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Dados ETL com AsteraConector nativo do Amazon Redshift
Neste artigo, discutiremos como o Amazon Redshift funciona e como ele se compara aos data warehouses tradicionais no local. Também exploraremos como Astera ajuda as empresas a usar o Amazon Redshift em todo o seu potencial com um conector de dados nativo.
O que é Amazon Redshift?
Oferecido pela Amazon Web Services (AWS), o Amazon Redshift é um poderoso data warehouse baseado em nuvem que permite o processamento e a análise rápidos e eficientes de big data. Ele fornece fácil escalabilidade, alto desempenho, acesso a dados em tempo real, recursos de análise profunda e integração perfeita com outros aplicativos, tornando-o uma escolha preferencial para muitas organizações. O Amazon Redshift pode lidar com grandes volumes de dados sem sacrificar o desempenho ou a escalabilidade. Portanto, ele ajuda as empresas a reduzir o tempo de processamento de dados e melhorar seus recursos de análise.
Seu objetivo principal é auxiliar as empresas a alavancar seus dados armazenados para obter insights sobre seus clientes, tomar melhores decisões e impulsionar o crescimento da receita. Portanto, ao armazenar grandes quantidades de dados estruturados ou semiestruturados, os usuários podem consultar os dados rapidamente usando padrões Ferramentas ETL baseadas em SQL e software de inteligência empresarial.
Com o Amazon Redshift, as empresas podem extrair insights valiosos de conjuntos de dados armazenados em seus armazéns de dados. Esses dados podem ser usados para analisar padrões de comportamento do cliente, rastrear níveis de estoque ou informar decisões sobre desenvolvimento de produtos e campanhas de marketing. O Amazon Redshift é capaz de processar consultas em petabytes de dados em segundos, oferecendo alto desempenho com baixa latência.
Comparando o Redshift com data warehouses convencionais
Primeiro, exploraremos as diferenças entre o Amazon Redshift e os data warehouses comuns. Os data warehouses convencionais usam bancos de dados relacionais e exigem muito esforço manual para configurar. Eles têm apenas um servidor, então não são tão rápidos ou eficientes em reunir grandes conjuntos de dados.
Por outro lado, o Amazon Redshift permite que os usuários armazenem e analisem petabytes de dados. ele usa MPP (Processamento Massivamente Paralelo) para dividir as consultas em pequenos pedaços que podem ser executados em paralelo para aumentar o desempenho. Isso o torna muito mais rápido do que os data warehouses tradicionais, tornando-o ideal para operações analíticas complexas e aplicativos que exigem acesso rápido a grandes quantidades de dados.
O Amazon Redshift também oferece escalabilidade, pois os usuários podem facilmente aumentar sua capacidade de armazenamento e poder de computação quando necessário. Ele utiliza tecnologia de armazenamento colunar, que permite aos usuários digitalizar menos colunas ao executar determinadas consultas. Portanto, reduzindo o tempo necessário para a conclusão da operação. Além disso, o Amazon Redshift se integra a outros serviços da AWS para fácil configuração e gerenciamento de recursos.
Benefícios do Amazon Redshift
O Amazon Redshift traz uma série de benefícios para a mesa em comparação com data warehouses tradicionais. Ao combinar uma infraestrutura econômica, escalabilidade e recursos analíticos superiores, o Amazon Redshift oferece um poder inigualável em armazenamento de dados.
Infraestrutura de baixo custo
O Amazon Redshift é um serviço acessível solução de armazenamento de dados, permitindo que as empresas armazenem e analisem enormes quantidades de dados sem gastar muito. É baseado em um Infraestrutura como serviço (IaaS) modelo. Isso significa que as empresas não precisam investir em hardware e software caros.
Escalabilidade
O Amazon Redshift é altamente escalável, permitindo que as empresas aumentem ou diminuam facilmente seus recursos de computação conforme suas necessidades mudam. Isso é obtido usando clusters e redimensionamento elástico, o que permite que as empresas adicionem ou removam nós de seus clusters Redshift sem qualquer tempo de inatividade ou interrupção de suas cargas de trabalho analíticas. Esses recursos tornam o Amazon Redshift uma solução flexível para analisar grandes volumes de dados.
Capacidades analíticas superiores
O Amazon Redshift também oferece recursos analíticos superiores em comparação com data warehouses tradicionais. Por meio de sua integração com ferramentas poderosas como Apache Hive e Apache Spark, as empresas podem analisar rapidamente grandes conjuntos de dados e obter informações valiosas sobre sua base de clientes, operações e muito mais.
Carregando dados para o Amazon Redshift com um conector nativo
Usar um conector nativo para extrair, transformar e carregar dados no Amazon Redshift é mais eficiente e menos propenso a erros em comparação à codificação manual. Ao codificar, os engenheiros de dados precisam escrever scripts ETL complexos, geralmente lidando com diferentes fontes de dados e garantindo que cada transformação seja implementada corretamente. Esse processo pode se tornar tedioso e demorado, especialmente para grandes conjuntos de dados ou trabalhos recorrentes.
A ferramenta de integração de dados com conectores nativos automatiza grande parte desse processo, oferecendo uma interface amigável com funcionalidades pré-construídas que reduzem as chances de erro humano ao mesmo tempo em que aceleram o fluxo de trabalho ETL. Os usuários podem extrair dados de várias fontes — plataformas de nuvem, bancos de dados locais ou APIs externas — sem escrever código extenso. As etapas de transformação são visualmente configuráveis, permitindo que os usuários limpem e estruturem os dados com base na lógica predefinida. Por fim, os dados são carregados diretamente no Amazon Redshift, otimizados para consultas e análises rápidas. Essa abordagem remove as complexidades da codificação manual ao mesmo tempo em que oferece melhor desempenho e escalabilidade ao aproveitar a arquitetura do Redshift.
As organizações que mais se beneficiam do uso de um conector nativo incluem aquelas que lidam com grandes volumes de dados ou têm um conjunto diversificado de fontes de dados, mas não têm largura de banda técnica para criar e manter Tubulações ETL. É particularmente vantajoso para equipes que priorizam velocidade, precisão e a capacidade de escalar rapidamente. Esta solução permite que elas se concentrem na análise de dados e na tomada de decisões em vez de gastar tempo gerenciando a infraestrutura necessária para mover e preparar dados.
Desafios e limitações com o Amazon Redshift
Embora o Amazon Redshift se integre facilmente a outros serviços da AWS, ele tem suporte limitado para outros ecossistemas de software. Se você estiver executando um software fora da infraestrutura da Amazon, talvez não consiga usar todos os seus recursos.
Além disso, o Amazon Redshift é um aplicativo baseado em nuvem que depende da disponibilidade de largura de banda de rede e espaço de armazenamento. Se esses dois recursos forem insuficientes, o desempenho será prejudicado e poderá fazer com que os aplicativos travem ou deixem de responder.
Conecte-se ao Amazon Redshift com AsteraConector nativo de
Com Astera'S Com o conector nativo, os usuários podem aproveitar ao máximo o poder e a escalabilidade do Amazon Redshift, permitindo que as organizações acessem e analisem dados de maneiras que normalmente não são possíveis com data warehouses tradicionais. Astera oferece uma interface visual fácil de usar, permitindo que os usuários criem pipelines de integração e migração de dados, bem como modelos de dados para arquiteturas de data warehousing. Isso inclui modelos dimensionais e cofres de dados.
Astera apresenta um ambiente de arrastar e soltar, permitindo que os usuários de negócios se conectem ao Redshift DB sem digitar longos trechos de código ou especificar strings de conexão. Configure facilmente a conectividade Redshift para processar dados ou realizar pesquisas de banco de dados selecionando Amazon Redshift na lista suspensa de bancos de dados suportados.
Figura 1: Percorra a lista de provedores de dados suportados por Astera e conecte-se ao Redshift
Banco de dados Amazon Redshift como fonte
Arraste o origem da tabela de banco de dados objeto da caixa de ferramentas e solte-o na janela do designer para conectar-se ao banco de dados do Redshift e usá-lo como um objeto de origem. Em seguida, você pode configurá-lo selecionando Redshift como o provedor de dados na lista suspensa.
Na próxima etapa, precisamos selecionar a tabela da qual os dados serão obtidos. Neste caso, estamos selecionando uma tabela com detalhes do funcionário chamado pedidos.públicos. Podemos clicar na opção Partition Table para a opção Reading para quebrar a tabela em segmentos menores que serão lidos individualmente. Essa opção pode ser selecionada para reduzir a carga no banco de dados e melhorar o desempenho. Aqui, também podemos selecionar o campo chave para dividir a tabela em partições.
Outra opção na tabela de propriedades do banco de dados é especificar a Estratégia de Leitura. Aqui, podemos decidir se queremos ler os dados completos (carga completa) ou apenas os registros atualizados (carga incremental baseada em campos de auditoria).
Figura 2: Selecionando a tabela e estratégia de leitura para nossa fonte de banco de dados
A próxima tela mostra o Layout Builder para a Tabela de Origem do Banco de Dados. Aqui, podemos ver os tipos de dados e comprimentos de cada campo, juntamente com alguns outros detalhes.
Figura 3: O Layout Builder da tabela de banco de dados Redshift com detalhes sobre o tipo de dados e o comprimento de cada campo.
Os dados desta tabela Redshift podem ser processados de várias maneiras, usando várias transformações internas disponíveis em Centerprise e carregado em um arquivo, banco de dados ou qualquer outro destino disponível.
Figura 4: um fluxo de dados mostrando um filtro sendo aplicado a dados originados de uma tabela Redshift e mapeados em um objeto de destino do Excel
A captura de tela acima mostra um fluxo de dados que filtra os dados da tabela Pedidos usando uma transformação de Filtro e mapeados em um arquivo de destino do Excel denominado FilteredRedshiftData.
Banco de dados Amazon Redshift como destino
Os usuários também podem se conectar ao banco de dados Amazon Redshift e configurá-lo como um objeto de destino. Para isso, o destino da tabela de banco de dados O objeto precisa ser arrastado da caixa de ferramentas e solto no designer. Em seguida, precisamos apontar o objeto de destino para o banco de dados Redshift da seguinte maneira:
Figura 5: Configurando um objeto de destino da tabela de banco de dados com Redshift como provedor de dados.
A imagem também mostra uma opção onde os usuários podem adicionar suas credenciais do Amazon Simple Storage Service (S3) para carregar dados em massa para o banco de dados Redshift.
Uma vez que Redshift foi selecionado como o provedor de dados, o usuário precisa decidir se deseja escolher uma tabela existente, criar uma nova ou substituir os dados presentes em uma existente. Nesse caso, criamos uma nova tabela no banco de dados e a nomeamos WebAggregate.
Figura 6: Uma nova tabela de banco de dados chamada WebAggregate é criada para carregar dados em massa.
Neste exemplo, os dados de um Objeto de origem do banco de dados denominado WebConnectionRegistration é agregado e passado para a tabela de banco de dados WebAggregate. O fluxo de dados completo é o seguinte:
Figura 7: Dados de uma tabela de banco de dados são agregados e mapeados para uma tabela de destino Redshift.
Conclusão
Em última análise, o Amazon Redshift é uma solução de data warehouse incrivelmente poderosa que pode ajudar as organizações a descobrir insights que orientam as decisões de negócios. Aproveitando a velocidade e a escalabilidade do Amazon Redshift, as organizações podem obter insights de seus dados de maneira rápida e fácil. Além disso, eles podem se beneficiar de economias de custo significativas em comparação com os armazéns de dados tradicionais.
Com Astera, os usuários podem:
- Automatize o processo de extração, transformação e carregamento (ETL) dados de diversas fontes em um único repositório no Amazon Redshift.
- Automatize o agendamento de suas Fluxos de trabalho ETL da AWS com o recurso de agendador de trabalho integrado para garantir que tarefas repetitivas sejam tratadas com precisão e no prazo.
- O modelador de dados visuais da solução permite que os usuários criem e modifiquem modelos de dados usando uma interface simples de arrastar e soltar.
- Os usuários podem definir relacionamentos entre tabelas, criar chaves primárias e estrangeiras e especificar tipos de dados e restrições para cada campo em seu modelo de dados.
- Astera O Data Warehouse Builder também oferece suporte à engenharia reversa. Isso permite que os usuários gerem modelos de dados a partir de bases de dados ou data warehouses no Amazon Redshift.
- A solução também fornece ampla documentação e recursos de controle de versão. Portanto, tornando mais fácil para os usuários gerenciar e manter seus modelos de dados ao longo do tempo.
- Com recursos de geração automática de scripts, os usuários podem encaminhar a engenharia de seus modelos de dados lógicos para bancos de dados físicos no Amazon Redshift ou em qualquer um dos provedores compatíveis.
Usando Astera para se conectar ao Amazon Redshift, as empresas podem aproveitar efetivamente seus dados armazenados para obter insights e melhorar a tomada de decisões.
autores:
Astera Equipe de Análise
