Publié le: Jan 6, 2021
Vous pouvez désormais inclure des tâches de préparation de données AWS Glue DataBrew dans vos flux de travail créés à l'aide d'AWS Step Functions. Cela vous fait gagner du temps et vous permet d'orchestrer les étapes de nettoyage et de normalisation des données dans vos flux de travail d'analyse et de machine learning.
AWS Step Functions vous permet de créer des flux de travail résilients à l'aide de services AWS tels qu’AWS Glue, Amazon Athena, Amazon SageMaker, et AWS Lambda. AWS Glue DataBrew est un nouvel outil de préparation de données visuelles qui permet aux analystes de données et aux scientifiques des données de nettoyer et de normaliser facilement les données pour les préparer à l'analyse et au machine learning. Dans DataBrew, vous pouvez choisir parmi plus de 250 transformations préconçues pour créer une recette de préparation de données sans avoir besoin d'écrire de code. Désormais, avec l'intégration des tâches DataBrew dans Step Functions, vous pouvez orchestrer cette recette dans le cadre des flux de travail d'analyse ou de machine learning existants qui incluent les tâches de prétraitement, de nettoyage et de normalisation des données, les contrôles de qualité, la validation et l'ingénierie des fonctions pour les lacs de données, les entrepôts de données et les bases de données AWS.
Pour commencer, lisez le Guide du développeur Step Functions. La prise en charge d'AWS Step Functions pour les tâches AWS Glue DataBrew est disponible dans toutes les régions où Step Functions et DataBrew sont disponibles. Pour obtenir la liste complète des régions et des services proposés, voir le tableau des régions AWS.
Pour en savoir plus sur l'utilisation d'AWS Glue DataBrew avec AWS Step Functions, consultez :