Ein Unternehmen betreibt eine tägliche ETL-Pipeline, die als Python-Skripte auf einer großen EC2-Instance implementiert ist, um Terabytes von Benutzerinteraktionsdaten, die in S3 gespeichert sind, zu bereinigen, zu transformieren, anzureichern und zu komprimieren. Der Prozess dauert über 20 Stunden, und das Unternehmen möchte von EC2 auf eine verwaltete, serverlose Lösung mit minimalem Entwicklungsaufwand umsteigen. Welcher Ansatz erfüllt diese Anforderungen?

Die Umwandlung der Python-Skripte in PySpark und die Ausführung als AWS Glue-Job ist die beste Lösung. AWS Glue ist ein vollständig verwalteter, serverloser ETL-Dienst, der für die Verarbeitung großer Datenmengen (Terabytes) konzipiert ist und PySpark unterstützt, was den Entwicklungsaufwand minimiert. Es ist ideal für die tägliche Verarbeitung von Daten aus S3. Die Option mit Amazon Redshift ist weniger geeignet, da die Umwandlung der Python-Logik in SQL erheblichen Entwicklungsaufwand erfordert und Redshift primär für Data Warehousing und nicht für die ETL-Orchestrierung optimiert ist. Amazon DynamoDB ist eine NoSQL-Datenbank, die für große Mengen an Benutzerinteraktionsdaten ungeeignet ist und die Umwandlung der Skripte in Lambda-Funktionen wäre ineffizient für Terabytes an Daten, da Lambda-Funktionen Laufzeit- und Speicherbeschränkungen haben. Die Implementierung jedes Skripts als separate Lambda-Funktion mit Step Functions ist ebenfalls ungeeignet, da Lambda für die Verarbeitung großer Datenmengen nicht optimiert ist und die Orchestrierung komplex wird.