AWS Data Pipeline é um serviço de movimentação e processamento de dados fornecido pela Amazon. Usando o Data Pipeline, você pode realizar movimentação e processamento de dados conforme sua necessidade. O pipeline de dados também oferece suporte ao agendamento do processamento do Pipeline. Você também pode realizar movimentação de dados no local.
O Data Pipeline oferece várias opções para personalizar seus recursos, atividades, scripts, tratamento de falhas, etc. No Pipeline você só precisa definir a sequência de fontes de dados, destinos ao longo das atividades de processamento de dados dependendo de sua lógica de negócios e o pipeline de dados levará cuidado das atividades de processamento de dados.
Da mesma forma, você pode executar a replicação Aurora para Redshift usando AWS Data Pipeline. Este artigo apresenta o Aurora e o Amazon Redshift. Ele também fornece as etapas para executar a replicação do Aurora para Redshift usando o AWS Data Pipeline.
Método 1: usando uma plataforma automatizada de pipeline de dados
Você pode mover facilmente seus dados do Aurora para o Redshift usando a plataforma automatizada de pipeline de dados da Hevo.
Etapa 1: configurar o Aurora como origem
Etapa 2: configurar o Redshift como destino
Hevo é a única plataforma ELT No-code Data Pipeline em tempo real que automatiza pipelines de dados de maneira econômica e flexível às suas necessidades. Com integração com mais de 150 fontes de dados, como PostgreSQL, MySQL e MS SQL Server, ajudamos você não apenas a exportar dados de fontes e carregar dados para os destinos, mas também a transformar e enriquecer seus dados e torná-los prontos para análise. A combinação única de recursos diferencia o Hevo de seus concorrentes, incluindo o Fivetran.
Método 2: etapas para executar a replicação Aurora para Redshift usando AWS Data Pipeline
Este é um método que exige proficiência técnica e experiência no trabalho com Aurora e Redshift. Esta é uma integração manual usando AWS Data Pipeline.
Siga as etapas abaixo para executar a replicação Aurora para Redshift usando AWS Data Pipeline:
Etapa 1: selecione os dados do Aurora
Selecione os dados que deseja para replicação Aurora para Redshift conforme mostrado na imagem abaixo.
Etapa 2: criar um pipeline de dados da AWS para executar a replicação do Aurora para Redshift
Para MySQL/Aurora MySQL para Redshift, o AWS Data Pipeline fornece um modelo integrado para construir o Data Pipeline. Você reutilizará o modelo e fornecerá os detalhes conforme mostrado na imagem abaixo.
Observação: verifique todas as condições anteriores e posteriores no pipeline de dados antes de ativá-lo para executar a replicação do Aurora para Redshift.
Etapa 3: ativar o pipeline de dados para executar a replicação do Aurora para Redshift
O Data Pipeline gera internamente as seguintes atividades automaticamente:
- Atividade de cópia RDS para S3 (para preparar dados do Amazon Aurora)
- Atividade de criação de tabela Redshift (crie tabela Redshift se não estiver presente)
- Mover dados do S3 para o Redshift
- Execute a limpeza do S3 (Staging)
Etapa 4: verifique os dados no Redshift
Prós de realizar replicação Aurora para Redshift usando AWS Data Pipeline
- O AWS Data Pipeline é bastante flexível, pois oferece muitas opções integradas para manipulação de dados.
- Você pode controlar os tipos de instância e cluster enquanto gerencia o Data Pipeline, portanto, tem controle total.
- O pipeline de dados já forneceu modelos integrados no Console AWS que podem ser reutilizados para operações de pipeline semelhantes.
- Dependendo da sua lógica de negócios, a verificação de condições e a lógica do trabalho são fáceis de usar.
- Ao acionar o cluster EMR, você pode aproveitar outros mecanismos além do Apache Spark, ou seja, Pig, Hive, etc.
Contras de realizar replicação Aurora para Redshift usando AWS Data Pipeline
- A maior desvantagem da abordagem é que ela não é sem servidor e o pipeline aciona internamente outras instâncias/clusters que são executados nos bastidores. Caso não sejam manuseados adequadamente, pode não ser econômico.
- Outra desvantagem dessa abordagem é semelhante ao caso de copiar Aurora para Redshift usando Glue, o pipeline de dados está disponível em regiões limitadas. Para obter a lista de regiões suportadas, consulte o site da AWS.
- O tratamento de trabalhos para pipelines complexos às vezes pode se tornar muito complicado, a menos que. Isso ainda requer habilidades adequadas de desenvolvimento/preparação de pipeline.
- O AWS Data Pipeline às vezes apresenta erros de exceção não significativos, o que dificulta a solução de problemas pelo desenvolvedor. Requer muitas melhorias nesta frente.
Hevo Data, um pipeline de dados sem código ajuda a carregar dados de qualquer fonte de dados, como bancos de dados, aplicativos SaaS, armazenamento em nuvem, SDKs e serviços de streaming e simplifica o processo ETL. Ele oferece suporte a mais de 150 fontes de dados, incluindo Aurora, etc., e é um processo de três etapas: basta selecionar a fonte de dados, fornecer credenciais válidas e escolher o destino. Hevo carrega os dados no Data Warehouse desejado, enriquece os dados e os transforma em um formato pronto para análise sem escrever uma única linha de código.
Comece com Hevo gratuitamente
Confira porque Hevo é o melhor:
Inscreva-se aqui para um teste gratuito de 14 dias!
- Seguro: Hevo possui uma arquitetura tolerante a falhas que garante que os dados sejam tratados de maneira segura e consistente, sem perda de dados.
- Gerenciamento de esquema: Hevo elimina a tediosa tarefa de gerenciamento de esquema e detecta automaticamente o esquema dos dados recebidos e os mapeia para o esquema de destino.
- Aprendizado mínimo: Hevo, com sua interface de usuário simples e interativa, é extremamente simples para novos clientes trabalharem e realizarem operações.
- O Hevo foi desenvolvido para escalar: à medida que o número de fontes e o volume de seus dados aumentam, o Hevo é dimensionado horizontalmente, lidando com milhões de registros por minuto com muito pouca latência.
- Carga Incremental de Dados: Hevo permite a transferência de dados que foram modificados em tempo real. Isso garante a utilização eficiente da largura de banda em ambas as extremidades.
- Suporte ao vivo: A equipe Hevo está disponível 24 horas por dia para oferecer suporte excepcional aos seus clientes por meio de chat, e-mail e chamadas de suporte.
- Monitoramento ao vivo: Hevo permite monitorar o fluxo de dados e verificar onde seus dados estão em um determinado momento.
O artigo apresentou o Amazon Aurora e o Amazon Redshift. Ele forneceu um guia passo a passo para replicar dados do Aurora para o Redshift usando o AWS Data Pipeline. Além disso, também forneceu os prós e os contras do AWS Data Pipeline.
A replicação do Amazon Aurora para Redshift usando o AWS Data Pipeline é conveniente nos casos em que você deseja ter controle total sobre seus recursos e ambiente. É um bom serviço para quem tem competência na implementação da lógica da solução ETL. No entanto, na nossa opinião, este serviço não tem sido eficaz e não tem tanto sucesso em comparação com outros serviços de movimentação de dados.
Este serviço foi lançado há muito tempo e ainda está disponível em algumas regiões. No entanto, tendo dito que, como o pipeline de dados da AWS suporta movimentação de dados multirregional, você pode selecionar Pipeline na região mais próxima e realizar a operação de movimentação de dados usando recursos da região para sua movimentação (tenha cuidado com segurança e conformidade).
Com a complexidade envolvida na Integração Manual, as empresas estão cada vez mais inclinadas para a Integração Automatizada e Contínua. Isso não é apenas descomplicado, mas também fácil de operar e não requer nenhuma proficiência técnica. Nesse caso, Hevo Data é a escolha certa para você! Isso ajudará a simplificar a análise de marketing. Hevo Data suporta plataformas como Aurora, etc.
Enquanto você descansa, a Hevo se responsabilizará por buscar os dados e movê-los para o armazém de destino. Ao contrário do pipeline de dados da AWS, o Hevo fornece uma configuração totalmente controlada e livre de erros para transferir dados em minutos.
Visite nosso site para explorar Hevo
Quer dar uma volta no Hevo? Inscreva-se para um teste gratuito de 14 dias e experimente em primeira mão o pacote Hevo rico em recursos.
Compartilhe sua experiência de configuração da integração Aurora com Redshift na seção de comentários abaixo!
Pipeline de dados sem código para Redshift