Ein Dateningenieur muss eine Reihe von ETL-Aufgaben in Python orchestrieren, die das Ausführen von Spark-Jobs auf Amazon EMR, das Aufrufen von Salesforce-APIs und das Laden von Daten in Amazon Redshift umfassen. Die Orchestrierung soll Wiederholungsversuche und Fehler automatisch behandeln. Welchen AWS-Dienst sollte der Ingenieur verwenden?

Amazon Managed Workflows for Apache Airflow (MWAA) ist die beste Wahl, da es eine vollständig verwaltete Umgebung für Apache Airflow bietet. Airflow ist ideal für die Orchestrierung komplexer Daten-Pipelines, die Spark-Jobs auf EMR, API-Aufrufe (z.B. Salesforce) und Datenladungen in Redshift umfassen. Es bietet robuste Funktionen für Wiederholungsversuche, Fehlerbehandlung und Abhängigkeitsmanagement. AWS Step Functions ist zwar für die Orchestrierung von Workflows geeignet, aber eher für zustandsbasierte Workflows und Serverless-Anwendungen optimiert, nicht primär für die Verwaltung komplexer, langlaufender Daten-ETL-Pipelines mit vielen externen Integrationen wie Airflow. AWS Glue ist ein ETL-Dienst, aber kein Orchestrierungs-Tool für übergreifende Workflows; es konzentriert sich auf die Transformation und das Laden von Daten. Amazon EventBridge ist ein serverloser Event-Bus, der für ereignisgesteuerte Architekturen und die Weiterleitung von Ereignissen konzipiert ist, aber nicht für die Orchestrierung komplexer, sequenzieller Aufgaben-Pipelines.