Les applications s'appuient sur un trésor de données constamment en mouvement, connu sous le nom de pipeline de données. Bien qu'il puisse y avoir une grande quantité de données, le concept est simple: une application utilise des données hébergées dans un référentiel et elle doit y accéder à partir d'un autre référentiel, ou l'application utilise un service Amazon et doit en utiliser un autre. Cela peut être dû à l'évolution des besoins de l'entreprise ou à la nécessité d'utiliser entièrement une base de données différente. Cela peut être dû à un nouveau besoin de rapport ou à une modification des exigences de sécurité. Ce pipeline de données peut impliquer plusieurs étapes – comme un ETL (extraire, transformer, charger) pour préparer les données ou des changements dans l'infrastructure requise pour la base de données – mais l'objectif est le même: l'acte de déplacer les données sans aucune interruptions des flux de travail et sans erreurs ni goulots d'étranglement en cours de route.
Heureusement, Amazon propose AWS Data Pipeline pour rendre le processus de transformation des données beaucoup plus fluide. Le service vous aide à gérer les complexités qui surviennent, en particulier dans la façon dont l'infrastructure peut être différente lorsque vous changez de référentiel, mais également dans la façon dont ces données sont accessibles et utilisées dans le nouvel emplacement. Un exemple de ceci pourrait être un résumé exécutif spécifique qui est nécessaire à un certain moment de la journée qui fournit des détails sur les données transactionnelles pour une application qui gère les abonnements des utilisateurs. Déplacer les données est une chose; s'assurer que la nouvelle infrastructure prend en charge les rapports que vous devez trouver en est une autre.
Essentiellement, AWS Data Pipeline est un moyen d'automatiser le mouvement et la transformation des données pour rendre les flux de travail fiables et cohérents, quelle que soit l'infrastructure des modifications du référentiel de données. Le service gère tous les orchestration des données basée sur la façon dont vous définissez les workflows et ne se limite pas à la façon dont vous stockez les données ou à l'endroit où elles sont stockées. L'outil vous aide à gérer les dépendances de données et à les automatiser et gère également la planification du pipeline de données que vous devez faire pour vous assurer qu'une application, un tableau de bord d'entreprise ou des rapports fonctionnent comme prévu. Le service vous informe également de tout défaut ou erreur à mesure qu'ils surviennent.
Peu importe les ressources de calcul et de stockage que vous utilisez, et peu importe si vous disposez d'une combinaison de services cloud et d'une infrastructure sur site. AWS Data Pipeline est conçu pour garder le processus de transformation des données simple, sans le rendre plus compliqué en raison de la façon dont vous avez défini l'infrastructure et les référentiels.
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Avantages d'AWS Data Pipeline
Comme mentionné précédemment, de nombreux avantages de l'utilisation d'AWS Data Pipeline sont liés au fait qu'il ne dépend pas de l'infrastructure, à l'emplacement des données dans un référentiel, ou même au service AWS que vous utilisez (comme Amazon S3 ou Amazon Redshift). Vous pouvez toujours déplacer les données, les intégrer à d'autres services, traiter les données selon les besoins pour les activités de rapport et pour vos applications, et effectuer d'autres tâches de transmission de données.
Toutes ces activités sont menées dans une console AWS qui utilise une interface glisser-déposer. Cela signifie que même les non-programmeurs peuvent voir comment les flux de données fonctionneront et comment les ajuster dans AWS sans avoir à connaître l'infrastructure principale et comment tout cela fonctionne. Par exemple, lorsque les données doivent être accessibles dans un référentiel S3 – dans la console, la seule modification à apporter est le nom du référentiel dans S3. L'utilisateur final n'a pas besoin d'ajuster l'infrastructure ou d'accueillir le pipeline de données d'une autre manière.
AWS Data Pipeline s'appuie également sur des modèles pour automatiser le processus, ce qui aide également tout utilisateur final à ajuster les données auxquelles il accède et d'où. Grâce à cette interface visuelle simple, une entreprise peut répondre aux besoins des utilisateurs, des cadres et des parties prenantes sans avoir à gérer en permanence l'infrastructure et à ajuster les référentiels. Il accélère la prise de décision pour une entreprise qui doit effectuer des ajustements rapides et à la volée sur la façon dont elle traite les données et les nouveaux rapports, résumés, tableaux de bord et exigences en matière de données.
Un abonnement mensuel pour AWS Data Pipeline rend le service plus prévisible en termes de coûts attendus, et les entreprises peuvent facilement s'inscrire à l'abonnement de base gratuit pour voir comment tout cela fonctionne à l'aide de référentiels de données réels. Et, comme le service ne dépend pas d'une infrastructure définie pour vous aider à déplacer et traiter les données, vous pouvez choisir les services dont vous avez besoin, tels que AWS EMR (Amazon Elastic MapReduce), Amazon S3, Amazon EC2, Amazon Redshift , ou même une base de données personnalisée sur site.
Lié à tout cela (l'interface simple, le faible coût et la flexibilité) est un avantage sous-jacent de la mise à l'échelle automatisée. Les entreprises ne peuvent exécuter que quelques travaux de transformation de données ou des milliers, mais le service peut répondre à toutes les exigences et évoluer vers le haut ou vers le bas selon les besoins.
