As traduções são geradas por tradução automática. Em caso de conflito entre o conteúdo da tradução e da versão original em inglês, a versão em inglês prevalecerá.
# Atributos e conceitos importantes
## Registro em log e monitoramento
AWS Glue tem várias opções de [registro e monitoramento](https://docs.aws.amazon.com/glue/latest/dg/logging-and-monitoring.html). Por padrão, AWS Glue envia registros para o grupo de `aws-glue` registros na Amazon CloudWatch. Esses logs incluem informações como horário de início e término, configurações e quaisquer erros ou avisos que possam ter ocorrido.
Além disso, as tarefas de ETL do AWS Glue Spark oferecem as seguintes opções, que devem ser ativadas para monitoramento avançado:
+ [As métricas de trabalho](https://docs.aws.amazon.com/glue/latest/dg/monitoring-awsglue-with-cloudwatch-metrics.html) relatam métricas específicas do trabalho para o AWS Glue namespace a cada 30 segundos. CloudWatch Essas métricas específicas do trabalho, como registros processados, tamanho total input/output dos dados e tempo de execução, fornecem informações sobre o desempenho de um trabalho. Eles podem ajudar a identificar gargalos ou oportunidades para otimizar as configurações.
+ [O registro contínuo](https://docs.aws.amazon.com/glue/latest/dg/monitor-continuous-logging.html) transmite os registros de tarefas do Apache Spark em tempo real para o `/aws-glue/jobs/logs-v2` grupo de registros em. CloudWatch Ao usar registros em tempo real, você pode monitorar dinamicamente as AWS Glue tarefas enquanto elas estão em execução.
+ A [interface de usuário](https://docs.aws.amazon.com/glue/latest/dg/monitor-spark-ui.html) do Spark fornece uma interface web do servidor de histórico do Spark para visualizar informações sobre o trabalho do Spark, como o cronograma do evento de cada estágio, um gráfico acíclico direcionado e variáveis do ambiente do trabalho. Os logs de eventos da interface do usuário do Spark persistidos são armazenados no Amazon S3 e você pode usá-los em tempo real ou após a conclusão do trabalho.
+ Os [Insights de trabalhos](https://docs.aws.amazon.com/glue/latest/dg/monitor-job-insights.html) simplifica a depuração e a otimização de tarefas, detectando exceções comuns do Spark, realizando análises de causa-raiz e fornecendo ações recomendadas para corrigir problemas. Os insights são armazenados em CloudWatch.
## Automação
AWS Glue fornece duas maneiras principais de automatizar tarefas de ETL: acionadores e fluxos de trabalho.
**AWS Glue gatilhos**
Quando acionados, AWS Glue os gatilhos iniciam trabalhos e rastreadores especificados. Um gatilho pode ser acionado sob demanda, com base em uma programação predefinida ou em eventos específicos. Ao usar gatilhos, você pode projetar uma cadeia de trabalhos e crawlers dependentes. Para obter mais informações, consulte [Gatilhos do AWS Glue](https://docs.aws.amazon.com/glue/latest/dg/about-triggers.html).
**AWS Glue fluxos de trabalho**
Para cargas de trabalho mais complexas, você pode usar AWS Glue fluxos de trabalho para criar gráficos acíclicos direcionados e criar dependências entre AWS Glue entidades separadas (acionadores, rastreadores e trabalhos). Os fluxos de trabalho também fornecem uma interface unificada na qual você pode compartilhar parâmetros, monitorar o progresso e solucionar problemas entre entidades associadas.
Configurar muitas entidades associadas em AWS Glue fluxos de trabalho pode se tornar cada vez mais complexo. Os desenvolvedores podem criar [Esquemas do AWS Glue](https://aws.amazon.com/blogs/big-data/simplify-data-integration-pipeline-development-using-aws-glue-custom-blueprints/) para compartilhar pipelines de dados complexos com cientistas de dados e analistas de negócios. Esses modelos permitem a criação consistente e repetível de AWS Glue fluxos de trabalho, abstraindo os detalhes técnicos.
Para saber mais sobre AWS Glue esquemas e fluxos de trabalho, consulte [Execução de atividades complexas de ETL usando esquemas](https://docs.aws.amazon.com/glue/latest/dg/orchestrate-using-workflows.html) e fluxos de trabalho em. AWS Glue
**Orquestrando AWS Glue trabalhos com outros serviços AWS **
Para obter mais opções de automação, AWS Glue integra-se a outros AWS serviços, como AWS Lambda AWS Step Functions, e Amazon Managed Workflows for Apache Airflow (Amazon MWAA).
[Para obter mais informações sobre os métodos de orquestração para trabalhos de AWS Glue ETL, consulte Orquestração em. AWS Glue](https://docs.aws.amazon.com/glue/latest/dg/etl-jobs.html)
## Marcadores de trabalho
Os marcadores de tarefas AWS Glue são usados para acompanhar o progresso das tarefas ETL, o que evita a necessidade de reprocessar dados em execuções de tarefas subsequentes. Quando os marcadores de tarefas estão habilitados, AWS Glue mantém um registro dos dados que já foram processados. Então, a cada execução, ele processa somente os novos dados na fonte de dados. Para obter mais informações, consulte [Rastreamento de dados processados usando marcadores de trabalho](https://docs.aws.amazon.com/glue/latest/dg/monitor-continuations.html).