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Consideraciones generales:

  • Idealmente el usuario debe manejar conceptos básicos de Amazon Elastic Container Service (ECS).
  • Los archivos dispuestos, “metadata” y “data” representan un escenario de ventas de 50 productos, con una frecuencia diaria y tipo de dato entero.
  • La salida para este ejemplo es un archivo csv con el pronóstico de 5 días para cada uno de las series.
  • Los datos provistos por el usuario deben mantener el formato de los archivos data y metadata.
  • Los tiempos de espera para la entrega del forecast son variables, pero se estima una demora 40 minutos con las configuraciones recomendadas en las siguientes instrucciones de uso.

¿Cómo usarlo?

A continuación se mostrarán los pasos a ejecutar en AWS para el correcto uso del producto:

1. Recolectar las claves access_key y secret_key asociadas a la cuenta de AWS.
Si las posee, pasar al siguiente paso, sino, ir a Mis credenciales de seguridad

y crear un nuevo access_key, donde se generará un nuevo secret_key

2.– En S3 cree un bucket con un nombre específico (se recomienda nombre de la empresa – DNI) y se dejan los archivos data y metadata

3.- Ir a amazon ECS y hacer click en Get Started

Click en configure para definir container

Luego agregar un nombre al container, agregar la dirección de la image-container y agregar el parámetro memory limits igual a 512. Se debe  eliminar port mappings (click en cruz azul).

Luego click en “Advanced container configuration”, en Environment Variables, agregue tres variables de entorno con los siguientes nombres:

  • access
  • secret
  • bucket

Luego seleccione casilla “value”, para luego completar en “key” con la siguiente información:

  • access = Agregar access_key
  • secret = secret_key
  • bucket = nombre del bucket creado en paso 2

Luego click en “update”

4.- Click en “edit” para editar parámetros de la tarea

5.- En la configuración de memoria agregue los siguientes parámetros:

Luego “save” y next hasta llegar a “cluster name” donde se le da un nombre arbitrario. Finamente next y create.

6.- Con esto el producto ya se está ejecutando, donde las salidas del forecast,  llegarán al bucket creado, generando una carpeta de nombre output_forecast con los archivos del pronóstico.

7.- Para volver a utilizar el producto solo se debe actualizar la tarea, haciendo click en update, luego es skip review y finalmente en update service (No se debe cambiar ningún parámetro). Anterior a esto hay que cambiar los datos en el bucket, para que el motor de pronósticos reconozca los nuevos inputs.

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