AWS Data Pipelines: Glue- und Lambda-Integration für Einsteiger

In der heutigen cloudbasierten Welt ist die manuelle Datenverarbeitung ein Engpass, der die Business Intelligence und die Anwendungsentwicklung verlangsamt. Durch die Automatisierung von Datenpipelines mit serverlosen Cloud-Services können Sie mühelos skalieren und gleichzeitig die Betriebskosten niedrig halten. In diesem Kurs erfahren Sie, wie Sie automatisierte Datenpipelines mit AWS Glue und AWS Lambda entwerfen, schreiben und bereitstellen. Sie werden von der grundlegenden Datenkatalogisierung zur Orchestrierung komplexer, ereignisgesteuerter Extract, Transform, Load (ETL) -Workflows übergehen. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie grundlegende Cloud-Datenautomatisierungskonzepte, einschließlich serverloser Architekturen und Data Lakes. - Konfigurieren Sie AWS Glue Data Catalogs und Crawlers, um Ihre Datensätze automatisch zu ermitteln und schematisch zuzuordnen. - Schreiben Sie AWS Lambda-Funktionen, um Datenverarbeitungsereignisse automatisch auszulösen, wenn neue Dateien eintreffen. - Erstellen Sie serverlose ETL-Jobs mit AWS Glue, um Daten zu bereinigen, zu transformieren und zu laden. - Wenden Sie moderne Packaging-Praktiken an, um Lambda-Layer und Abhängigkeiten sauber zu bündeln. - Implementieren Sie grundlegende Infrastruktur-as-Code-Konzepte, um Ihre Datenpipelines konsistent bereitzustellen. Sie beginnen mit den grundlegenden Definitionen von ETL und serverlosem Computing, bevor Sie Schritt für Schritt schriftliche Anleitungen zur Konfiguration von Glue und Lambda erhalten. Anhand von klaren Code-Snippets und strukturierten schriftlichen Erläuterungen lernen Sie, wie Sie diese Services in einer einheitlichen, ereignisgesteuerten Datenpipeline verbinden. Dieser Kurs richtet sich an Anfänger, Cloud-Enthusiasten und Entwickler, die die serverlose Datenautomatisierung erlernen möchten. Es sind keine vorherigen Erfahrungen im Bereich Cloud Engineering erforderlich, aber ein grundlegendes Verständnis von Python ist hilfreich. Lesen Sie noch heute weiter, um die Leistungsfähigkeit automatisierter Cloud-Datenpipelines zu erschließen.