Data Lake trên AWS catalog, access data quality từ đầu

    Uptech xây data lake theo zone và domain, kèm ingestion, catalog, quyền truy cập, encryption, data quality, lifecycle và query pattern.

    Trao đổi nhu cầu AWS

    Khi nào doanh nghiệp cần AWS Data Lake?

    DẤU HIỆU 01

    Dữ liệu tăng nhanh và nhiều định dạng

    Uptech kiểm tra inventory, dependency và ownership để xác định mức ảnh hưởng trước khi thay đổi kiến trúc.

    DẤU HIỆU 02

    Cần hợp nhất dữ liệu cho BI và AI

    Hiện trạng được đối chiếu với yêu cầu vận hành, bảo mật và khả năng mở rộng của đội ngũ.

    DẤU HIỆU 03

    Data lake hiện tại thiếu catalog hoặc quyền truy cập rõ

    Kết quả khảo sát được chuyển thành backlog có owner, thứ tự ưu tiên và tiêu chí kiểm chứng.

    KẾT QUẢ KỲ VỌNG

    Mỗi kết quả được nối trực tiếp với vấn đề cần xử lý và tiêu chí vận hành sau triển khai.

    01

    Lưu trữ có cấu trúc

    Zone, format và lifecycle giảm data swamp.

    02

    Dữ liệu dễ tìm

    Catalog và ownership giúp người dùng biết dataset có gì.

    03

    Quyền truy cập rõ

    Data access theo domain và nhu cầu sử dụng.

    04

    Sẵn sàng cho BI/AI

    Pipeline và quality tạo nền dùng chung cho analytics và model.

    05

    Chi phí bám vòng đời

    Storage class và retention theo loại dữ liệu.

    Phương pháp triển khai AWS Data Lake

    PRINCIPLE 01

    Xác minh dữ liệu trước khi chọn mô hình

    Nguồn dữ liệu, chất lượng, quyền sử dụng và tiêu chí đánh giá được làm rõ từ đầu.

    PRINCIPLE 02

    Thử nghiệm trong guardrail

    PoC được giới hạn dữ liệu, quyền truy cập, chi phí và điều kiện được phép mở rộng.

    PRINCIPLE 03

    Pipeline có thể quan sát

    Data flow, model version, prompt, evaluation và lỗi vận hành được theo dõi xuyên suốt.

    PRINCIPLE 04

    Bàn giao cả cách vận hành

    Ngoài model hoặc ứng dụng, dự án bàn giao dashboard, runbook và backlog cải thiện chất lượng.

    Phạm vi dịch vụ AWS Data Lake

    Chọn từng module để xem phạm vi tư vấn, triển khai và bàn giao.

    Cách Uptech triển khai AWS Data Lake

    01Use case & data readinessXác minh bài toán và dữ liệu

    Chốt người dùng, workflow, nguồn dữ liệu, quyền sử dụng và tiêu chí đánh giá.

    Data lake architecture

    Được review cùng stakeholder liên quan trước khi chuyển sang phase triển khai tiếp theo.

    Bản đồ kiến trúc AWS

    Vai trò của từng dịch vụ trong AWS Data Lake

    Sơ đồ thể hiện các thành phần thường được đánh giá. Kiến trúc cuối cùng phụ thuộc workload, security boundary, vận hành và chi phí.

    AWS01S302GLUE03LAKE FORMATION04ATHENA05KINESIS
    AWS NODE 01

    Amazon S3

    Amazon S3 được đánh giá theo vai trò trong AWS Data Lake, dependency hiện tại và mô hình vận hành mục tiêu.

    AWS NODE 02

    AWS Glue

    AWS Glue được đánh giá theo vai trò trong AWS Data Lake, dependency hiện tại và mô hình vận hành mục tiêu.

    AWS NODE 03

    AWS Lake Formation

    AWS Lake Formation được đánh giá theo vai trò trong AWS Data Lake, dependency hiện tại và mô hình vận hành mục tiêu.

    AWS NODE 04

    Amazon Athena

    Amazon Athena được đánh giá theo vai trò trong AWS Data Lake, dependency hiện tại và mô hình vận hành mục tiêu.

    AWS NODE 05

    Amazon Kinesis

    Amazon Kinesis được đánh giá theo vai trò trong AWS Data Lake, dependency hiện tại và mô hình vận hành mục tiêu.

    HỎI ĐÁP

    Câu hỏi thường gặp

    Các câu hỏi thường xuất hiện trước khi doanh nghiệp xác nhận scope, ngân sách và trách nhiệm bàn giao.

    Vẫn còn câu hỏi?

    UPTECH AWS CLOUD SERVICES

    Trao đổi kế hoạch AWS Data Lake

    Gửi hiện trạng, workload và mục tiêu. Uptech sẽ đề xuất bước khảo sát, pilot hoặc kế hoạch triển khai phù hợp.

    Nhận đề xuất triển khai