AWS Glue là gì? Các tính năng nổi bật và khi nào doanh nghiệp nên sử dụng AWS Glue?

Đối với các doanh nghiệp đang đẩy mạnh chuyển đổi số trong kinh doanh và triển khai các dịch vụ tiện ích của Amazon Web Services thì AWS Glue chính là chìa khóa cho hoạt động phân tích các dữ liệu một cách nhanh chóng, chính xác và đạt hiệu quả cao. Hiểu AWS Glue là gì, cách thức hoạt động cũng như các tính năng nổi bật của dịch vụ này, doanh nghiệp sẽ dễ dàng ứng dụng và đạt những kết quả tuyệt vời về mặt quản trị, kiểm soát và vận hành các dữ liệu cho mình.

Trong bài viết này, Magenest sẽ giúp doanh nghiệp hiểu rõ thêm AWS Glue là gì, cách thức hoạt động và những tính năng nổi bật của dịch vụ này nhé!

AWS Glue là gì?

AWS Glue là dịch vụ phi máy chủ (serverless) giúp doanh nghiệp quản lý quy trình ETL (Extract-Transform-Load hay trích xuất-chuyển đổi-truyền tải) các dữ liệu trong hệ thống. Dịch vụ Amazon Glue cực kỳ hữu ích đối với doanh nghiệp trong các hoạt động chuẩn bị, chuyển đổi các dữ liệu phục vụ cho hoạt động phân tích và xây dựng các kế hoạch, chiến lược của doanh nghiệp.

Vì sao doanh nghiệp nên sử dụng AWS Glue?

Có thể nói, chuẩn bị đầy đủ các dữ liệu để thu thập được các kết quả có chất lượng chính là bước đầu tiên mà doanh nghiệp cần thực hiện đối với một dự án phân tích hoặc máy học (hay ML). Nhờ triển khai dịch vụ tích hợp dữ liệu phi máy chủ Amazon Glue mà doanh nghiệp có thể tiến hành chuẩn bị dữ liệu một cách đơn giản, đảm bảo tốc độ nhanh chóng và gia tăng tính tiết kiệm hơn.

Doanh nghiệp có thể khám phá, tìm hiểu và kết nối cùng hơn 70 nguồn dữ liệu phong phú, đa dạng khác nhau và tiến hành quản lý các dữ liệu của mình trong một danh mục dữ liệu mang tính tập trung. Không những vậy, doanh nghiệp còn có thể thiết lập, vận hành và theo dõi toàn bộ quy trình ETL một cách trực quan, đơn giản, dễ dàng nhằm tải các dữ liệu của mình vào những hồ chứa dữ liệu.

Cách thức hoạt động của AWS Glue là gì?

Trong phần tiếp theo, doanh nghiệp hãy cùng Magenest tìm hiểu về cách thức hoạt động của AWS Glue là gì nhé!

• Những tùy chọn về các công cụ hỗ trợ tích hợp dữ liệu: Doanh nghiệp sẽ lựa chọn các công cụ hỗ trợ tích hợp dữ liệu mà chúng ta mong muốn bên trong AWS Glue để tiến hành hỗ trợ cho cả người dùng lẫn khối lượng các công việc.
• ETL giúp định hướng theo đúng sự kiện: Amazon Glue có khả năng vận hành những tác vụ trích xuất, chuyển đổi và tải (hay ETL) của doanh nghiệp mỗi khi phát sinh dữ liệu mới. Chẳng hạn: Chúng ta có thể cấu hình Glue AWS để khởi chạy những tác vụ ETL ngay khi các dữ liệu mới được xuất hiện bên trong dịch vụ lưu trữ đơn giản Amazon S3.
• Danh mục các dữ liệu của AWS Glue: Doanh nghiệp có thể sử dụng danh mục các dữ liệu nhằm khám phá nhanh chóng và tìm kiếm được các tập dữ liệu trong Amazon Web Services mà không cần phải di chuyển vị trí của các dữ liệu. Một khi đã được thiết lập danh mục, những dữ liệu này sẽ ngay lập tức hiển thị sẵn có cho quá trình tìm kiếm và truy vấn nhờ vào các dịch vụ Amazon EMR, Amazon Athena và Amazon Redshift Spectrum.

• Tiến hành tác vụ ETL mà không cần tạo mã: AWS Glue Studio hỗ trợ doanh nghiệp dễ dàng thiết lập, vận hành và theo dõi các tác vụ ETL bên trong hệ thống một cách trực quan. Chúng ta cũng có thể sử dụng trình biên tập theo dạng kéo – thả để có thể xây dựng và tiến hành tác vụ ETL để di chuyển, thay đổi các dữ liệu. Sau đó, hệ thống của Amazon Glue sẽ tự động tạo mã cho chúng ta.
• Quản lý và kiểm soát chất lượng của các dữ liệu: Chất lượng của các dữ liệu Glue AWS sẽ tự động hóa quá trình thiết lập các quy tắc, quản lý và kiểm soát chặt chẽ chất lượng của các dữ liệu nhằm đảm bảo những dữ liệu sẽ đạt chất lượng cao trong các hồ dữ liệu cũng như trong quy trình triển khai dịch vụ của doanh nghiệp.
• Chuẩn bị các dữ liệu: Với dịch vụ AWS Glue DataBrew, doanh nghiệp có thể tiến hành khám phá và thử nghiệm các dữ liệu của mình ngay từ chính hồ dữ liệu, kho dữ liệu cũng như từ các cơ sở dữ liệu, bao gồm: Amazon S3, AWS Lake Formation, Amazon Redshift, Amazon Aurora cũng như dịch vụ cơ sở dữ liệu quan hệ Amazon RDS. Ngoài ra, chúng ta còn có thể lựa chọn từ hơn 250 cách chuyển đổi được thiết lập, xây dựng sẵn bên trong DataBrew nhằm tự động hóa những tác vụ chuẩn bị dữ liệu. Các tác vụ này sẽ bao gồm: sàng lọc các điểm bất thường, tiến hành tiêu chuẩn hóa các định dạng và chỉnh sửa các giá trị hiện đang không hợp lệ.

Các tính năng nổi bật của AWS Glue là gì?

Sau khi phân tích về cách thức hoạt động của AWS Glue là gì, trong phần tiếp theo, doanh nghiệp hãy cùng Magenest tìm hiểu chi tiết về những tính năng nổi bật của dịch vụ AWS Glue là gì nhé!

Công cụ tích hợp các dữ liệu

Đầu tiên, khi tìm hiểu về các tính năng nổi bật của AWS Glue là gì, chúng ta có thể thấy, đây chính là một dịch vụ phi máy chủ và cung cấp cho doanh nghiệp rất nhiều công cụ tích hợp dữ liệu, có vai trò hỗ trợ người dùng cũng như khối lượng lớn các công việc của chúng ta. Với AWS Glue, doanh nghiệp có thể triển khai các công cụ thích hợp cho bất cứ khối lượng công việc nào, tùy thuộc vào những đặc điểm của từng khối lượng công việc nhất định và tùy chọn của các nhà phát triển, các nhà phân tích hệ thống.

AWS Glue dành cho Apache Spark

Amazon Glue cung cấp cho doanh nghiệp các cơ sở hạ tầng phi máy chủ. Những cơ sở hạ tầng phi máy chủ này đều được tối ưu hóa hiệu suất, giúp doanh nghiệp vận hành Apache Spark cho ETL. Dịch vụ AWS Glue dành cho Apache Spark còn hỗ trợ chúng ta xử lý nhiều lô và luồng, gia tăng tốc độ tải nhập, khả năng xử lý và tích hợp các dữ liệu. Ngoài ra, doanh nghiệp còn có thể thiết lập và cập nhật hồ dữ liệu, kho dữ liệu cũng như trích xuất các thông tin mang tính chuyên sâu từ nhiều loại dữ liệu một cách nhanh chóng.

AWS Glue dành cho Ray

Với tính năng AWS Glue dành cho Ray, các nhà phát triển phần mềm và kỹ sư quản lý dữ liệu có thể tiến hành xử lý các tập dữ liệu vô cùng lớn bằng Python và những thư viện Python phổ biến. Glue AWS sử dụng Ray (hay Ray.io) – một khung điện toán có vai trò hợp nhất các mã nguồn mở và thay đổi, tùy chỉnh quy mô khối lượng các công việc Python. AWS Glue dành cho Ray bao gồm những thư viện xử lý các dữ liệu phổ biến của Python, hỗ trợ doanh nghiệp có thể di chuyển, tùy chỉnh thư viện của riêng mình để từ đó, tùy chỉnh hợp lý các công việc tích hợp dữ liệu.

AWS Glue dành cho Python Shell

Amazon Glue dành cho Python Shell giúp doanh nghiệp có thể sử dụng lệnh Python Shell để vận hành các tập lệnh Python trên hệ thống của AWS Glue. Thông qua những lệnh này, chúng ta sẽ dễ dàng ghi lại các lệnh phân tích và nhanh chóng tích hợp các dữ liệu khó khăn, phức tạp trong Python. Các lệnh AWS Glue dành cho Python Shell còn cung cấp cho doanh nghiệp những thư viện phân tích mang tính phổ biến ngay từ đầu. Các thư viện này bao gồm: NumPy, Pandas và Amazon SageMaker Data Wrangler. Chúng ta có thể triển khai gói chức năng nhằm kết nối các cơ sở dữ liệu, những kho dữ liệu và các dịch vụ Amazon Web Services với nhau.

Đảm bảo chất lượng dữ liệu

Yếu tố tiếp theo mà doanh nghiệp không thể bỏ qua khi chúng ta tìm hiểu về các tính năng nổi bật của AWS Glue là gì chính là khả năng đảm bảo chất lượng dữ liệu cực kỳ tuyệt vời. Có thể nói, hồ dữ liệu sẽ dễ dàng trở thành nơi chứa dữ liệu cực kỳ mất trật tự nếu chúng ta không có các biện pháp quản lý, kiểm soát phù hợp. Tuy nhiên, quá trình thiết lập các đợt theo dõi, kiểm soát chất lượng dữ liệu theo dạng thủ công sẽ tốn rất nhiều thời gian, công sức và dễ dàng bị lỗi. Doanh nghiệp sẽ phải xây dựng các quy tắc chất lượng dữ liệu theo phương pháp thủ công và lập trình các mã để theo dõi chặt chẽ quy trình dữ liệu, cảnh báo các đối tượng đang sử dụng những loại dữ liệu đang xuống cấp về chất lượng này. 

Lúc này, tính năng đảm bảo chất lượng dữ liệu của AWS Glue sẽ giúp doanh nghiệp tối thiểu hoá thời gian và công sức của chúng ta trong quá trình quản lý chất lượng các dữ liệu, thậm chí là từ vài ngày xuống còn vài giờ. Tính năng này sẽ tự động tính toán các số liệu thống kê và dựa vào đó, tiến hành đề xuất những quy tắc chất lượng, theo dõi, kiểm soát và cảnh báo người dùng mỗi khi phát hiện các lỗi hay sự cố. Đối với những vấn đề dữ liệu tiềm ẩn và khó tìm kiếm, tính năng đảm bảo chất lượng dữ liệu Glue AWS sẽ tận dụng thuật toán ML, kết hợp giữa cách tiếp cận dựa vào các quy tắc với công nghệ ML hiện đại. Nhờ đó, hệ thống với giải pháp mã nguồn mở phi máy chủ và quy mô linh hoạt này sẽ giúp doanh nghiệp đảm bảo được các dữ liệu có chất lượng cao nhằm ứng dụng vào các quyết định về chiến lược, kế hoạch kinh doanh.

AWS DataBrew

Tiếp theo, khi tìm hiểu về các tính năng nổi bật của AWS Glue là gì, chúng ta có thể thấy, AWS DataBrew là một điểm không thể bỏ qua. AWS DataBrew là một công cụ trong Amazon Glue có nhiệm vụ chuẩn bị các dữ liệu một cách trực quan, giúp các nhà phân và nhà quản trị dữ liệu trong doanh nghiệp có thể dễ dàng sắp xếp và chuẩn hóa các dữ liệu, chuẩn bị cẩn thận cho quá trình phân tích và vận hành máy học. Doanh nghiệp có thể lựa chọn hơn 250 phép sửa đổi đã được thiết lập, xây dựng sẵn và tự động hóa những tác vụ chuẩn bị dữ liệu mà không cần phải tự tay lập trình bất cứ mã nào. 

Ngoài ra, chúng ta còn có thể tự động hóa những hoạt động sàng lọc có dấu hiệu bất thường, chuyển đổi các dữ liệu sang kiểu định dạng tiêu chuẩn cũng như chỉnh sửa các giá trị dữ liệu không hợp lệ cho mình,… Sau khi các dữ liệu của doanh nghiệp đã ở trạng thái sẵn sàng, chúng ta có thể sử dụng ngay những dữ liệu đó cho các dự án phân tích và máy học. Một điều đặc biệt là chúng ta chỉ cần chi trả chi phí cho đúng những gì mà mình đã sử dụng và không cần phải trả trước bất kỳ chi phí nào.

Hồ sơ

Doanh nghiệp sẽ tiến hành đánh giá chất lượng các dữ liệu của chúng ta thông qua phương pháp thiết lập hồ sơ các dữ liệu để hiểu rõ những mẫu dữ liệu và dễ dàng phát hiện được các điểm bất thường. Từ đó, chúng ta sẽ kết nối được các dữ liệu một cách trực tiếp từ hồ dữ liệu, kho dữ liệu và từ cơ sở dữ liệu của mình một cách hiệu quả hơn rất nhiều.

Sắp xếp và chuẩn hóa

Doanh nghiệp sẽ lựa chọn hơn 250 phép chuyển đổi tích hợp nhằm trực quan hóa, sắp xếp và chuẩn hóa các dữ liệu của bạn với một giao diện theo điểm trực quan và gia tăng lượt nhấp chuột tương tác.

Dòng dữ liệu bản đồ

Xây dựng một cách trực quan các dòng dữ liệu của doanh nghiệp để có thể hiểu rõ được các nguồn dữ liệu khác nhau cũng như những bước chuyển đổi mà các dữ liệu này đã trải qua.

Tự động hóa

Tự động hóa các tác vụ sắp xếp và chuẩn hóa các dữ liệu nhờ vào phương pháp áp dụng một cách trực tiếp các phép chuyển đổi đã được lưu vào những loại dữ liệu mới khi các dữ liệu này được đưa vào hệ thống nguồn của chúng ta.

Tích hợp CodeWhisperer

Một đặc điểm nổi bật khi nghiên cứu các tính năng của AWS Glue là gì chính là khả năng tích hợp CodeWhisperer. Trợ lý mã hóa ETL được hỗ trợ nhờ vào công cụ AWS GenAI Amazon CodeWhisperer sẽ giúp chúng ta tích hợp Amazon CodeWhisperer với AWS Glue Studio. Chúng sẽ tự động thiết lập mã cho các công việc ETL, tăng tốc cho quá trình xây dựng và tích hợp dữ liệu cho khối lượng các công việc phân tích và máy học.

Xây dựng đường ống tích hợp các dữ liệu nhanh hơn

Khi tích hợp CodeWhisperer với Amazon Glue Studio, hệ thống sẽ dễ dàng hiểu được các nhận xét mà doanh nghiệp viết bằng cả ngôn ngữ tự nhiên như tiếng Anh lẫn ngôn ngữ Python. Tính năng này cũng tự động thiết lập các đề xuất về mã và chỉnh sửa các cú pháp lập trình theo đúng thời gian thực. Chúng ta có thể dễ dàng chấp nhận và xem thêm các đề xuất hoặc tiếp tục lập trình các mã của riêng mình.

Tăng năng suất soạn thảo công việc của Glue AWS

CodeWhisperer sẽ đề xuất những đoạn mã trực tiếp trong sổ ghi chép của AWS Glue Studio. Doanh nghiệp không cần phải rời khỏi môi trường hiện tại mà vẫn có thể dễ dàng chấp nhận các đề xuất và chuẩn bị những phần dữ liệu dành cho quá trình phân tích và học máy, bao gồm: thêm các cột vào bảng, sắp xếp và trích xuất các dữ liệu, xây dựng các tập dữ liệu mẫu, chuyển đổi những dữ liệu từ định dạng này sang định dạng khác,…

Hỗ trợ mã hóa để xây dựng các ứng dụng trên AWS

CodeWhisperer cũng được tối ưu hóa cho những nguồn dữ liệu phổ biến trong AWS như Amazon S3, Amazon RDS và Amazon Redshift. Nhờ đó, tính năng này sẽ hỗ trợ doanh nghiệp quá trình mã hóa một cách tốt nhất để có thể xây dựng các ứng dụng trên Amazon Web Services. Chúng cũng tạo ra các đề xuất về mã bằng cách triển khai các dịch vụ AWS có liên quan và thư viện các phần mềm công cộng dành cho các chức năng mà chúng ta mong muốn. Nhờ đó, doanh nghiệp có thể bắt đầu xây dựng quy trình tích hợp các dữ liệu mà không cần phải có một đội ngũ các chuyên gia về Glue AWS, các công cụ Amazon Web Services khác hoặc Spark.

Tích hợp dữ liệu Amazon Q

Cuối cùng, ưu điểm không thể không kể đến khi doanh nghiệp tìm hiểu về AWS Glue là gì chính là khả năng tích hợp dữ liệu Amazon Q. Hoạt động tích hợp dữ liệu Amazon Q trong Glue AWS cho phép chúng ta xây dựng một quy trình tích hợp các dữ liệu bằng ngôn ngữ tự nhiên. Doanh nghiệp có thể mô tả các suy nghĩ, ý kiến của chúng ta thông qua giao diện trò chuyện và việc tích hợp các dữ liệu Amazon Q trong AWS Glue sẽ tạo nên một luồng công việc hoàn chỉnh hơn. 

Doanh nghiệp có thể kiểm tra các công việc của chúng ta và đưa chúng vào quy trình sản xuất một cách đơn giản chỉ với một thao tác nhấp chuột. Khi hệ thống xảy ra lỗi, chúng ta có thể khắc phục chúng mà không cần phải tìm hiểu, nghiên cứu quá nhiều tài liệu hay blog nội dung tham khảo. Tích hợp các dữ liệu Amazon Q trong Amazon Glue còn cung cấp cho doanh nghiệp nhiều hướng dẫn SME một cách nhanh chóng về hành trình tích hợp dữ liệu. Đặc biệt, chúng ta không cần phải có sẵn đội ngũ chuyên gia về SQL hoặc Apache Spark để giải quyết các vấn đề chuyên sâu này.

Xây dựng công việc tích hợp dữ liệu nhanh hơn

Việc tích hợp dữ liệu trên nhiều nguồn có thể tốn rất nhiều thời gian, đến vài ngày hoặc thậm chí là vài tháng. Tính năng tích hợp dữ liệu Amazon Q cho phép doanh nghiệp có thể xây dựng các công việc mang đặc trưng của việc tích hợp dữ liệu mà không cần có kinh nghiệm về mã hóa. Tính năng này sẽ đảm nhận các tác vụ thủ công để chúng ta tập trung hơn vào quá trình phân tích dữ liệu. Việc doanh nghiệp cần làm chỉ là cho hệ thống biết chúng ta cần gì bằng tiếng Anh và sau đó, chúng sẽ thay chúng ta hoàn tất công việc.

Ví dụ: Doanh nghiệp có thể tính năng tích hợp dữ liệu Amazon Q đọc các tệp JSON từ Amazon S3, tham gia trên accountid và truyền tải vào DynamoDB. Hệ thống sẽ nhanh chóng trả về một kết quả hoàn thiện cho công việc tích hợp dữ liệu từ đầu đến cuối mà chúng ta đã yêu cầu. Doanh nghiệp cũng có thể xem lại lịch sử công việc đã tạo, kiểm tra chúng dựa trên các tập dữ liệu mẫu và chuyển chúng sang quá trình sản xuất.

Giảm các vấn đề phức tạp khi khắc phục sự cố

Xây dựng những công việc tích hợp dữ liệu chỉ là bước khởi đầu. Sau khi một công việc được lên kế hoạch cơ bản, điều phối hoạt động và triển khai vào hệ thống sản xuất, doanh nghiệp vẫn cần phải duy trì, khắc phục sự cố và sửa lỗi chúng (nếu có). Các lỗi này có thể liên quan đến vấn đề kết nối, môi trường hoạt động, cú pháp lập trình, khả năng xác thực hoặc thực thi. Các sự cố này đều có thể xảy ra bất cứ khi nào chúng ta thiết lập, kiểm tra, xuất bản hoặc vận hành các công việc mang tính tích hợp của mình.

Việc khắc phục các sự cố này thường đòi hỏi doanh nghiệp phải xem qua các tệp nhật ký lưu trữ và đăng nhập vào bảng quản trị, kiểm soát các thông tin. Tích hợp dữ liệu Amazon Q trong AWS Glue còn giúp cho quá trình sửa lỗi trở nên dễ dàng và nhanh chóng hơn. Thông qua giao diện trò chuyện, doanh nghiệp có thể khắc phục các sự cố nhờ vào việc yêu cầu tính năng dữ liệu Amazon Q giải thích các lỗi và đề xuất giải pháp tương ứng. Chúng ta sẽ không cần phải nghiên cứu quá nhiều loại tài liệu, blog tham khảo, hướng dẫn phức tạp để giải quyết được các vấn đề này.

Hỗ trợ SME tích hợp dữ liệu ngay lập tức

Tích hợp dữ liệu Amazon Q trong AWS Glue cũng cung cấp các hướng dẫn ở cấp độ SME (cấp độ các doanh nghiệp với quy mô vừa và nhỏ) trong toàn bộ vòng đời dữ liệu đã được tích hợp. Chúng sẽ cung cấp các phản hồi chính xác và đáng tin cậy cho mọi vấn đề liên quan đến tích hợp dữ liệu. Các doanh nghiệp vừa và nhỏ có thể liên hệ với dịch vụ tích hợp dữ liệu Amazon Q trong AWS Glue bất cứ lúc nào thông qua bảng điều khiển AWS Glue, AWS Glue Studio hoặc thông qua kết nối API. Chúng ta có thể dễ dàng thiết lập nên các công việc tích hợp dữ liệu nhằm trích xuất, chuyển đổi và truyền tải dữ liệu từ Amazon DocumentDB, Amazon DynamoDB, Amazon Managed Streaming dành cho Apache Kafka, Amazon S3, Amazon Kinesis và Amazon Redshift.

Khi nào doanh nghiệp nên sử dụng AWS Glue?

Doanh nghiệp sử dụng AWS Glue để khám phá được chính xác các thuộc tính của những dữ liệu mà chúng ta sở hữu, sau đó, tiến hành chuyển đổi các dữ liệu này và chuẩn bị cho quá trình phân tích. AWS Glue còn có khả năng tự động khám phá cả những dữ liệu có cấu trúc và những dữ liệu bán cấu trúc được lưu trữ bên trong kho dữ liệu của doanh nghiệp trên hệ thống của dịch vụ Amazon Simple Storage Service (Amazon S3), bên trong kho dữ liệu trong Amazon Redshift và trong nhiều cơ sở dữ liệu khác nhau chạy trên các dịch vụ Amazon Web Services khác.

Amazon Glue cũng cung cấp chế độ xem một cách thống nhất về các dữ liệu của doanh nghiệp thông qua danh mục dữ liệu sẵn có cho quy trình ETL, truy vấn và báo cáo nhờ vào các dịch vụ như Amazon Redshift Spectrum, Amazon Athena và Amazon EMR. Ngoài ra, AWS Glue cũng tự động thiết lập các mã Scala hoặc Python dành cho các tác vụ ETL và doanh nghiệp có thể tùy chỉnh nhờ vào việc triển khai các công cụ quen thuộc. Chúng ta còn có thể sử dụng DataBrew nhằm sắp xếp và chuẩn hóa các dữ liệu một cách trực quan mà không cần khả năng viết mã chuyên sâu.

Kết luận

Hiểu AWS Glue là gì, cách thức hoạt động cũng như các tính năng nổi bật của dịch vụ này, doanh nghiệp sẽ dễ dàng ứng dụng và đạt những kết quả tuyệt vời về mặt quản trị, kiểm soát và vận hành các dữ liệu cho mình. Có thể nói, AWS Glue chính là chìa khóa cho hoạt động phân tích các dữ liệu một cách nhanh chóng, chính xác và đạt hiệu quả cao.

Doanh nghiệp muốn tìm hiểu thêm về các dịch vụ trong Amazon Web Services, một số bí quyết chuyển đổi số trong kinh doanh cũng như phương pháp ứng dụng các phần mềm hoạt động trên nền tảng điện toán đám mây, hãy đăng ký theo dõi ngay những bài viết mới nhất của Magenest nhé!