破解遗留数据集成难题：基于AWS Glue的无服务器ETL实践
在当今数据驱动的商业环境中，企业常常面临遗留系统与现代应用程序集成的挑战。本文所述案例中，一家公司依赖遗留应用程序生成CSV格式数据并存储于Amazon S3，但新部署的商业现成（COTS）应用程序无法直接处理CSV文件，且遗留系统无法更新。为此，公司需要一种解决方案，使COTS应用程序能利用这些数据，同时最小化操作开销。经过分析，使用AWS Glue ETL作业是最佳解决方案，下文将详细论述其合理性、实施方式及与其他选项的比较。
一家公司使用一个遗留应用程序生成CSV格式的数据。该遗留应用程序将输出数据存储在Amazon S3中。公司正在部署一个新的商业现成（COTS）应用程序，该应用程序可以执行复杂的SQL查询来分析仅存储在Amazon Redshift和Amazon S3中的数据。但是，COTS应用程序无法处理遗留应用程序生成的CSV文件。公司无法更新遗留应用程序以生成其他格式的数据。公司需要实施一个解决方案，以便COTS应用程序可以使用遗留应用程序生成的数据。为了以最少的操作开销满足这些要求，可以创建一个AWS Glue提取、转换和加载（ETL）作业，按计划运行，同时配置ETL作业处理.csv文件并将处理后的数据存储在Amazon Redshift中。
在满足公司需求的前提下，通过AWS Glue ETL作业实现了数据从S3 CSV到Redshift的无缝迁移，使COTS应用程序能立即使用数据。其完全托管特性确保了最低的操作开销，而其他选项或因兼容性问题、或因管理复杂度而不足。企业采纳此方案后，可快速集成遗留系统与现代应用程序，提升数据分析效率，同时降低IT维护成本。
为什么这是最佳解决方案？
解决方案采用AWS Glue这一完全托管的ETL（提取、转换和加载）服务，按计划处理CSV文件并将数据加载到Amazon Redshift。该方案能满足所有要求，且操作开销最小，原因如下：
- 完全托管服务：AWS Glue由AWS管理，无需公司维护服务器、集群或底层基础设施。这显著降低了操作负担，如监控、打补丁和扩展，使团队能专注于核心业务逻辑。
- 无缝集成：AWS Glue天然支持Amazon S3和Amazon Redshift，可轻松读取S3中的CSV文件，进行数据转换（如格式转换、清洗），并直接加载到Redshift表中。COTS应用程序支持查询Redshift数据，因此能立即使用处理后的数据执行复杂SQL查询。
- 计划执行：通过配置计划任务（如每日或每小时运行），AWS Glue能自动处理新生成的CSV文件，确保数据及时可用，且无需人工干预。
- 成本效益：AWS Glue按作业运行时间和资源消耗计费，无需预置或长期运行资源，这避免了EC2实例或EMR集群的持续成本，进一步减少开销。
解决方案的实施细节
要实施解决方案，公司需遵循以下步骤：
- 创建AWS Glue作业：在AWS管理控制台中，定义Glue作业来源（S3中的CSV文件）、目标（Redshift表）和转换逻辑（例如，将CSV解析为结构化表）。
- 配置计划：使用Glue触发器或EventBridge设置作业运行计划，例如每15分钟或每小时一次，以匹配数据生成频率。
- 数据转换：在Glue作业中，使用内置转换功能（如映射、过滤或聚合）确保数据格式符合COTS应用程序要求。例如，将CSV字段转换为Redshift表的列类型。
- 测试和监控：利用Glue的日志和监控功能（如CloudWatch）跟踪作业状态，确保数据准确加载到Redshift。一旦就绪，COTS应用程序即可通过标准SQL查询访问数据。
该方案不仅最小化操作开销，还提供高可靠性和可扩展性。AWS Glue自动处理错误重试和数据一致性，而Redshift作为数据仓库，能高效支持COTS应用程序的复杂查询。