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AWS 可持续发展数据管理指引

示例代码：数据管理核心
示例代码：可持续性数据管理

概览

本指引将展示如何管理和共享数据，以帮助推动贵组织的可持续发展计划。随着用于跟踪贵组织对环境的影响的数据来源越来越多，跨多个团队发现、评估这些资产的有效性并从中提取价值变得越来越具有挑战性。本指引为企业数据管理提供了一个简化的框架。它考虑了数据质量、安全性、编目和沿袭，使您能够无缝共享适用的数据集。借助更可靠的数据，各个组织可以解决多种使用案例，例如更准确地计算他们估计的碳排放量、评估气候风险或者了解组织对生物多样性的影响。通过集中访问关键数据资产，您可以做出明智的决策，以通过适当的数据治理更高效地实现环保目标。

工作原理

概览

该架构图说明了可持续发展应用程序如何使用和生成数据资产，结合关键数据管理概念，在整个组织中快速共享和提取数据中的可信价值。随后的幻灯片涵盖了用户访问、数据发现和为可持续发展用例量身定制的自动数据资产注册工作流程。 

下载架构图
Diagram showing an AWS Cloud-based sustainability data management architecture. It includes data stores such as databases, data lakes, flat files, and data warehouses, as well as sustainability data examples like utility invoice PDFs and emissions factors. The architecture flows through data products (ETL, data profiling, data quality, carbon calculation engine), a data catalog (search, business glossary, lineage, quality metrics), and an access approval workflow for data owners and consumers.

用户访问权限

用户访问数据目录。

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Architecture diagram illustrating user access management for AWS sustainability data using IAM Identity Center, Amazon API Gateway, Amazon Cognito, and Amazon DataZone within the AWS Cloud.

数据发现

搜索、发现和请求访问数据目录中的数据资产。

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Architecture diagram showing AWS Cloud-based sustainability data management and data discovery, featuring Amazon DataZone, Application Load Balancer, Amazon ECS, OpenLineage Marquez, Amazon Athena, and Amazon Redshift. The flow illustrates data lineage, data access, and interactions between data consumers, data owners, and services.

自动数据资产注册

通过分析、转换、质量断言和谱系跟踪进行数据资产登记。

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Architecture diagram illustrating an AWS Cloud solution for sustainability data management featuring automated asset registration. The workflow shows components such as Amazon API Gateway, AWS Lambda, Amazon EventBridge, Amazon S3, Amazon Redshift, AWS Glue, AWS Glue DataBrew, Amazon DataZone, Amazon ECS, and OpenLineage Marquez. It demonstrates interactions for registering data products, publishing lineage, and automating data workflow processing via step functions across hub and spoke accounts.

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示例代码：数据管理核心

数据管理核心示例代码提供了有关如何部署和使用数据管理功能的完整指导
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示例代码：可持续性数据管理

可持续性数据管理是数据管理核心示例代码的扩展，提供了一个可持续发展视角
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Well-Architected 支柱

上面的架构图是按照 Well-Architected 最佳实践创建的解决方案示例。要做到完全的良好架构，您应该遵循尽可能多的 Well-Architected 最佳实践。

Amazon CloudWatch 提供集中监控和可观察性，可跟踪各服务的运营指标和日志。通过全面了解您工作负载的运行状况和性能，可以帮助您发现问题和解决问题，因此使您能够持续改进流程和程序，以实现高效运营。

阅读“卓越运营”白皮书

Cognito 、 AWS 身份和访问管理 (IAM) 和 IAM 身份中心可帮助您实施安全的身份验证和授权机制。Cognito 为应用程序 API 提供用户身份验证和授权，而 IAM 策略和角色则根据最小权限原则控制对资源的访问权限。 IAM 身份中心简化了本指南各组件的用户身份管理，实现了集中式身份管理。

阅读《安全性》白皮书

应用程序负载均衡器、 Lambda 、 EventBri dge 和 Amazon S3 协同工作，因此您的工作负载可以正确、一致地执行其预期功能。例如，应用程序负载均衡器将流量分配到应用程序容器，以提供高可用性。EventBridge 跨账户复制事件以实现可靠的事件交付，而 Lambda 的自动扩展可以不受干扰地处理不同的工作负载。作为根数据源，Amazon S3 提供高度耐用和可用的存储。

阅读《可靠性》白皮书

为本指引选择的服务是能够帮助您监控性能和保持高效工作负载的最佳服务。具体而言，雅典娜和亚马逊Redshift 数据API提供对数据资产的高效查询。AWS Glue DataBrew 和爬虫可自动进行数据转换和编目，从而提高整体效率。Amazon Redshift Serverless 可弹性扩展计算资源，无需过度预留资源即可实现高性能数据处理。最后，Amazon S3 为高效查询提供高数据吞吐量。

阅读《性能效率》白皮书

为了优化成本，本指引使用根据需求自动扩展的无服务器服务，可确保您只为所使用的资源付费。例如，EventBridge 无需使用基于轮询的架构，从而降低了计算成本，而 Amazon Redshift Serverless 会根据需求自动扩展计算，仅对处理过程中消耗的资源收费。

阅读《成本优化》白皮书

本指引中的无服务器服务协同工作，减少了对始终可用的基础设施的需求，因此降低了工作负载对环境产生的整体影响。例如，Amazon Redshift Serverless 可自动扩展到所需的需求，仅预置必要的计算资源并最大限度地减少空闲资源及其相关的能耗。

阅读《可持续性》白皮书

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