Los servicios informáticos sin servidor, como AWS Lambda permiten ejecutar código en respuesta a eventos y administrar automáticamente los recursos informáticos subyacentes.

Se pueden crear soluciones de almacenamiento de datos utilizándolo, junto con una gama de otras aplicaciones y servicios.

Un método para utilizar AWS Lambda para el almacenamiento de datos es configurar una función de Lambda que se ejecute periódicamente (por ejemplo, cada hora o cada día) para…

• recopilar datos de varias fuentes,
• convertirlos
• y limpiarlos antes de importarlos a un almacén de datos como Amazon Redshift o Snowflake

Un evento de Amazon CloudWatch, que le permite establecer un cronograma para la ejecución de la función, puede iniciar una función de Lambda.

Por ejemplo, puede…

• configurar una función Lambda para obtener datos de una base de datos o API,
• cambiar los datos mediante un script de Python
• y luego cargar los datos modificados en una tabla de Redshift mediante el comando COPY de Redshift.

Para asegurarse de que los datos en el almacén de datos estén actualizados, la función puede programarse para ejecutarse cada hora.

Otro método para utilizar AWS Lambda para el almacenamiento de datos es configurar una función de Lambda para que se ejecute en respuesta a determinados eventos, como la carga de datos en un depósito de Amazon S3 o una transmisión de Amazon Kinesis.

Luego, la función puede procesar los nuevos datos y cargarlos en el almacén de datos. Con la ayuda de esto, puede crear canalizaciones de datos en tiempo real que ingieran y analicen continuamente los datos a medida que estén disponibles.

AWS Lambda puede, en general, ser una herramienta útil para desarrollar soluciones de almacenamiento de datos porque simplifica la creación e implementación de código que puede extraer, convertir y cargar datos en un almacenamiento de datos sin necesidad de mantener servidores o infraestructura.

¿Por qué AWS Lambda sobre Apache Airflow/Snowflake?

AWS Lambda

Permite ejecutar código en respuesta a eventos y gestiona automáticamente los recursos informáticos subyacentes en su nombre.

• Las soluciones de almacenamiento de datos son solo una de las muchas aplicaciones y servicios que se pueden crear con ella.

Apache Airflow

Por otro lado, es una plataforma de código abierto para planificar y controlar canalizaciones de datos.

• Las canalizaciones de datos se pueden definir, llevar a cabo y observar como gráficos acíclicos dirigidos (DAG) de actividades.
• Los flujos de trabajo de almacenamiento de datos y otros flujos de trabajo complicados se pueden crear y automatizar con Airflow.

• Con Snowflake, un servicio de almacenamiento de datos basado en la nube, puede almacenar, consultar y utilizar SQL para analizar enormes volúmenes de datos.
  • Brinda soporte para la carga y transformación de datos,
  • el intercambio y la seguridad de datos
  • y la optimización del rendimiento,
  • entre otras características para el almacenamiento de datos.

Cada una de estas tecnologías tiene ciertas ventajas y puede cumplir una variedad de funciones en un sistema de almacenamiento de datos.

La creación de canalizaciones de datos en tiempo real y la ejecución de actividades breves basadas en eventos son dos usos de AWS Lambda que se destacan.

• Para organizar y programar trabajos en un entorno de producción,
• así como para crear y automatizar procesos complicados,
  • como flujos de trabajo de almacenamiento de datos, Airflow es una excelente opción.

Un sólido servicio de almacenamiento de datos llamado Snowflake está diseñado para almacenar, consultar y analizar enormes volúmenes de datos.

Las necesidades precisas de su solución de almacenamiento de datos y las concesiones que está dispuesto a realizar entre…

• características,
• complejidad
• y costo

…determinarán en gran medida si elige usar AWS Lambda, Airflow o Snowflake.

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