lösung:
- Einrichtung von Amazon Athena: Konfigurieren Sie Athena für föderierte Abfragen aus GCP BigQuery, um direkt auf die Daten zuzugreifen.
- Integration mit SageMaker Canvas: Importieren Sie die Daten mit Hilfe von Athena in Amazon SageMaker Canvas, wo Sie maschinelle Lernmodelle ohne Programmierkenntnisse erstellen können.
Vorteile der Lösung
- Nahtlose Integration: SageMaker Canvas ermöglicht die Nutzung von Daten aus verschiedenen Quellen, einschließlich Cloud-Datenbanken wie BigQuery, direkt in einer No-Code-Umgebung.
- Sicherheit: Durch die Verwendung des AWS Secrets Managers werden BigQuery-Anmeldeinformationen sicher gespeichert und abgerufen.
- Skalierbarkeit: Die serverlose Natur von Lambda-Funktionen und die Fähigkeit von Athena, große Datensätze zu verarbeiten, bieten eine skalierbare Lösung, die mit wachsendem Datenvolumen umgehen kann.
Dataset und Nutzung
Zum besseren Verständnis verwenden wir ein synthetisches Datenset eines Telekommunikationsanbieters mit 5.000 Aufzeichnungen und 21 Attributen, von denen das Zielattribut angibt, ob ein Kunde den Service gekündigt hat oder nicht.
Voraussetzungen für die Implementierung
Um mit dieser Lösung zu beginnen, sind einige Vorbereitungen nötig:
- Erstellen Sie ein Servicekonto in GCP und generieren Sie einen privaten Schlüssel.
- Speichern Sie die JSON-Datei im Secrets Manager.
- Stellen Sie sicher, dass Ihr Benutzerprofil die notwendigen Berechtigungen für Athena besitzt.
technische Implementierung
Um die Datenquelle von Athena zu registrieren und auf SageMaker Canvas zuzugreifen, folgen Sie detaillierten Anweisungen. Dazu gehört die Erstellung einer Verbindung zwischen Athena und GCP BigQuery über eine Lambda-Funktion.
Training und Vorhersage von Modellen
Nach der Datenintegration können Sie Modelle in SageMaker Canvas erstellen und trainieren. Die intuitive No-Code-Oberfläche ermöglicht es sogar Geschäftsanalysten, ohne umfangreiche ML-Erfahrungen Modelle zu entwickeln und Vorhersagen zu generieren.
Fazit
In diesem Beitrag haben wir einen effektiven Ansatz zur Datenextraktion aus BigQuery und zur Nutzung der Daten in Amazon SageMaker Canvas vorgestellt. Diese Lösung fördert nicht nur die Effizienz im Umgang mit Daten, sondern macht auch ML für eine breitere Anwenderbasis zugänglich. Mit SageMaker Canvas können Unternehmen ihre Datenanalysen und ML-Modelle einfach implementieren und von den Erkenntnissen profitieren, die sie zur Optimierung ihrer Geschäftsstrategien benötigen.
Für weiterführende Informationen zu federierten Abfragen in Amazon Athena und zur Nutzung von Amazon SageMaker Canvas besuchen Sie bitte die entsprechenden Links in unserem Beitrag.
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