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Elaborazione dei dati basata su SQL in Amazon ECS
Data di pubblicazione: 8 marzo 2021 () Storia del diagramma
Questa architettura mostra come creare un'alternativa ETL (extract-transform-load) basata sulla configurazione e senza codice utilizzando un framework ETL (ARC) containerizzato che semplifica e accelera l'elaborazione dei dati con. https://arc.tripl.ai/
Elaborazione dei dati basata su SQL in Amazon ECS
I passaggi seguenti descrivono l'architettura:
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Un utente crea una pipeline di dati ETL basata sul framework ARC e sugli script SQL in un ARC Jupyter Notebook interattivo. Il notebook funziona su Amazon ECS con AWS Fargate.
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Il notebook e i job ETL elaborano batch e trasmettono dati tramite AWS. PrivateLink Il traffico tra i processi ETL e gli archivi di dati non esce dalla rete Amazon.
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Il notebook ARC Jupyter produce un file JSON di configurazione del flusso di lavoro. L'utente carica il file e gli script SQL su Amazon Simple Storage Service tramite un CI/CD processo di distribuzione automatico o manualmente.
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Un evento di arrivo di un file Amazon S3 attiva una funzione. AWS Lambda
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La funzione Lambda avvia un'attività Amazon ECS per elaborare i dati batch in modo transitorio o per elaborare i dati di flusso in modo continuo in un contenitore a lunga durata. Ogni job utilizza risorse di calcolo isolate.
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Amazon CloudWatch Events pianifica e orchestra i processi ARC ETL regolari e le attività Amazon ECS con i tipi di lancio di AWS Fargate o Amazon EC2.
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I job ARC ETL generano log delle applicazioni per ogni fase di elaborazione dei dati a livello granulare. CloudWatch fornisce funzionalità di monitoraggio e avviso.
Approfondimenti
Per ulteriori informazioni, consulta le seguenti risorse:
Storia del diagramma
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| Modifica | Descrizione | Data |
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Pubblicazione iniziale | Diagramma dell'architettura di riferimento pubblicato per la prima volta. | 8 marzo 2021 |
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