数据中心建设仍存在诸多问题?

仅仅七行代码就可以随时创建出一个新的S3bucket，并完成默认设置，而无需通过AWS控制台手动完成这项工作。

CloudFormation支持两种格式：JSON和YAML。除此之外，CloudFormation还提供诸如嵌套堆栈、导出值或在堆栈之间传递参数等功能。毋庸置疑，在维护整个公司的基础架构方面，它是一个非常强大的服务。CloudFormation是一项免费的服务，你只需支付配置组件的费用。

2. Trusted Advisor

你是否想要确保自己的系统符合安全标准?你是否在寻找当前设置的成本优化?Trusted Advisor正是你所需要的。它能够提供指导以提高容错率、增强性能和完善率，且降低成本。
 

1. CloudFormation

CloudFormation服务使我们能够将基础架构描述为代码。基础架构即代码是一种众所周知的做法，通过配置文件来设置和管理IT基础架构。通过CloudFormation，我们可以定义所有所需组件和它们之间的依赖关系。

将所有内容放在配置文件内有几个好处。首先，任务仅停留在于代码中，这可以加快处理速度。无需在不同服务之间进行导航，也不需要在用户页面将其连接。其次，这增加了其可靠性，并减少了人为错误。其他工程师也可以检查代码，如果出现错误则会迅速将其修改恢复。

例如，以下代码在你的账户下创建一个新的S3 bucket：
 

AWS(亚马逊公司旗下云计算平台服务)被广泛运用于数码业务，几乎所有人都听说过EC2、SQS、S3等服务。这些服务大量使用于生产系统，效果良好。2020年，AWS提供逾175种服务，掌握所有服务的难度大得难以想象。因此，即使其中有些服务可能非常有用，但人们并不怎么提到它们。

本文准备了一份清单，列出十分强大但鲜少被提及的四项AWS服务。
 

5. 使用低质量和不完整的数据

胡乱输入，胡乱输出。如果你在数据行业工作过一段时间，就会习惯听到这句话。更啰嗦的说法是：根据错误的数据做出正确的决定，实际上还是错误的决定。将不良数据放入仪表板，报告和模型中只会提供无效的结果。

我们已经看到，公司花费数月甚至数年的时间使用数据，大家都认为这些数据是正确的且无人质疑。但只要稍加挖掘，他们就会发现数据不完整、不准确、不可信。每个公司都有不良数据。唯一的问题是：他们是否会使用这些数据来做出价值数百万美元的决策?

解决方案1：创建自动质量检查系统

数据通常由人输入，因此很容易出错。团队需要开发某种形式的自动数据质量检查系统来管理这些错误。

在大多数系统中，数据量过大而无法手动检查，这种情况下，有一个解决方案。用户所做的大部分数据质量检查都可以记下来，并放入自动质量检查系统中。这样可以为整个公司节省数百至数千小时，并提高准确性。

这些检查可以是直接的数据检查，即要确保输入的所有国家都是真实的，也可以更多的动态检查，例如进行测试以确保每个月的总支出保持在特定范围内。总体而言，进行这些初始的列级检查和汇总检查会非常有帮助。

解决方案2：始终使用集成测试

建立仪表盘时，尤其是具有计算字段、混合数据集和过滤器的仪表盘时，团队应创建集成测试，以确保仪表盘工具内的逻辑不会更改初始数据。

个人认为应该将尽可能地将逻辑限制在一个地方，例如查询本身。由于通常不会发生这种情况，因此团队应确保他们在仪表盘上看到的数据与他们输入的数据匹配。

有许多简单的集成测试可供使用。例如，也许你知道数据集应包含1000个人。那么，建立一个基本的集成仪表盘，统计数据集中有多少人。这一点在使用Tableau中的混合功能时尤为重要。如果不仔细考虑最终数据，可能会导致很多问题。为避免这些问题，最好考虑一些基本的集成测试。

（编辑：长春站长网）

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