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Author: AWS Team

道琼斯如何一次性迁移其业务关键型数据库并实现现代化以改善效率和成本效益

2019 年,道琼斯制定了一项战略性的业务决策,更换了其所有市场数据的提供商。这种转变创造了成本效益和商业机会,但时间紧迫。为了满足时间要求,该团队决定从本地部署迁移到 AWS 云,提高迁移期间并行开发和测试所需的灵活性和快速扩展能力。本文探讨了一些工具和最佳实践,道琼斯利用它们成功地将其 Market Data 平台的业务关键型数据库工作负载从本地部署 MSSQL 迁移到 Amazon Aurora 并实现现代化。

Data-centric AI之特征工程(第三讲)

这两年我们观察到越来越多的算法工程师重视数据的特征工程,AI业界大佬吴恩达教授在2021年提出了从model-centric AI切换到data-centric AI的论调,我个人认为data-centric AI的三个核心就是特征工程,样本工程和数据集质量(本系列文章将围绕这三个核心来介绍)。