Integración de AWS Data Lake y RDS MS SQL: una guía para escribir y recuperar datos de forma segura – DATAVERSITY

Escribir datos en un lago de datos de AWS y recuperarlos para completar una base de datos MS SQL de AWS RDS implica varios servicios de AWS y una secuencia de pasos para la transferencia y transformación de datos. Este proceso aprovecha AWS S3 para el almacenamiento del lago de datos, AWS Glue para operaciones ETL y AWS Lambda para la orquestación. Aquí hay una guía detallada sobre cómo lograr esto:

Escribir datos en un lago de datos de AWS

1. Prepare sus datos:

Asegúrese de que sus datos estén en un formato adecuado para un datos, como CSV, JSON, Parquet o Avro. La elección depende de sus datos y necesidades de consulta.

2. Cargue datos a Amazon S3:

Amazon S3 sirve como solución de almacenamiento para su lago de datos.

• Cree un depósito de S3: navegue hasta el servicio S3 en la Consola de administración de AWS y cree un depósito nuevo. Asegúrese de seguir las mejores prácticas con respecto a los nombres, la selección de regiones y la configuración de seguridad.
• Cargue sus datos: puede cargar archivos de datos en su depósito S3 manualmente a través de la Consola de administración de AWS, mediante programación utilizando los SDK de AWS o mediante AWS DataSync para conjuntos de datos más grandes.

Configuración de AWS Glue para la transformación de datos

AWS Glue es un servicio ETL administrado que puede preparar y transformar sus datos para su análisis. Utilizará Glue para catalogar sus datos y potencialmente transformarlos antes de cargarlos en su base de datos RDS MS SQL.

1. Cree un rastreador de pegamento:

• Navegue a la consola de AWS Glue.
• Cree un nuevo rastreador para escanear su depósito S3 y completar el catálogo de datos de AWS Glue con definiciones de tablas basadas en su estructura de datos.

2. Ejecute el rastreador de pegamento:

• Ejecute el rastreador. Una vez que se complete, creará una o más definiciones de tabla en el catálogo de datos de Glue.

3. Cree un trabajo ETL (opcional):

Si tus datos requieren transformación:

• Utilice la consola de AWS Glue para crear un trabajo ETL.
• Defina un origen (la tabla de catálogo creada por el rastreador), las transformaciones necesarias y el destino, que inicialmente podría ser otra ubicación del depósito de S3 o directamente a la instancia de RDS si se prefieren y admiten las escrituras directas para su caso de uso.

Recuperar datos de un lago de datos de AWS a RDS MS SQL

1. Prepare su instancia RDS:

• Asegúrese de que su instancia de AWS RDS que ejecuta MS SQL Server esté configurada correctamente, incluidos los grupos de seguridad para el acceso a la red y la configuración inicial de la base de datos.

2. Utilice AWS Lambda para el movimiento de datos:

AWS Lambda puede orquestar el movimiento de datos desde S3 (o un conjunto de datos transformado en S3) a su base de datos RDS MS SQL.

• Cree una función Lambda: Escriba una función en su idioma preferido compatible con Lambda (por ejemplo, Python). Esta función utilizará el SDK “boto3” para acceder a datos de S3 y un conector de base de datos (por ejemplo, “pyodbc” para Python) para insertar datos en RDS MS SQL.

 Fragmento de ejemplo para recuperar datos de S3:

  Ejemplo de Python:

• Conéctese a RDS MS SQL e inserte datos:

  Después de obtener los datos de S3, el siguiente paso en la función Lambda es conectarse a la base de datos RDS MS SQL e insertar los datos. Necesitará la cadena de conexión de la base de datos, que incluye el punto final de la instancia RDS, el nombre de la base de datos, el nombre de usuario y la contraseña.

 Fragmento de ejemplo para insertar datos en RDS MS SQL:

3. Automatice la ejecución de Lambda:

Puede activar la función Lambda según una programación mediante Amazon CloudWatch Events o en respuesta a eventos de S3 (como cargas de archivos nuevos).

Seguridad y mejores prácticas

• Funciones de IAM: Asegúrese de que su función AWS Lambda tenga una función de IAM con los permisos necesarios para acceder a S3 y ejecutar declaraciones en su base de datos RDS MS SQL.
• Proteja sus datos: Utilice cifrado en tránsito (SSL) y en reposo tanto para sus datos S3 como para su instancia RDS.
• Monitorear y registrar: Utilice AWS CloudWatch para monitorear y registrar la ejecución de sus funciones Lambda y el estado de su instancia RDS.

Esta guía describe un enfoque de alto nivel para escribir datos en un lago de datos de AWS y recuperarlos en una base de datos RDS MS SQL. Dependiendo de sus requisitos específicos, es posible que deba ajustar las herramientas y servicios utilizados.

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• Fuente: https://www.dataversity.net/integrating-aws-data-lake-and-rds-ms-sql-a-guide-to-writing-and-retrieving-data-securely/