O AWS Glue é um serviço de integração de dados que simplifica e acelera o processo de preparação e união de dados de diversas fontes para análises avançadas e desenvolvimento de aplicações. Totalmente gerido pela AWS, ele atua como uma poderosa ferramenta de ETL (Extração, Transformação e Carga) no ecossistema da nuvem. Seu propósito central é preparar e combinar dados para aplicações analíticas avançadas, incluindo machine learning.
A preparação de dados é a chave para o sucesso de projetos analíticos. O AWS Glue torna esse processo eficiente e econômico ao operar sem a necessidade de servidores dedicados. Ele permite a conexão a mais de 70 fontes de dados diversas e o gerenciamento centralizado através de um catálogo de dados. Com pipelines ETL visualmente criados, executados e monitorados, a carga de dados em data lakes torna-se mais eficiente.
Componentes e funcionalidades principais
Crawlers: são os detetives que encontram os detalhes nos seus dados no bucket S3, identificando as colunas e os tipos de dados. Eles até criam tabelas com base nessas análises para facilitar a organização.
Dev Endpoints e Notebooks: permite que você desenvolva e teste seus scripts de forma eficiente.
Glue Data Catalog: armazena metadados essenciais, como informações sobre bancos de dados, tabelas e crawlers. Ele serve como base para que outros serviços, como o Amazon Athena, possam acessar as informações necessárias.
Glue DataBrew: voltado para analistas e cientistas de dados, permite a melhoria, limpeza e normalização visual de dados, sem a necessidade de codificação.
Glue Elastic Views: Abre um leque de possibilidades, permitindo que desenvolvedores usem SQL para combinar e replicar dados em diferentes locais de armazenamento. Flexibilidade e eficiência na gestão e acesso aos dados, garantidos!
Glue Jobs: fundamentais para o ETL, esses “jobs” extraem, transformam e carregam os dados. Tudo isso é feito através de scripts escritos em Python ou Scala.
Glue Studio: ferramenta que simplifica a criação, execução e monitoramento visual de fluxos de trabalho ETL. Proporciona uma maneira intuitiva de gerenciar transformações de dados.
Job Bookmarks: configuração que permite processar novos dados sem ter que revisitar os antigos, agilizando o processo de ETL.
ML Transforms: subcategoria dos Jobs que trazem habilidades de machine learning para transformações personalizadas, ajudando a limpar os dados.
Triggers: são eventos que dão o start nos Jobs. Eles podem ser baseados em horários específicos ou em outros trabalhos que já foram finalizados.
Workflows: combinação de Triggers e Jobs, criando uma sequência de atividades.
AWS Glue vs EMR
A decisão entre AWS Glue e Amazon EMR dependerá da natureza da sua carga de trabalho. Se você está focado em integração de dados, transformações relativamente simples e processamento ágil, o AWS Glue é a escolha mais apropriada. Por outro lado, se você está lidando com grandes volumes de dados e necessita de capacidades de processamento distribuído, o Amazon EMR é a solução a ser considerada.
Agilidade em Ação
As sessões interativas do AWS Glue proporcionam uma abordagem ágil para a construção, teste e execução de aplicativos voltados para a preparação e análise de dados. Com uma interface intuitiva que combina elementos visuais e programáticos, você pode criar e validar scripts de extração, transformação e carga (ETL) de forma intuitiva. Estas sessões executam aplicações analíticas baseadas no Apache Spark, oferecendo acesso flexível a um ambiente Spark remoto, conforme a demanda.
Otimização Dinâmica de Recursos
Uma das estrelas do AWS Glue é o Auto Scaling, um recurso que ajusta automaticamente a capacidade do cluster conforme a demanda real da carga de trabalho. Isso significa que você não precisa mais fazer previsões de tráfego. Essa flexibilidade otimiza custos e acelera suas tarefas. E mais, você fica livre da preocupação com a infraestrutura e pode focar no que realmente importa: os dados e seus insights valiosos!
O algoritmo do Auto Scaling monitora constantemente o uso de recursos do cluster, considerando fatores como o número de trabalhos em execução, o tamanho dos trabalhos e o tempo de execução dos mesmos. Com isso, ele pode ser configurado para escalar o cluster para cima ou para baixo de forma automática. Você tem controle total sobre os limites mínimos e máximos de capacidade, bem como os intervalos de tempo nos quais ele faz os ajustes.
Vamos supor que você esteja executando um trabalho de ETL que processa um grande volume de dados. O Auto Scaling pode aumentar a capacidade do cluster à medida que o trabalho é executado, garantindo assim que o trabalho seja concluído de forma eficiente. E quando o trabalho for concluído, ele pode reduzir a capacidade do cluster para economizar custos. É uma solução altamente eficaz e econômica para gerenciar suas cargas de trabalho no AWS Glue.
Benefícios claros e tangíveis
Ao adotar o AWS Glue, você vai:
- Conectar-se a várias fontes de dados de forma fácil e centralizada.
- Criar e gerenciar pipelines ETL de forma visual para simplificar seus processos.
- Integrar-se perfeitamente a serviços AWS e data lakes.
- Ajustar recursos conforme as necessidades em tempo real.
- Ter um desempenho de alto nível em um ambiente sem servidor.
- Focar no valor dos dados, com suporte para várias cargas de trabalho.
O AWS Glue é uma solução completa e abrangente para integração de dados que, com o suporte personalizado da dataRain, pode ajudar empresas de todos os portes a simplificar seus processos, acelerar suas análises e impulsionar o desenvolvimento de aplicativos.
Para saber mais sobre o AWS Glue e como ele pode ajudar sua empresa a obter insights mais profundos de seus dados, acesse: https://aws.amazon.com/glue/
