AWS Glue Vue complète / Blogs / Perficient

AWS Glue est un service d’intégration de données sans serveur qui simplifie la découverte, la préparation et le déplacement des données à des fins d’analyse, d’apprentissage automatique (ML) et de développement d’applications. Avec Glue, vous pouvez :

• Centralisez la découverte des données et la gestion des métadonnées : Créez un catalogue de données unifié pour identifier et comprendre vos données provenant de diverses sources.
• Créez des pipelines ETL évolutifs : Développez et planifiez visuellement des processus d’extraction, de transformation et de chargement (ETL) de données à l’aide de Spark ou Python sans gérer l’infrastructure.
• Exécutez des tâches Spark efficaces : Tirez parti des environnements Spark sans serveur pour le traitement des données, éliminant ainsi le besoin de provisionner et de gérer des clusters.
• Intégrez-vous à divers magasins de données : Accédez et traitez les données provenant d’un large éventail de sources sur site, dans le cloud et en streaming.
• Automatisez les contrôles de qualité des données : Définir et appliquer des règles de qualité des données pour garantir l’intégrité et la fiabilité des données.
• Surveiller et gérer les tâches de données : Suivez l’exécution, les performances et les coûts du pipeline via la console intuitive Glue.

Principales fonctionnalités et architecture

• Catalogue de données : Stocke les métadonnées sur vos actifs de données, notamment l’emplacement, le schéma et le lignage.
• Emplois ETL : Créez et exécutez visuellement des flux de travail de traitement de données à l’aide de Glue Studio ou de méthodes basées sur le code.
• Environnements Spark : Environnements d’exécution sans serveur pour exécuter des tâches Apache Spark.
• Les robots : Découvrez et enregistrez automatiquement les données dans le catalogue de données.
• Planificateur de travaux : Planifiez des exécutions régulières de tâches et de flux de travail ETL.
• Connecteurs : S’intègre à une variété de sources de données et de destinations.
• Qualité des données de colle : Définissez et appliquez des règles de qualité des données et surveillez la santé des données.
• AWS Glue Data Lake pour Windows : Permet une intégration transparente de Glue avec les sources de données et les opérations sur les machines Windows.

Cas d’utilisation en temps réel

• Traitement des données des capteurs : Ingérez et analysez en continu les données des capteurs pour une surveillance et des informations en temps réel.
• Analyse du flux de journaux : Traitez et analysez les flux de journaux en temps quasi réel pour la surveillance opérationnelle, la sécurité et le dépannage.
• Détection de fraude: Analysez les transactions en temps réel pour identifier et prévenir les activités frauduleuses.
• Moteurs de recommandation : Collectez et traitez les données sur le comportement des utilisateurs pour générer des recommandations personnalisées en temps réel.
• Analyse IoT : Ingérez et analysez les données des capteurs des appareils IoT pour obtenir des informations et des actions en temps réel.

Avantages

• Intégration de données simplifiée : Rationalisez le mouvement et les transformations des données sans gérer l’infrastructure.
• Coûts réduits : Payez uniquement pour les ressources que vous utilisez avec les environnements Spark sans serveur.
• Qualité des données améliorée : Définir et appliquer des règles de qualité des données pour garantir des données fiables.
• Gouvernance des données améliorée : Gagnez en visibilité et en contrôle sur vos actifs de données.
• Accès plus rapide aux insights : Accélérez la prise de décision basée sur les données grâce à un traitement efficace des données.

Commencer

1. Configurez votre compte AWS : Si vous n’en avez pas, créez un compte gratuit sur https://aws.amazon.com/.
2. Lancez la console AWS Glue : Accédez au service Glue dans la AWS Management Console.
3. Créez un catalogue de données : Établissez un référentiel central pour les métadonnées de vos actifs de données.
4. Créez votre première tâche ETL : Utilisez Glue Studio ou du code pour créer un flux de travail de traitement de données.
5. Connectez-vous aux sources de données : Choisissez parmi une variété de connecteurs prédéfinis ou créez des connecteurs personnalisés.
6. Exécutez et surveillez vos tâches : Planifiez et exécutez vos tâches ETL et suivez leur progression et leurs performances.