AWS Glue
Descubra, prepare e integre todos sus datos a cualquier escala
¿Por qué usar AWS Glue?
El primer paso de un proyecto de análisis o IA consiste en preparar los datos para obtener resultados de calidad. AWS Glue es un servicio sin servidor que vuelve más fácil, rápido y barato el proceso de integración de datos. Puede detectar y conectarse a más de 100 orígenes de datos, administrar los datos en un catálogo centralizado y crear, ejecutar y supervisar visualmente canalizaciones para cargarlos en lagos de datos, almacenes de datos y almacenes tipo lago. Con las capacidades de IA generativa integradas, puede modernizar los trabajos de Apache Spark y desarrollar de una manera más rápida, con asistencia inteligente para la creación de ETL y la resolución de problemas en Spark.
Integre los datos en AWS Glue en la última generación de Amazon SageMaker
Con AWS Glue en la última generación de Amazon SageMaker, puede administrar y crear las cargas de trabajo en un solo lugar con una integración de datos rentable, escalable y sin servidor.
Beneficios
AWS Glue escala automáticamente incluso los trabajos de procesamiento de datos más exigentes y con gran consumo de recursos, desde gigabytes hasta petabytes, sin necesidad de administrar infraestructura, y se paga únicamente por los recursos utilizados.
Casos de uso
Simplifique la administración de canalizaciones de ETL
Deje atrás la administración de la infraestructura con el aprovisionamiento automático y la administración de los trabajadores, y unifique todas las necesidades de integración de datos en un único servicio.
Explore, experimente y procese los datos de manera interactiva
Al usar las sesiones interactivas de AWS Glue, los ingenieros de datos pueden explorar y preparar datos de manera interactiva desde el entorno de desarrollo integrado (IDE) o el bloc de notas de su preferencia.
Detecte datos de manera efectiva
Identifique rápidamente los datos en AWS, en las instalaciones y en otras nubes y, a continuación, pónganlos de inmediato a disposición para consultarlos y transformarlos.
Admita varios marcos y cargas de trabajo de procesamiento
Admita con mayor facilidad diversos marcos de procesamiento de datos, como ETL y ELT, así como distintas cargas de trabajo, incluidas las por lotes, microlotes y streaming.
Novedades
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