AWS Glue DataBrew – DEV Community

بررسی اجمالی خدمات
نام سرویس: AWS Glue DataBrew
لوگو:
توضیحات یا توضیحات یک خطی: “AWS Glue DataBrew: پاکسازی، آماده سازی و تبدیل داده های خود به صورت بصری، بدون نوشتن کد.”

ویژگی های کلیدی
ویژگی های برتر:
پروفایل خودکار داده ها
ایمن و قابل اعتماد.
مدیریت داده های مقیاس پذیر
مشخصات فنی:
مناطق پشتیبانی شده: در اکثر مناطق AWS در سراسر جهان موجود است.
محدودیت های پروفایل مجموعه داده: حداکثر 20 میلیون ردیف یا 10 گیگابایت در هر جلسه پروفایل.
امنیت: ادغام کامل با AWS IAM برای دسترسی مبتنی بر نقش و مجوزهای منابع.
منابع داده: سازگار با Amazon S3، Redshift، RDS، و سایر منابع داده پشتیبانی شده توسط JDBC.

موارد استفاده
برنامه های کاربردی واقعی: AWS Glue DataBrew
پاک کردن داده‌های مشتری: برای تجزیه و تحلیل بهتر، مشکلاتی مانند نام‌های گمشده یا تاریخ‌های نادرست در داده‌های مشتری را برطرف کنید.
آماده‌سازی داده‌ها برای گزارش‌ها: داده‌ها را قالب‌بندی و تمیز کنید تا برای استفاده در گزارش‌های تجاری آماده باشد.
ترکیب داده ها از منابع مختلف: داده های Amazon S3 و RDS را برای ایجاد یک مجموعه داده واحد برای تجزیه و تحلیل ادغام کنید.

مدل قیمت گذاری
بررسی اجمالی قیمت: AWS Glue DataBrew از یک مدل قیمت گذاری پرداختی استفاده می کند. قیمت گذاری بر اساس
هزینه های پردازش داده ها
محاسبه استفاده از منابع
جلسات پروفایل داده
برنامه ریزی خودکار شغل.

مقایسه با خدمات مشابه
رقبا یا گزینه های جایگزین:
Google Cloud Dataprep (غیر AWS): یک رابط بدون کد برای تمیز کردن داده ها ارائه می دهد اما بر یکپارچه سازی Google Cloud تمرکز دارد.
Microsoft Power Query (غیر AWS): ایده‌آل برای آماده‌سازی داده‌های مبتنی بر دسکتاپ در مقیاس کوچک، ادغام یکپارچه با Excel و Power BI.
کارخانه داده Azure (جایگزین AWS): تبدیل داده ها را در اکوسیستم Azure ارائه می دهد اما منحنی یادگیری تندتری دارد که برای کاربران پیشرفته مناسب است.
Apache NiFi (Non-AWS): ابزار منبع باز برای مسیریابی و تبدیل داده ها، اما نیاز به تنظیمات پیچیده دارد.

مزایا و چالش ها
مزایا: رابط بدون کد، مقیاس پذیری، بیش از 250 تغییر از پیش ساخته شده، پروفایل خودکار داده ها، امنیت و انطباق.
محدودیت ها یا چالش ها: هزینه برای مجموعه داده های بزرگ، پیچیدگی برای پردازش داده های پیشرفته، وابستگی به خدمات AWS، فرمت های خروجی محدود.

مثال در دنیای واقعی یا مطالعه موردی
مطالعه موردی: شرکت کوکاکولا.
مثال: کوکاکولا از AWS Glue DataBrew برای ساده‌سازی و خودکارسازی فرآیندهای آماده‌سازی داده‌های خود استفاده می‌کند، که برای ایجاد بینش تجاری در بازارهای مختلف ضروری است.