AWS Glue
Descubra, prepare e integre todos os seus dados em qualquer escalaBenefícios do AWS Glue
Como funciona
O AWS Glue é um serviço de integração de dados com tecnologia sem servidor que facilita a descoberta, preparação, movimentação e integração de dados de várias fontes para análise, machine learning (ML) e desenvolvimento de aplicações.
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Opções de mecanismo de integração de dados
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ETL orientado por eventos
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Catálogo de Dados do AWS Glue
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Trabalhos de ETL sem código
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Gerencie e monitore a qualidade dos dados
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Preparação dos dados
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Opções de mecanismo de integração de dados
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Escolha seu mecanismo de integração de dados preferido no AWS Glue para atender aos seus usuários e workloads.
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O diagrama mostra como os usuários do AWS Glue podem escolher as opções na interface para criar workloads de trabalhos usando vários mecanismos de integração de dados. Tela com quatro seções: uma à esquerda, duas no meio e uma à direita.
A primeira seção à esquerda é chamada “Data sources” (Fontes de dados). Ela inclui as seguintes fontes de dados: “Amazon S3”, “Amazon DynamoDB”, “bancos de dados executados no Amazon EC2”, “bancos de dados” e “SaaS.”
Na primeira seção, aparece uma seta que aponta para a seção do meio na parte superior do diagrama chamada "Choice of interfaces" (Opções de interfaces). Há três itens nessa segunda seção: “AWS Glue Studio”, “notebooks do Amazon SageMaker” e “notebooks e IDEs”.
Abaixo dessa segunda seção, há o seguinte texto: “Open interfaces support interactive and job workloads.” (Interfaces abertas oferecem suporte a workloads interativas e de trabalhos.) Esse texto mostra uma seta apontada para a segunda seção descrita antes, acima dele, e uma seta apontada para a terceira seção, abaixo dele.
Essa terceira seção é chamada “Data integration engines” (Mecanismos de integração de dados). O texto é: “Choose a preferred serverless, scalable data processing engine with automatic scaling and pay-as-you-go pricing.” (Escolha um mecanismo de processamento de dados escalável com tecnologia sem servidor de sua preferência com escalabilidade e automática e preço conforme o uso.) Essa seção inclui três nomes de mecanismos: “AWS Glue para Ray”, “AWS Glue para Python Shell” e “AWS Glue para Apache Spark”.
A quarta seção aparece à direita da segunda seção, com uma seta apontada da segunda para a quarta seção. A quarta seção tem este texto: “Create and load data into data lakes and data warehouses.” (Crie e carregue dados nos data lakes e data warehouses.) Essa seção também inclui três itens: “Amazon Redshift”, “data lakes” e “data warehouses”.
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ETL orientado por eventos
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O AWS Glue pode executar seus trabalhos de extração, transformação e carregamento (ETL) à medida que chegam novos dados. Por exemplo, é possível configurar o AWS Glue para iniciar trabalhos de ETL a serem executados assim que novos dados estão disponíveis no Amazon Simple Storage Service (S3).
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Catálogo de Dados do AWS Glue
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Você pode usar o catálogo de dados para descobrir e pesquisar rapidamente diversos conjuntos de dados da AWS sem mover os dados. Quando são catalogados, os dados são disponibilizados imediatamente para pesquisa e consulta por meio do Amazon Athena, do Amazon EMR e do Amazon Redshift Spectrum.
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Trabalhos de ETL sem código
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O AWS Glue Studio torna mais fácil criar, executar e monitorar visualmente os trabalhos ETL do AWS Glue. Você pode criar trabalhos ETL que migram e transformam os dados usando um editor do tipo arrastar e soltar, e o AWS Glue gera automaticamente o código.
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Gerencie e monitore a qualidade dos dados
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A Qualidade de dados do AWS Glue automatiza a criação, o gerenciamento e o monitoramento de regras de qualidade de dados para ajudar a garantir dados de alta qualidade nos data lakes e pipelines.
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O diagrama mostra como é possível usar a Qualidade de dados do AWS Glue para criar recomendações de regras, monitorar a qualidade dos dados e enviar alertas quando há deterioração na qualidade. Três seções são exibidas, da esquerda para a direita.
A primeira seção tem uma ilustração do Catálogo de Dados do AWS Glue e do ETL do AWS Glue. No Catálogo de Dados do AWS Glue, aparece: “Catalog all datasets in your data lakes.” (Catalogue todos os conjuntos de dados em seus data lakes.) No ETL do AWS Glue, aparece: “Integrate and transform data from disparate data sources.” (Integre e transforme dados de fontes diferentes.)
O título da segunda seção é: “AWS Glue Data Quality” (Qualidade de dados do AWS Glue). Há três ícones nessa seção. O primeiro é uma lista de verificação. Abaixo dele está escrito: “Data quality rule recommendations. Get started quickly with automatic data quality rule recommendations.” (Recomendações de regras de qualidade de dados. Comece a usar rapidamente as recomendações de regras de qualidade de dados.) O segundo ícone é um lápis. Abaixo dele está escrito: “Preconfigured data quality rules. Edit or augment recommendations with preconfigured data quality rules.” (Regras de qualidade de dados pré-configuradas. Edite ou incremente as recomendações com regras de qualidade de dados pré-configuradas.) O terceiro ícone é um sino. Abaixo dele está escrito: “Alerts and actions. Add alerts and actions to perform when data quality deteriorates.” (Alertas e ações. Adicione alertas e ações para serem executadas quando houver deterioração na qualidade dos dados.)
A terceira seção tem dois ícones empilhados. O primeiro ícone é um gráfico de barras. Abaixo dele está escrito: “Metrics. Use data quality metrics to make confident business decisions.” (Métricas. Use as métricas de qualidade de dados para tomar decisões de negócios confiantes.) O segundo ícone é um sinal de aviso. Abaixo dele está escrito: “Alerts. Use alerts to get notified when quality deteriorates, and take actions to fix the data.” (Alertas. Use os alertas para receber notificações quando houver deterioração na qualidade e executar ações para corrigir os dados.)
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Preparação dos dados
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Com o AWS Glue DataBrew, é possível explorar e fazer experimentos dos dados diretamente de seu data lake, data warehouses e bancos de dados, incluindo o Amazon S3, o Amazon Redshift, o AWS Lake Formation, o Amazon Aurora e o Amazon Relacional Database Service (RDS). Escolha entre mais de 250 transformações predefinidas no DataBrew para automatizar tarefas de preparação de dados, como filtragem de anomalias, padronização de formatos e correção de valores inválidos.
Além disso, o AWS Glue oferece uma ferramenta de preparação de dados visual que permite preparar dados usando uma interface visual interativa estilo apontar e clicar que dispensa a criação de código.
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Casos de uso
Explore, experimente e processe dados de forma interativa
Descubra dados de forma eficiente
Simplifique o desenvolvimento de pipeline ETL
Suporte a várias estruturas de processamento e workloads
Novidades
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