Die 7 besten AWS ETL-Tools im Jahr 2024

Amazon Web Services (AWS) ETL bezieht sich auf eine cloudbasierte Reihe von Tools und Diensten, die dabei helfen, Daten aus verschiedenen Quellen zu extrahieren, sie nutzbar zu machen und sie so zu speichern, dass sie einfach analysiert und darauf basierende Entscheidungen getroffen werden können. AWS ETL-Tools bieten einen einzigartigen Vorteil für Unternehmen, die ihre Datenprozesse optimieren möchten. Diese Tools sind effizient, skalierbar und anpassungsfähig und eignen sich daher ideal für eine Vielzahl von Branchen, vom Gesundheitswesen und dem Finanzwesen bis hin zum Einzelhandel und darüber hinaus.  

Laut einem aktuellen Bericht von GartnerMehr als die Hälfte der Unternehmen plant, bis 2028 auf Branchen-Cloud-Plattformen umzusteigen. Dieser Wandel spiegelt einen neuen Ansatz zur Nutzung von Cloud-Technologien als strategisches Kapital wider. und einem Nutzen für Innovation und Wettbewerbsdifferenzierung.  AWS hilft Unternehmen, sich durch den Einsatz von Cloud-Technologie auf die Zukunft vorzubereiten. Es steht an der Spitze dieser Transformation, insbesondere bei der Optimierung von Datenworkflows durch AWS ETL-Tools.  

In diesem Artikel werden wir Besprechen Sie alles darüber AWS ETL-Tools erkunden die besten verfügbaren Optionen im Jahr 2024, um Ihnen dabei zu helfen, eine fundierte Entscheidung zu treffen.  

Was sind AWS ETL-Tools?  

AWS bietet eine Reihe von ETL Werkzeuge um Unternehmen bei der Integration und Verwaltung ihrer Daten zu unterstützen. Diese Tools machen es Unternehmen einfach, Daten zu sammeln, zu verarbeiten und zu analysieren und sie in nützliche Erkenntnisse umzuwandeln.  

Es gibt vier wichtige AWS ETL-Tools mit Einzigartige Vorteile, die Unternehmen dabei helfen können, ihr Datenmanagement zu verbessern. 

1. AWS-Datenpipeline  

AWS Data Pipeline ist ein Webdienst, der das Verschieben und Transformieren von Daten zwischen verschiedenen AWS-Speichern erleichtert, Rechendienste und lokale Quellen. Es verfügt über eine einfache Benutzeroberfläche, die es dem Benutzer ermöglicht, Datenquellen und -ziele per Drag-and-Drop auf eine visuelle Leinwand zu ziehen. Mit AWS Data Pipeline kann ein Benutzer ETL-Datenpipelines erstellen, indem er bestimmte Verbindungsattribute definiert. 

AWS-Datenpipeline bietet eine Automatisierungsfunktion, mit der der Benutzer die automatische Ausführung der Daten-Workflows planen kann. Dadurch sind die Daten immer aktuell und für die Analyse bereit. Dieser Automatisierungsgrad rationalisiert Abläufe und macht die Datenverarbeitung effizienter. 

Das Tool ist fehlertolerant, d. h., es ist für den Umgang mit Fehlern konzipiert und wiederholt Aufgaben, bei denen Fehler auftreten, automatisch erneut. AWS Data Pipeline bietet außerdem anpassbare Benachrichtigungen, um den Benutzer über den Status seiner Daten-Workflows auf dem Laufenden zu halten. 

Schließlich kann AWS Data Pipeline Ressourcen automatisch verwalten und vorgefertigte Vorlagen für komplexe Datenverarbeitungsszenarien bereitstellen, wodurch Unternehmen von der technischen Komplexität der Datenverarbeitung befreit werden. 

2. AWS-Kleber 

Diese serverlose ETL-Plattform wurde entwickelt, um die Datenvorbereitung zu automatisieren und sie zu einem problemlosen Prozess zu machen. Indem AWS Glue auf die in AWS gespeicherten Daten verweist, identifiziert es automatisch Daten, leitet ihre Struktur ab und katalogisiert die Metadaten im AWS Glue-Datenkatalog. Durch die automatische Erkennung und Organisation von Daten sind diese sofort für ETL-Prozesse bereit und für Abfragen zugänglich, wodurch sichergestellt wird, dass Analysepipelines dies auch tun Einblick Gefahren. 

AWS Glue verfügt über eine benutzerfreundliche GUI, mit der Benutzer mit minimalem Aufwand Datentransformationspipelines erstellen können Störung, auch wenn sie nicht über umfassende Programmierkenntnisse verfügen. Während Benutzer den ETL-Auftrag visuell zusammenstellen, generiert AWS Glue im Hintergrund den erforderlichen PySpark-Code, der die Verwendung vereinfacht. 

Das Glue Data Catalog und die automatisierte Schemaerkennung rationalisieren den ETL-Prozess durch die zentrale Organisation von Datenmetadaten, sodass sie leicht zu finden, darauf zuzugreifen und zu transformieren sind. 

3. AWS Lambda 

AWS Lambda ist ein serverloser Computerdienst von Amazon Web Services (AWS), der Code als Reaktion auf verschiedene Ereignisse ausführt und dabei die zugrunde liegenden Computerressourcen automatisch verwaltet. Es ermöglicht Benutzern, AWS-Dienste mit benutzerdefinierter Logik zu erweitern oder Backend-Dienste ohne Serververwaltung zu entwickeln. 

Lambda unterstützt mehrere Programmiersprachen, darunter Python, Node.js, Java, Ruby, Go und Power Shell, und bietet so Flexibilität basierend auf den Vorlieben der Benutzer. 

Als ETL-Tool kann AWS Lambda Daten nahtlos verarbeiten und transformieren. Durch die Nutzung von Lambda-Funktionen können Benutzer ETL-Pipelines entwerfen, um Daten aus verschiedenen Quellen zu extrahieren, sie entsprechend spezifischer Anforderungen umzuwandeln und sie in Zielziele zu laden. 

Lambda reagiert auf verschiedene Ereignisse, wie HTTP-Anfragen über Amazon API Gateway, Objektänderungen in Amazon S3-Buckets und Tabellenaktualisierungen in Amazon DynamoDB, und löst die Ausführung von benutzerdefiniertem Code aus, um gewünschte Aktionen auszuführen.  

4. AWS Glue Data Brew  

AWS Glue DataBrew ist ein Tool, das den Datenaufbereitungsprozess für Analysen und maschinelles Lernen vereinfacht und beschleunigt. Es ist, als hätte man einen erfahrenen Assistenten, der sich um alle Datenaufbereitungsaufgaben kümmert. 

Mit DataBrew können Benutzer problemlos Daten aus verschiedenen Quellen abrufen, bereinigen, Fehler beheben und sie mithilfe einer intuitiven Benutzeroberfläche in ein nützlicheres Format umwandeln. Dieses Tool spart Zeit und macht die Datenaufbereitung für jedermann zugänglich, unabhängig von Programmierkenntnissen.  

Nach der Verfeinerung der Daten kann DataBrew diese Schritte automatisieren. Dies bedeutet, dass sich DataBrew beim nächsten Empfang ähnlicher Daten an den Vorgang erinnert und ihn automatisch wiederholt, ohne dass ein Benutzereingriff erforderlich ist. Es handelt sich um ein Tool für Unternehmen, die ihre Daten zur Entscheidungsfindung oder zum Aufbau von Modellen für maschinelles Lernen nutzen möchten, sich aber nicht mit den technischen Details dieser Datenbeschaffung befassen möchtene Daten bereit. 

AWS Data Pipeline vs. AWS Glue

AWS Glue ist ein moderner, serverloser Dienst, der sich auf Automatisierung und Integration innerhalb des AWS-Ökosystems konzentriert. Es bietet eine einfache und effiziente Möglichkeit, Daten zu verarbeiten und zu transformieren. Andererseits ist AWS Data Pipeline ein eher traditioneller Workflow-Service, der die Bewegung und Transformation von Daten automatisiert. 

Merkmal	AWS-Datenpipeline	AWS-Kleber
Benutzerschnittstelle	Drag-and-Drop; Webbasierte Verwaltungskonsole; CLI	Visuelle und codebasierte GUI
Datenverarbeitung	Stapel	Batch und Streaming
Skalierung	Manuell skalierbar, um große Datenmengen zu verarbeiten	Automatische Skalierung bei Bedarf
Ausführungsumgebung	Kann in der AWS-Cloud oder vor Ort verwendet werden	Serverlos; vollständig von AWS verwaltet
Integration mit AWS Services	Integriert sich in AWS-Speicher- und Datenbankdienste	Umfangreiche Integration mit AWS-Diensten, einschließlich direkter Unterstützung für Datenspeicher und Analysedienste
Besetzung	Unterstützt Planung, Abhängigkeitsverfolgung und Fehlerbehandlung	Erweiterte Auftragsverwaltung, einschließlich Trigger und Workflow-Orchestrierung mit AWS Glue DataBrew
Schemaverwaltung	Keine native Schemaerkennung oder -verwaltung	Automatisierte Schemaerkennung, Katalogisierung und Verwaltung mit AWS Glue Data Catalog
Transformationsfähigkeiten	Benutzerdefinierte Skripte für die Datentransformation	Unterstützt sowohl integrierte Transformationen als auch benutzerdefinierte Skripte.
AnzeigenPreise	Die Abrechnung richtet sich nach der Häufigkeit der Aktivitäten und dem Ort, an dem sie stattfinden	Stundensatz für ETL-Jobs und Crawler mit einer Mindestgebühr; Zusätzliche Gebühren für die Nutzung von Data Catalog und DataBrew

Top 8 Werkzeuge zu ETL Datum in AWS 

Auswahl eines ETL-Tools für AWS das Ihren Geschäftsanforderungen gerecht werden kann a schwer Auftrag, vor allem, wenn wir Erwägen die Auswahl an verfügbaren AWS ETL-Tools in dem Markt. Um diesen Prozess zu vereinfachen, haben wir eine Liste der Besten zusammengestellt AWS ETL-Tools. 

1. Astera  

Astera ist eine umfassende Datenintegrationsplattform, die Ihre Datenprozesse vereinfacht und beschleunigt und dabei den Schwerpunkt auf Automatisierung und Benutzerfreundlichkeit legt. Es ermöglicht sowohl geschäftlichen als auch technischen Benutzern, komplexe Daten-Workflows ohne große IT-Abhängigkeit zu verwalten.  

• Integrieren Sie sich nahtlos in AWS und verbessern Sie so Ihre Datenqualität und ETL-Prozesse AsteraCloud-Funktionen. 
• Stellen Sie mit erweiterten Datenqualitätsmanagementfunktionen die Integrität und Sauberkeit Ihrer Daten sicher, bevor Sie sie in AWS-Services speichern. 
• Transformieren Sie Daten effizient mit vorgefertigten Transformationen und Funktionen, sodass keine umfassenden Programmierkenntnisse erforderlich sind. 
• Erstellen und verwalten ETL-Pipelines auf AWS mühelos mit einer intuitiven Drag-and-Drop-Oberfläche. 
• Extrahieren Sie wertvolle Informationen aus unstrukturierten Datenquellen direkt in AWS mit KI-gestützten Datenextraktionsfunktionen. 
• Über integrierte Konnektoren können Sie ganz einfach Daten aus verschiedenen Quellen und Formaten in AWS aufnehmen. 
• Optimieren Sie Ihre Datenverarbeitung Aufgaben auf AWS durch Automatisierung und Orchestrierung von Daten-Workflows, um eine zeitnahe Datenverfügbarkeit sicherzustellen. 
• Verbessern Sie die Datenzuordnung von der Quelle bis zum Ziel mit einem KI-gestützten Auto-Mapper, der für die Aufrechterhaltung der Datenqualität und -konsistenz in AWS-Umgebungen von entscheidender Bedeutung ist.  

2. AWS-Kleber  

AWS Glue ist ein vollständig verwalteter ETL-Service, der die Vorbereitung Ihrer Daten für Analysen automatisiert und eine nahtlose Möglichkeit bietet, Ihre Daten zu organisieren, zu bereinigen und letztendlich zu transformieren.  

Vorteile 

• Durch die serverlose Architektur von AWS Glue entfällt die Notwendigkeit, die Infrastruktur zu verwalten, sodass sich der Benutzer auf die Analyse der Daten konzentrieren kann. 
• Es bietet Kosteneffizienz und eine Abrechnung basierend auf den genutzten Ressourcen.  
• AWS Glue vereinfacht die Erstellung von ETL-Jobs durch eine benutzerfreundliche Oberfläche und automatische Codegenerierung.  

Nachteile

• Der Dienst bietet eine begrenzte Kontrolle über Rechenressourcen, die möglicherweise nicht allen Projektanforderungen oder spezifischen Rechenanforderungen entsprechen. 

• AWS Glue unterstützt nur Python und Scala für die Skripterstellung, was möglicherweise die Integration bestehender ETL-Skripte, die in anderen Sprachen geschrieben sind, erschwert. 

3. AWS-Datenpipeline

AWS Data Pipeline ist ein Webdienst für die Datenverarbeitung und -übertragung zwischen AWS, lokalen Quellen und Speicherquellen.  

Vorteile

• Die AWS Data Pipeline bietet Unterstützung für eine Reihe von AWS-Datenbanken und bietet eine intuitive Steuerungsoberfläche  
• Es erstellt Ressourcen und Cluster nur bei Bedarf.  
• Daten werden sowohl im Ruhezustand als auch in Bewegung durch die Zugriffskontrollmechanismen von AWS geschützt.  

Nachteile

• Die Verwaltung mehrerer Installationen und Konfigurationen auf Rechenressourcen innerhalb von Datenpipelines kann eine Herausforderung sein  
• Anfänger finden die Darstellung von Voraussetzungen und der Verzweigungslogik möglicherweise komplex.  
• Für Benutzer, die Daten von externen Diensten benötigen, ist AWS Data Pipeline möglicherweise nicht die beste Wahl.  

4. Stich (erworben von Talend) 

Stitch vereinfacht die Datenreplikation aus verschiedenen Quellen in Ihr Data Warehouse und ermöglicht so eine effiziente und sichere Datenanalyse. 

Vorteile

• TDie Einrichtung und die benutzerfreundliche Oberfläche der Plattform macht dein Schnelle Erstellung einer Datenpipeline. 
• Mit Unterstützung seit über mehrere Datenquellen können Sie vielfältige Daten in Ihre Analyse-Workflows integrieren. 
• Die Einhaltung von SOC 2, HIPAA und DSGVO durch Stitch stellt sicher, dass Ihre Datenprozesse den Sicherheits- und Datenschutzstandards entsprechen. 

Nachteile

• Die eingeschränkte Anpassungsfähigkeit der Plattform kann die Möglichkeit einschränken, Datenpipelines an komplexe oder spezifische Geschäftsanforderungen anzupassen. 
• IDie Transformationsmöglichkeiten sind begrenzt und erfordern möglicherweise zusätzliche Tools für die komplexe Datenbearbeitung. 
• Stitch bietet begrenzte Überwachungsoptionen und stellt Unternehmen, die Echtzeitüberwachung und -warnungen benötigen, vor Herausforderungen. 

5. Integrate.io 

Integrate.io ist eine Cloud-basierte Plattform das vereinfacht Datenintegration aus mehreren Quellen. Es rationalisierenes der Prozess der Aggregation und Transformation von Daten für Ihre Analyseanforderungen. 

Vorteile

• Es verbessert Datentransformationsprozesse und ermöglicht schnelle und effiziente Arbeitsabläufe bei der Datenverarbeitung. 
• Das Tool vereinfacht Integrationen, insbesondere in Salesforce-Umgebungen, und verbessert die Datenkonsolidierungsaufgaben.  
• Its-Sicherheitsfunktionen, einschließlich Verschlüsselung und SOC 2-Konformität, schützens die Daten während des gesamten ETL-Prozesses. 

Nachteile 

• Die grundlegende Fehlerprotokollierung der Plattform kann die Fehlerbehebung komplexer Probleme erschweren.  
• TDie Schnittstelle kann beim Navigieren durch komplexere Datenpipeline-Konfigurationen zu Herausforderungen führen. 
• Einige Aspekte der Plattformfunktionen sind nicht vollständig integriert. 

6. Talend (erworben von Qlik) 

Talend bietet eine Lösung für Ihre ETL-Anforderungen und erleichtert mit seiner Open-Source-Plattform die Datenextraktion, -transformation und das Laden.  

Vorteile

• Es bietet Kosteneinsparungen und Anpassungsmöglichkeiten durch seinen Open-Source-Charakter machen es zu einer wirtschaftlichen Wahl für Datenintegrationsaufgaben. 
• Die Konnektoren ermöglichen eine einfache Verknüpfung mit verschiedenen Datenquellen und Anwendungen und verbessern so die Integrationsmöglichkeiten. 
• Es bietet Drag-and-Drop-Funktionalität, die die Erstellung und Verwaltung von ETL-Prozessen vereinfacht. 

Nachteile

• Talend bietet Einsteigern in ETL oder Datenintegration eine steile Lernkurve. 
• Obwohl Talend über eine große Benutzergemeinschaft verfügt, sind seine Supportoptionen eingeschränkter als bei herkömmlichen ETL-Tools. 
• Talend kann bei sehr großen Datenmengen oder komplexen Transformationen vor Leistungsproblemen stehen.  

7. Informatik 

Informatica optimiert die Datenintegration und -verwaltung über verschiedene Quellsysteme hinweg und verbessert so die Data-Warehousing- und Business-Intelligence-Bemühungen. 

Vorteile 

• Seine grafische Oberfläche erleichternEs erleichtert das ETL-Prozessdesign, die Sitzungsüberwachung und die allgemeine Aufgabenverwaltung. 
• Die Platform kann mehrere verwalten Datentypen, einschließlich Nachrichten in der Warteschlange und unstrukturierte Daten, um sicherzustellen abschließen Datenintegration. 
• Mit der zentralisierten webbasierten Plattform von Informatica können Unternehmen eine Datenverwaltung erreichen und Reduzierung der Verwaltungskosten.  

Nachteile

• Dem Workflow Monitor fehlt eine Sortierfunktion, wodurch es schwierig ist, zwischen wesentlichen und nicht wesentlichen Ordnern zu unterscheiden. 
• Der Repository-Manager unterstützt das Verschieben von Elementen zwischen Ordnern oder den Import von XML-Exportdateien nicht. 
• Die Entwicklung von Mappings und Workflows ist mit dem aktuellen Toolset nicht möglich.  

So wählen Sie das richtige AWS ETL-Tool aus 

Wenn es um AWS ETL-Tools geht, gibt es viele Optionen, die alle behaupten, die besten zu sein Datenverarbeitungsanforderungen. Es kann überwältigend sein, sich für das Richtige zu entscheiden. Um eine fundierte Entscheidung zu treffen, Lasst uns ERKUNDEN am meisten wichtige Faktoren Zu berücksichtigende:  

Unterstützte Datenquellen 

Das Tool soll eine breite Unterstützung verschiedener Datenquellen bieten. Dazu gehören traditionelle Datenbanken wie MySQL oder PostgreSQL, Cloud-Dienste und sogar Streaming-Datenplattformen. 

Ein Unternehmen, das beispielsweise eine Mischung aus lokalen Datenbanken und cloudbasierten Diensten nutzt, profitiert von einem ETL-Tool, das Daten aus all diesen Quellen nahtlos integrieren kann. 

Datenreplikationsfunktionen 

Die Fähigkeit, Daten effizient zu replizieren, ist von entscheidender Bedeutung. Das Tool sollte Funktionen zur Datenreplikation in Echtzeit bieten und sicherstellen, dass die Daten kontinuierlich zwischen Quelle und Ziel synchronisiert werden.  

Dies ist wichtig für Unternehmen, die für Echtzeitanalysen und Entscheidungsfindung auf aktuelle Daten angewiesen sind. Beispielsweise muss eine E-Commerce-Plattform möglicherweise ständig Daten replizieren, um das Kundenverhalten und die Lagerbestände in Echtzeit zu analysieren. 

Keine Codierung 

Darüber hinaus sind für Unternehmen, die den Codierungsaufwand minimieren oder ganz eliminieren möchten, die No-Code-AWS-ETL-Tools eine wertvolle Option. Diese Tools bieten eine benutzerfreundliche Oberfläche, über die Benutzer ETL-Jobs erstellen, verwalten und überwachen können, ohne eine einzige Codezeile schreiben zu müssen.  

Drag-and-Drop-Schnittstellen und vorgefertigte Konnektoren für gängige Datenquellen und -ziele machen diese Tools für Benutzer unabhängig von ihrem technischen Fachwissen zugänglich. Ein Beispiel wäre ein Marketingteam ohne Programmierkenntnisse, das Kundendaten von verschiedenen Plattformen zur Analyse integrieren muss; Ein No-Code-ETL-Tool würde es ihnen ermöglichen, diese Integrationen mühelos einzurichten und zu verwalten. 

CKunden-Support-Service 

Eine gute Kundenbetreuung ist von entscheidender Bedeutung. Das ETL-Tool sollte über umfassende Support-Optionen verfügen, darunter Live-Support rund um die Uhr, umfangreiche Dokumentation und Community-Foren, in denen Benutzer Tipps und Lösungen austauschen können.  

Dies ist besonders wichtig für Unternehmen, die möglicherweise auf komplexe Integrationsszenarien stoßen oder Anleitung zur Optimierung ihrer ETL-Prozesse benötigen. Ein Unternehmen könnte ein Tool bevorzugen, das für seinen reaktionsschnellen und hilfreichen Support bekannt ist, um auftretende Probleme schnell zu lösen. 

AnzeigenPreise 

Die Kosten des ETL-Tools sind ein wichtiger Gesichtspunkt. Die Preisstrukturen variieren stark und reichen von abonnementbasierten Modellen bis hin zu Pay-as-you-go-Plänen basierend auf der verarbeiteten Datenmenge. Unternehmen sollten nach transparenten Preisen suchen, die ihren Datennutzungsmustern und Budgetbeschränkungen entsprechen.  

Für kleine Startups oder Unternehmen mit schwankendem Datenverarbeitungsbedarf könnte ein Tool mit skalierbaren Preisen oder einem kostenlosen Kontingent für geringere Datenmengen am vorteilhaftesten sein.

Abschließende Gedanken  

Die Auswahl des richtigen AWS ETL-Tools ist für Unternehmen, die ihre Daten effizient nutzen möchten, von entscheidender Bedeutung. Diese Tools optimieren nicht nur Datenprozesse, sondern ermöglichen es Unternehmen auch, fundierte Entscheidungen auf der Grundlage genauer Erkenntnisse zu treffen. Überlegen Sie bei der Suche nach den besten Optionen für Ihre Datenverwaltungsanforderungen, wie Funktionen wie Automatisierung, Skalierbarkeit und Datenqualität zu Ihren Zielen passen.  

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