Integrazione dei dati con AWS

I tuoi dati provengono da molte fonti in una varietà di formati: applicazioni ospitate da terze parti, archivi dati on-premise e archivi dati operativi. I servizi AWS si connettono a centinaia di origini dati, tra cui Software-as-a-Service (SaaS) di terze parti, on-premise e altri cloud. Una volta connessi o spostati i dati in data lake, warehouse e database, è possibile renderli disponibili in tutta sicurezza all'interno dell'organizzazione.

AWS Glue, uno dei tanti servizi di integrazione dei dati di AWS, consolida le principali funzionalità di integrazione dei dati in un unico posto, tra cui rilevamento, estrazione, trasformazione e caricamento (ETL), pulizia, trasformazione e catalogazione centralizzata dei dati. È serverless e può fornire e gestire automaticamente i lavoratori in base alle esigenze.

AWS fornisce strumenti che soddisfano le esigenze di data engineer, sviluppatori ETL e analisti aziendali, aiutando gli utenti di tutti i livelli tecnici a esplorare e lavorare in modo interattivo con i propri dati. Puoi trasformare visivamente i dati con un'interfaccia drag-and-drop in AWS Glue Studio, pulire e normalizzare i dati con lo strumento di preparazione dei dati AWS Glue DataBrew e testarli utilizzando il tuo ambiente di sviluppo integrato (IDE) o notebook preferito.

Spesso le organizzazioni devono supportare una varietà di framework di elaborazione dati, come ETL, ETL inverso ed estrazione, trasformazione e caricamento (ELT), oltre a diversi carichi di lavoro come batch, microbatch e streaming. AWS fornisce un supporto flessibile per tutti i framework e i carichi di lavoro e consente la portabilità sfruttando gli standard open source.

AWS aiuta ad accedere e integrare i dati ovunque vengano archiviati, permettendo ai team di integrazione dei dati di concentrarsi su attività più importanti che massimizzano il valore dei dati.

AWS Glue semplifica l'individuazione, la preparazione e l'integrazione di tutti i dati su qualsiasi scala. AWS Database Migration Service aiuta a trasferire i carichi di lavoro di database e analisi su AWS in modo veloce, sicuro e con tempi di inattività minimi e perdite di dati inesistenti. Flusso di lavoro gestito da Amazon per Apache Airflow (MWAA) fornisce un'orchestrazione dei flussi di lavoro gestiti sicura e altamente disponibile per Apache Airflow. Scambio dati su AWS si connette con dati di terze parti provenienti da oltre 300 fornitori di dati e oltre 3.500 prodotti di dati.

AWS Glue semplifica la preparazione e l'integrazione dei dati per casi d'uso complessi in cui è necessario trasformare i dati, normalizzarli, controllarne la qualità prima di importarli da un archivio di dati grezzi o ridurre le colonne, le righe o le dimensioni dei dati delle tabelle.

Per i casi d'uso comuni in cui l'ETL viene ripetuto regolarmente, è possibile utilizzare le funzionalità AWS Zero-ETL, che eliminano la necessità di creare e gestire pipeline ETL. Con le funzionalità AWS Zero-ETL, è possibile importare i dati di streaming direttamente dallo Streaming gestito da Amazon per Apache Kafka ad Amazon Redshift, analizzare i dati di Amazon Aurora con Amazon Redshift quasi in tempo reale e molto altro ancora.

Gli utenti dell'intera azienda hanno capacità tecniche di interazione con i dati diverse e potrebbero trovarsi in difficoltà senza gli strumenti giusti.

AWS fornisce interfacce specifiche per competenze e strumenti di creazione di lavori per tutti i tipi di utenti, dagli sviluppatori agli utenti aziendali. AWS Glue Studio genera automaticamente il codice ETL e consente agli sviluppatori ETL e agli analisti aziendali di trasformare i dati con un'interfaccia senza codice. Inoltre, AWS Glue consente a sviluppatori e ingegneri di utilizzare i loro IDE, notebook e motori di elaborazione preferiti. Il Flusso di lavoro gestito da Amazon per Apache Airflow consente a scienziati e ingegneri di organizzare pipeline di dati end-to-end.

AWS fornisce supporto per diversi carichi di lavoro senza alcun vincolo.

AWS Glue Studio ti aiuta a creare lavori ETL altamente scalabili senza essere esperti di Apache Spark e a caricare dati strutturati e non strutturati in data warehouse e data lake. Streaming gestito da Amazon per Apache Kafka (Amazon MSK) e Amazon Kinesis semplificano l'acquisizione e l'elaborazione dei dati di streaming in tempo reale. Altri carichi di lavoro comuni includono la trasformazione dei dati in batch, la replica del database, l'importazione dei dati da SaaS, la condivisione dei dati tra team e l'abbonamento a dati di terze parti.