Konsultanci AWS do inżynierii danych i uczenia maszynowego

Inżynierowie danych AWS budują procesy pobierania danych i zasilania hurtowni, gdy raportowanie zależy od ręcznych eksportów lub zawodnych zadań wsadowych.

• Konsultanci Redshift: Projektują schematy analityczne i strategie ładowania danych. Diagnozują wydajność SQL na podstawie planów wykonania i historii obciążeń, a następnie dostosowują układ tabel lub zarządzanie obciążeniem.
• Programiści Glue: Tworzą zadania ETL w PySpark i utrzymują definicje w Data Catalog. Dodają kontrole schematu oraz logikę wznawiania, aby można było ustalić przyczynę błędu i ponowić ładowanie bez powielania rekordów.

Inżynierowie uczenia maszynowego wdrażają zweryfikowane modele do powtarzalnych procesów produkcyjnych w Amazon SageMaker. Budują potoki treningowe i rejestrację modeli. Określają kryteria oceny przed udostępnieniem wersji przez endpoint lub uruchomieniem inferencji wsadowej.

Inżynierowie MLOps łączą SageMaker Pipelines z CI/CD i konfigurują monitorowanie modeli. Badają różnice między danymi treningowymi a produkcyjnymi oraz definiują procedury wycofania wersji. Dobierają konfigurację inferencji do wymagań dotyczących opóźnień i przewidywanego obciążenia. Przekształcają istniejące notatniki w przetestowane pakiety Python z wersjonowanymi zależnościami.

Architekci danych AWS oceniają istniejące obciążenia przed rozbudową platformy lub zmianą odpowiedzialności za dane. Dokumentują zależności między źródłami i wskazują miejsca wymagające egzekwowania reguł dostępu.

• Architektura jeziora danych i hurtowni: Projektują organizację danych w S3 oraz zakres odpowiedzialności Redshift zgodnie z potrzebami raportowania. Planują stopniowe zmiany z jednoznacznymi kontrolami zgodności danych.
• Zarządzanie danymi: Konfigurują uprawnienia Lake Formation i role IAM, a tam, gdzie jest to wymagane, szyfrowanie KMS. Przekładają wymagania retencji na reguły cyklu życia danych i sprawdzają rejestrowanie zdarzeń audytowych względem uzgodnionych zasad dostępu.

Inżynierowie utrzymania AWS diagnozują błędy zadań Glue i spadki wydajności zapytań Redshift. Śledzą przyczyny w logach CloudWatch oraz przywracają prawidłowe działanie procesów. Dodają alerty odróżniające opóźnione dane od nieudanego przetwarzania.

Analizują koszty wynikające ze zbędnych skanów danych, przewymiarowanych zasobów obliczeniowych, bezczynnych endpointów i powtarzanego przetwarzania. Dostosowują konfigurację do zmierzonego zapotrzebowania oraz utrzymują instrukcje odtwarzania działania. Przed zastąpieniem istniejącego potoku lub konfiguracji inferencji sprawdzają reprezentatywne zbiory danych i porównują wyniki.