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AWS Glue: o Bom, o Mau e o Feio

Nessa trilogia de artigo, começaremos falando sobre o AWS Glue: o Bom, o Mau e o Feio.

O AWS Glue um serviço de ETL (Extração, Transformação e Carregamento) oferecido pela Amazon Web Services (AWS) que visa simplificar o processo de integração de dados. Ele permite que você extraia dados de diversas fontes, como bases de dados relacionais, arquivos de texto e até mesmo fontes em nuvem, e os transforme em um formato compatível com os requisitos da sua aplicação. Além disso, o Glue pode carregar os dados transformados para diversos destinos, como tabelas em bancos de dados, data lakes e até arquivos em sistemas de arquivos distribuídos.

O Glue é considerado por muitos uma ferramenta muito útil e poderosa, especialmente por sua simplicidade e facilidade de uso. Com ele é possível criar jobs ETL sem precisar escrever uma única linha de código, pois o serviço possui uma interface de drag and drop que permite a criação de fluxos de trabalho de forma visual. Além disso, o Glue oferece suporte a diversas linguagens de programação, como Python, Scala e Ruby, o que permite a integração com outras ferramentas e sistemas de forma mais ampla.

Aqui vão alguns exemplos do que o Glue é capaz de fazer:

  1. Carregar dados de um arquivo Excel em um armazenamento de dados centralizado, como o Amazon S3.
  2. Criar um fluxo de trabalho automatizado para carregar dados de uma fonte de dados, como um banco de dados relacional, todas as noites.
  3. Transformar os dados carregados, como remover colunas indesejadas ou dividir uma coluna em várias colunas.
  4. Criar um catálogo de metadados para os dados carregados, o que ajuda a organizá-los e torná-los mais fáceis de encontrar.
  5. Carregar os dados do Amazon S3 para o DynamoDB, usando o AWS Glue para mapear os campos do arquivo CSV para as colunas na tabela do DynamoDB.

Basicamente, o Glue trabalha buscando dados de uma fonte e mapeando seus metadados, transforma estes dados conforme o desejado e, por fim, deposita estes dados em um local de saída (arquivo no S3, banco de dados relacional, DynamoDB, você escolhe).

No entanto, como toda ferramenta, o Glue também possui alguns pontos negativos. Um deles é o seu preço, que pode ser um pouco mais caro, dependendo do volume de dados que você precisa processar. Além disso, o Glue não é tão flexível quanto outras ferramentas ETL, o que pode ser um problema para quem precisa de uma solução mais customizada. Por fim, o Glue também pode ser um pouco complicado de configurar e manter, especialmente para quem não está familiarizado com os conceitos e tecnologias subjacentes.

Vamos falar no detalhe de cada um:

O Bom:

  • Simplicidade e facilidade de uso: o Glue possui uma interface de drag and drop que permite a criação de fluxos de trabalho de forma visual, sem a necessidade de escrever código.
  • Suporte a diversas linguagens de programação: o Glue oferece suporte a diversas linguagens de programação, como Python, Scala e Ruby, o que permite a integração com outras ferramentas e sistemas de forma mais ampla.
  • Poder de processamento: o Glue é capaz de processar grandes volumes de dados de forma rápida e eficiente, graças ao uso de clusters de processamento em paralelo.

O Mau:

  • Preço: o Glue pode ser um pouco caro dependendo do volume de dados que você precisa processar.
  • Falta de flexibilidade: o Glue não é tão flexível quanto outras ferramentas ETL, o que pode ser um problema para quem precisa de uma solução mais customizada.

O Feio:

  • Configuração e manutenção: o Glue pode ser um pouco complicado de configurar e manter, especialmente para quem não está familiarizado com os conceitos gerais e/ou boas práticas de evolução de código.

Em resumo, o AWS Glue é uma ferramenta poderosa e útil para quem precisa realizar integração de dados de forma simples e rápida. No entanto, seu alto preço e falta de flexibilidade podem ser um problema para alguns usuários, e a configuração e manutenção do serviço podem ser um desafio para aqueles que não possuem conhecimentos avançados em tecnologias de integração de dados.

Referências: