Bir şirket, S3'te depolanan terabaytlarca kullanıcı etkileşim verisini temizlemek, dönüştürmek, zenginleştirmek ve sıkıştırmak için büyük bir EC2 instance üzerinde Python betikleri olarak uygulanan günlük bir ETL işlem hattı çalıştırmaktadır. Bu süreç 20 saatten fazla sürmektedir ve şirket, minimum geliştirme çabasıyla EC2'den yönetilen, sunucusuz bir çözüme geçmek istemektedir. Hangi yaklaşım bu gereksinimleri karşılar?

Doğru cevap, AWS Glue'nun sunucusuz, yönetilen bir ETL hizmeti olması ve terabaytlarca veriyi işlemek için tasarlanmış olması nedeniyle en uygun çözümdür. Python betiklerini PySpark'a dönüştürmek, mevcut mantığı korurken Glue'nun dağıtılmış işleme yeteneklerinden faydalanmayı sağlar. Bu, minimum geliştirme çabasıyla performansı önemli ölçüde artırır. Diğer seçenekler neden uygun değil: Amazon Redshift, veri ambarı çözümüdür ve ETL işlemleri için SQL kullanmak, mevcut Python betiklerinin tamamen yeniden yazılmasını gerektirir, bu da "minimum geliştirme çabası" gereksinimini karşılamaz. Amazon DynamoDB, anahtar-değer veritabanıdır ve terabaytlarca kullanıcı etkileşim verisini temizleme, dönüştürme ve zenginleştirme gibi karmaşık analitik ETL işlemleri için tasarlanmamıştır. Ayrıca, Lambda'nın tek bir yürütmede işlem süresi ve bellek sınırlamaları, büyük veri kümeleri için yetersiz kalabilir. Her betiği ayrı bir AWS Lambda fonksiyonu olarak uygulamak ve Step Functions ile düzenlemek, her ne kadar sunucusuz olsa da, terabaytlarca veriyi işlemek için Lambda'nın işlem süresi ve bellek sınırlamaları nedeniyle verimsiz ve pahalı olabilir. Glue, büyük ölçekli veri işleme için daha optimize edilmiştir.