Publicado: Jan 6, 2021
Agora, você pode incluir trabalhos de preparação de dados do AWS Glue DataBrew em seus fluxos de trabalho criados com o AWS Step Functions. Isso economiza tempo e permite que você orquestre as etapas de limpeza e normalização de dados em seus fluxos de trabalho de análise e machine learning.
O AWS Step Functions permite que você crie fluxos de trabalho resilientes usando serviços da AWS, como o AWS Glue, Amazon Athena, o Amazon SageMaker e o AWS Lambda. O AWS Glue DataBrew é uma nova ferramenta visual de preparação de dados que facilita para analistas de dados e cientistas de dados limpar e normalizar dados para prepará-los para análise e machine learning. No DataBrew, você pode escolher entre mais de 250 transformações pré-construídas para criar uma receita de preparação de dados sem a necessidade de escrever código. Agora, com a integração de trabalhos do DataBrew no Step Functions, você pode orquestrar essa receita como parte de análises existentes ou fluxos de trabalho de machine learning que incluem pré-processamento de dados, tarefas de limpeza e normalização, verificações de qualidade, validação e engenharia de recursos para data lakes, data warehouses e bancos de dados da AWS.
Para começar, leia o Guia do desenvolvedor do Step Functions. O suporte ao AWS Step Functions para trabalhos do AWS Glue DataBrew está disponível em todas as regiões em que o Step Functions e o DataBrew estão disponíveis. Para obter uma lista completa de regiões e ofertas de serviço, consulte Regiões da AWS.
Para saber mais sobre o uso do AWS Glue DataBrew com o AWS Step Functions, consulte: