Veröffentlicht am: Jan 6, 2021
Sie können jetzt AWS Glue DataBrew-Datenvorbereitungsaufträge in Ihre mit AWS Step Functions erstellten Workflows aufnehmen. So sparen Sie Zeit und können Schritte zur Bereinigung und Datennormalisierung in Ihre Analyse- und Machine Learning-Workflows einbinden.
AWS Step Functions ermöglicht Ihnen, ausfallsichere Workflows mithilfe von AWS-Services wie AWS Glue, Amazon Athena, Amazon SageMaker und AWS Lambda zu erstellen. AWS Glue DataBrew ist ein neues visuelles Datenaufbereitungstool, mit dem Datenanalysten und Datenwissenschaftler Daten auf einfache Weise bereinigen und normalisieren können, um sie für Analysen und Machine Learning vorzubereiten. In DataBrew können Sie aus über 250 vorgefertigten Transformationen wählen, um ein Datenaufbereitungsrezept zu erstellen, ohne dass Sie Code schreiben müssen. Mit der Integration von DataBrew-Aufträgen in Step Functions können Sie dieses Rezept jetzt als Teil bestehender Analyse- oder Machine Learning-Workflows orchestrieren, die Datenvorverarbeitung, Bereinigungs- und Normalisierungsaufgaben, Qualitätsprüfungen, Validierung und Feature Engineering für AWS Data Lakes, Data Warehouses und Datenbanken umfassen.
Um zu starten, lesen Sie das Entwicklerhandbuchzu Step Functions. Die Unterstützung von AWS Step Functions für AWS Glue DataBrew-Aufträge ist in allen Regionen verfügbar, in denen Step Functions und DataBrew verfügbar sind. Eine vollständige Liste der Regionen und Serviceangebote finden Sie unter AWS-Regionen.
Weitere Informationen zur Verwendung von AWS Glue DataBrew mit AWS Step Functions finden Sie unter: