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Architecture review for Custom Anomaly AI

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I am trying to build a architecture for custom anomaly ai on AWS for my startup. Please let me know if my way of thinking is correct or not

  1. Data Ingestion: Ingesting the data into AWS S3 in JSON format
  2. Data Preprocessing: Converting JSON format to Excel format using AWS Glue and storing it back into S3
  3. ML : Using AWS Sagemaker to learn from the Excel format created
  4. Quicksight to show the data for data visualization

is my way of thinking correct here?

  • Antonio_Lagrotteria EXPERTE
    vor einem Jahr

    May I ask why converting json to excel?

  • himanshustallongmailcom
    vor einem Jahr

    it is just my way of thinking. I am open ears to learn in case you have any other idea. But I want to implement Custom Anomaly AI detection.

Themen
SpeicherMaschinelles Lernen & KIAnalysen
Tags
Amazon Simple Storage ServiceML-Modelle – Erstellung und TrainingAmazon QuickSightAWS GlueMLOps mit Amazon SageMaker und Kubernetes
Sprache
English
himanshustallongmailcom
gefragt vor einem Jahr262 Aufrufe
1 Antwort
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I don't see the point of converting to Excel if you are not going to use a spreadsheet editor to open but instead using Quicksight. Any other format like CSV will allow you better support and parallelism.

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EXPERTE
Gonzalo Herreros
beantwortet vor einem Jahr

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