Amazon Quick добавил Dataset Enrichment в новый интерфейс подготовки данных. Теперь бизнес-контекст можно переносить прямо в датасет, а не хранить его отдельно в объекте Legacy Topics. Описания колонок, синонимы, вычисляемые поля, пользовательские инструкции и бизнес-правила сохраняются вместе с данными и автоматически наследуются всеми объектами, построенными поверх них.
Как сообщает AWS Machine Learning Blog, прежняя схема с Legacy Topics требовала синхронизации двух отдельных сущностей: датасета и Topic. У каждой были собственные права доступа, версии и история изменений. В AWS поясняют, что даже переименование поля в датасете могло нарушить работу Legacy Topic. Со временем вычисляемые поля и синонимы тоже начинали расходиться между двумя объектами.
В новой архитектуре Topic сохраняется, но его роль меняется. Теперь это слой семантики и логики сразу для нескольких датасетов. Через Topic можно описывать связи между датасетами, бизнес-метрики и терминологию для кросс-датасетных запросов и AI-аналитики. Семантика, которая относится к конкретному датасету, при этом переносится в Dataset Enrichment.
AWS отдельно уточняет, что миграция не затрагивает Rules datasets, режимы SPICE storage и Direct Query. Существующие паттерны доступа к данным также сохраняются вне зависимости от того, используются Topics или Dataset Enrichment.
Ключевые факты
Dataset Enrichment хранит описания колонок, синонимы, вычисляемые поля и пользовательские инструкции внутри метаданных датасета
В новой модели Topic используется как мультидатасетный семантический слой для связей, метрик и бизнес-терминологии
В Legacy Topics бизнес-контекст существовал как отдельный объект, связанный с датасетом, но управляемый независимо
Rules datasets, SPICE storage и Direct Query не требуют изменений при миграции
