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?

Architecture review for Custom Anomaly AI

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

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

is my way of thinking correct here?

Antonio_Lagrotteria ESPERTO
un anno fa
May I ask why converting json to excel?
himanshustallongmailcom
un anno fa
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.

Argomenti

Archiviazione Apprendimento automatico e intelligenza artificiale Analisi

Tag

Servizio di archiviazione semplice di Amazon Creazione e addestramento di modelli ML Amazon QuickSight AWS Glue ML Ops con Amazon SageMaker e Kubernetes

Lingua

English

himanshustallongmailcom

posta un anno fa265 visualizzazioni

1 Risposta

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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.

ESPERTO

Gonzalo Herreros

con risposta un anno fa

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