ETL (Extract, Transform, and Load) merupakan tahap pengolahan data yang memainkan peran penting dalam memastikan bahwa data dapat dimanfaatkan dengan optimal dalam analisis dan aplikasi bisnis. Keberhasilan proses ETL dalam pengolahan data sangatlah penting karena kemampuannya dalam menghasilkan data yang berkualitas tinggi
ETL melibatkan proses penting di mana data diambil dari berbagai sumber, diubah menjadi format yang sesuai, dan dimuat ke dalam gudang data untuk dianalisis. ETL sangat penting untuk menjaga kebersihan, konsistensi, dan kesiapan data untuk digunakan dalam analisis bisnis dan analitik. Tanpa proses ETL yang efisien, data bisa bermasalah, tidak konsisten, bahkan sulit diakses.
AWS Glue adalah layanan ETL yang dikelola dan dirancang untuk memudahkan pengguna dalam menyiapkan dan memuat data untuk analitika. AWS Glue menggunakan teknologi Apache Spark untuk mengelola dataset besar dengan efisien. Layanan ini menyederhanakan proses penemuan, persiapan, dan penggabungan data untuk analisis data, machine learning, dan pengembangan aplikasi.
AWS Glue memungkinkan Anda membuat, menjalankan, dan memantau alur kerja ETL dengan mudah melalui antarmuka visual yang intuitif. Untuk memudahkan integrasi data, AWS Glue juga menyediakan alat visual dan berbasis kode. Selain itu, AWS Glue mendukung lebih dari 80 sumber data yang dapat dikelola dari satu tempat.
Ada tiga komponen utama dalam AWS Glue: AWS Glue Data Catalog, ETL engine, dan jadwal. AWS Glue Data Catalog membantu Anda menemukan dan mengakses data dengan mudah. ETL engine secara otomatis membuat kode Python atau Scala untuk memproses data. Sementara itu, schedule mengatur waktu dan bisa disesuaikan untuk berbagai tugas, termasuk pemantauan dan restart.
Keuntungan Menggunakan AWS Glue
Integrasi dengan Layanan AWS
Dengan AWS Glue, Anda bisa dengan mudah mengambil data dari berbagai sumber seperti Amazon S3, Amazon RDS, Amazon Redshift, Amazon Aurora, Amazon Redshift, dan Amazon DynamoDB. AWS Glue juga mendukung data dari Amazon Managed Streaming for Apache Kafka (Amazon MSK), Amazon Kinesis Data Streams, dan Apache Kafka. Anda juga bisa menambahkan konektor, termasuk Snowflake, GCP BigQuery, dan Teradata dari AWS Marketplace.
AWS Glue dilengkapi dengan alat untuk mengubah data secara otomatis menggunakan bahasa pemrograman umum seperti Python. Selain itu, Glue juga menyediakan fitur pemantauan dan pencatatan yang kuat untuk memantau dan menganalisis proses ETL Anda.
Skalabilitas
AWS Glue dapat otomatis menyesuaikan sumber daya sesuai dengan ukuran tugas pemrosesan data sehingga Anda dapat mengelola data dalam jumlah besar dengan cepat tanpa perlu khawatir tentang infrastruktur.
Efisiensi Biaya
Dengan sistem bayar sesuai penggunaan, Anda hanya membayar untuk sumber daya komputasi yang digunakan selama pekerjaan ETL.
Kemudahan Penggunaan
AWS Glue memudahkan proses ETL dengan menyediakan antarmuka visual untuk membuat dan mengelola pekerjaan ETL. Anda dapat dengan mudah menentukan transformasi data menggunakan skrip Python atau Scala.
Kualitas dan Keandalan Data
AWS Glue memastikan data berkualitas dengan memvalidasi data, menangani kesalahan, dan memantau seluruh proses ETL. Ini membantu menjaga data Anda tetap akurat dan konsisten.
Komponen Utama AWS Glue
Crawler dan Classifier
Anda bisa terhubung sumber dan target data Anda. Ia akan menjelajahi skema data dan membuat metadata di katalog data AWS Glue Anda dan memiliki classifier bawaan untuk jenis data umum seperti CSV, JSON, XML, dan lainnya. AWS Glue juga menyediakan classifier default untuk sistem RDBMS umum.
Data Catalog
AWS Glue punya repositori metadata terpusat yang disebut Data Catalog yang menyimpan informasi tentang berbagai sumber data, seperti tabel, pekerjaan, skema, maupun transformasi. Data Catalog ini jadi sumber utama untuk mengelola dan mengakses data Anda.
ETL Engine
ETL engine secara otomatis mengekstraksi data dari berbagai sumber, mengubahnya sesuai dengan aturan yang ditentukan, dan memuatnya ke end points. ETL engine ini mendukung berbagai format data dan fitur pemrosesan, seperti deteksi skema, pembersihan data, dan peningkatan data.
Development Endpoints
Lingkungan pengembangan interaktif untuk membuat, menguji, dan debug skrip ETL. Development Endpoints ini menggunakan notebook Apache Zeppelin, sehingga Anda bisa menulis kode ETL dalam Python atau Scala dan menjalankannya dengan data sampel.
Data Store, Data Source, Data Target
Data store adalah tempat untuk menyimpan data secara permanen. Data Source adalah tempat penyimpanan data yang digunakan sebagai input untuk suatu proses atau transformasi, sementara data target adalah tempat penyimpanan yang digunakan untuk menyimpan hasil dari proses atau transformasi tersebut.
Bagaimana AWS Glue Bekerja?
Pertama, Anda akan menentukan sumber data yang akan digunakan. Selanjutnya, Anda akan membuat crawler untuk mengarahkan ke setiap sumber data dan mengisi AWS Glue Data Catalog dengan definisi tabel metadata. Metadata ini akan digunakan saat mendefinisikan data selama proses ETL. Setelah itu, katalog data Anda sudah dikategorikan, dan data siap untuk dicari, di-query, dan diproses ETL secara instan.
Anda bisa menyediakan skrip melalui konsol atau API untuk mengubah data, atau biarkan AWS Glue membuat skrip ini secara otomatis. Anda bisa menjalankan pekerjaan ETL secara langsung atau menjadwalkannya.
Saat pekerjaan dijalankan, skrip akan mengambil data dari sumbernya, mengubahnya, dan memuat data yang sudah diubah ke target data. Skrip ini dijalankan di lingkungan Apache Spark dalam AWS Glue.
Akan tetapi, AWS Glue tidak memiliki fitur untuk menyimpan bookmarks pada pekerjaan dan mengelompokkan file-file kecil. Hal ini berarti Anda mungkin mengalami kesulitan dalam melacak progress pekerjaan dan mengelola file-file kecil saat menggunakan layanan ini.
Integrasi AWS Glue dengan Amazon Q
Amazon Q adalah asisten percakapan yang didukung kecerdasan buatan (AI) generatif, yang merupakan layanan pendamping untuk QuickSight dan memberikan kemampuan tambahan dalam analisis data. Salah satu keunggulan Q adalah pemanfaatan teknologi machine learning untuk menganalisis pola dan tren dalam data.
Baca selengkapnya tentasng Amazon Q: https://aws.centraldatatech.com/amazon-quicksight-dan-q-solusi-analisis-data-generative-bi-dari-aws/
Integrasi data Amazon Q di AWS Glue adalah fitur baru yang dapat membuat pekerjaan integrasi data menggunakan bahasa alami. Anda dapat meminta Amazon Q untuk membuat pekerjaan, menyelesaikan masalah, dan menjawab pertanyaan seputar AWS Glue dan integrasi data.
Dengan mengintegrasikan Amazon Q integrasi di AWS Glue, Anda dapat memiliki fitur untuk:
Chat
Amazon Q dapat menjawab pertanyaan yang diajukan dalam bahasa Inggris tentang AWS Glue dan integrasi data.
Pembuatan kode integrasi data
Amazon Q dapat menjawab pertanyaan tentang skrip ETL AWS Glue dan menghasilkan kode baru berdasarkan pertanyaan bahasa Inggris yang diajukan.
Memecahkan masalah
Amazon Q dirancang untuk membantu memahami kesalahan di pekerjaan AWS Glue beserta instruksi dan langkah-langkah untuk mengatasi masalah tersebut.
Anda dapat menggunakan panel Amazon Q untuk meminta pembuatan kode skrip ETL AWS Glue atau menanyakan tentang fitur AWS Glue. Hasilnya adalah skrip ETL di PySpark yang dilengkapi dengan petunjuk langkah-langkah untuk disesuaikan, ditinjau, dan dieksekusi. Untuk pertanyaan, jawabannya dihasilkan dari pengetahuan integrasi data dengan ringkasan dan URL sumber.
Tips untuk menggunakan integrasi dataAmazon Q:
- Ajukan pertanyaan yang spesifik saat menggunakan integrasi data Amazon Q dan pastikan untuk memverifikasi jawabannya.
- Saat memberikan instruksi dalam NLP, berikan detail sebanyak mungkin agar Q dapat memahami kebutuhan Anda dengan jelas. Contohnya, daripada meminta “ambil data dari S3” berikan instruksi lebih rinci seperti “buat skrip AWS Glue untuk mengambil file JSON dari S3“.
- Periksa skrip yang dibuat oleh Q sebelum dijalankan untuk memastikan keakuratannya. Jika terdapat kesalahan atau skrip tidak sesuai dengan yang Anda inginkan, beri petunjuk kepada Q untuk memperbaikinya.
- Karena teknologi Gen AI masih baru dan dapat membuat kesalahan, pastikan menguji semua kode yang dihasilkan sebelum digunakan dalam lingkungan kerja Anda.
AWS Glue Bersama Central Data Technology
Alat ETL harus mampu menangani tantangan seperti mengubah informasi dengan benar antara sumber dan tujuan, menangani berbagai macam sumber data, dan dapat memproses volume data yang besar.
AWS Glue sebagai solusi ETL di lingkungan cloud yang scalable, hemat biaya, mudah digunakan, dan kemampuan manajemen data yang canggih. AWS Glue mengotomatisasi banyak tugas terkait analisis data, konversi, metadata, dan lain sebagainya. Dengan memanfaatkan AWS Glue, Anda juga dapat menyederhanakan proses penggabungan dan analisis data dari berbagai sumber.
Memiliki sistem ETL yang dirancang dengan baik sangat penting untuk mengelola data Anda dengan efisien. Sebagai Advance Partner AWS, Central Data Technology siap membantu Anda dalam mengimplementasikan dan menerapkan best practices terkait AWS Glue dan layanan AWS lainnya. Dengan demikian, Anda bisa mengoptimalkan penggunaan data sesuai dengan tujuan bisnis Anda.
