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Jose Luis Ariza
Jose Luis Ariza

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AWS Glue vs AWS Lambda: Comparativa Serverless para Ingeniería de Datos en AWS

El mundo Cloud ha revolucionado la forma en que las empresas gestionan y analizan sus datos. Amazon Web Services (AWS) ofrece diversas herramientas serverless que permiten a los ingenieros de datos trabajar sin preocuparse por la infraestructura subyacente. Entre estas herramientas, AWS Glue y AWS Lambda destacan por su versatilidad y eficiencia. Aunque ambos servicios comparten el principio de la ejecución sin servidores, tienen objetivos y funcionalidades distintas. En este artículo, exploraremos las diferencias clave, sus ventajas y limitaciones, y cuándo elegir cada uno.

¿Que es AWS Glue?

AWS Glue es un servicio administrado de integración de datos que facilita la preparación, transformación y carga de datos (ETL). Su función principal es conectar diversas fuentes de datos, organizarlas y prepararlas para su posterior análisis. AWS Glue es especialmente útil en escenarios donde se manejan grandes volúmenes de información y se necesita automatizar procesos repetitivos.

Principales componentes de AWS Glue

  • Catálogo de Datos: Repositorio centralizado que almacena los metadatos y define la estructura de las fuentes de datos.
  • Crawlers: Programas que examinan las fuentes de datos, detectan su estructura y actualizan automáticamente el catálogo.
  • Jobs ETL: Procesos que ejecutan las transformaciones de datos, programados en Python o Scala.
  • Triggers: Reglas que activan la ejecución de trabajos según un cronograma o la ocurrencia de ciertos eventos.
  • Endpoints de Desarrollo: Entornos interactivos para escribir y probar el código ETL.

Ventajas de AWS Glue

  • Automatización del Proceso ETL: Reduce significativamente el tiempo necesario para preparar datos gracias a la detección automática de esquemas.
  • Integración Nativa: Se conecta de manera sencilla con otros servicios de AWS, como Amazon S3, Amazon Redshift y AWS Athena.
  • Escalabilidad Dinámica: Ajusta la capacidad de procesamiento según el volumen de datos.
  • Sin Servidores: Elimina la necesidad de gestionar infraestructura.

Desafíos y Limitaciones

  • Tiempo de Arranque: Al trabajar con un entorno distribuido basado en Apache Spark, el inicio de los trabajos puede tardar algunos minutos.
  • Soporte de Lenguajes Limitado: Solo admite Python y Scala, lo que puede ser un inconveniente si se utilizan otros lenguajes en el ecosistema.
  • Costo Variable: Para trabajos esporádicos o de poca carga, el costo puede resultar elevado en comparación con otras alternativas.

Ejemplo Diagrama de Arquitectura - Pipeline Glue

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¿Qué es AWS Lambda?

AWS Lambda es un servicio serverless que permite ejecutar código en respuesta a eventos específicos sin la necesidad de aprovisionar ni gestionar servidores. Su uso es ideal para aplicaciones que requieren respuestas rápidas a eventos en tiempo real, como la carga de archivos en S3 o el procesamiento de mensajes de una cola.

Principales componentes de AWS Lambda

  • Funciones Lambda: Fragmentos de código que se ejecutan al activarse un evento.
  • Triggers: Eventos que inician la ejecución de las funciones, como cambios en bases de datos, flujos de eventos o solicitudes a través de API Gateway.
  • Layers: Elementos reutilizables que permiten compartir bibliotecas y configuraciones entre funciones.
  • Gestión de Eventos: Recibe y procesa eventos desde diversas fuentes, facilitando la construcción de arquitecturas basadas en eventos.

Ventajas de AWS Lambda

Ejecución Basada en Eventos: Se activa automáticamente al detectarse un evento relevante, eliminando la necesidad de supervisión constante.
Soporte para Múltiples Lenguajes: Compatible con Python, Node.js, Java, Go, Ruby y otros.
Escalabilidad Inmediata: Escala horizontalmente para manejar picos de demanda sin intervención manual.
Modelo de Pago por Uso: Se paga únicamente por el tiempo de ejecución y el número de invocaciones.


Desafíos y Limitaciones

  • Tiempo Máximo de Ejecución: Las funciones no pueden superar los 15 minutos de ejecución, lo que limita su aplicación en procesos extensos.
  • Recursos Limitados: La memoria y el tiempo de procesamiento tienen límites que podrían afectar cargas intensivas.
  • Persistencia de Estado: Al tratarse de un servicio sin estado, se necesita recurrir a otras herramientas, como DynamoDB, para almacenar información entre invocaciones.

Ejemplo Diagrama de Arquitectura - Pipeline Lambda

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Comparativa entre AWS Glue y AWS Lambda

Aunque ambos servicios pertenecen al ecosistema serverless de AWS, tienen aplicaciones distintas. La siguiente tabla resume las diferencias más relevantes:

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¿Cuándo Usar AWS Glue?

AWS Glue es la mejor opción cuando se necesita:

  • Realizar transformaciones complejas y procesamiento por lotes.
  • Gestionar y organizar metadatos para análisis posteriores.
  • Automatizar tareas de integración de datos en proyectos de Big Data.
  • Trabajar con datos almacenados en Amazon S3, Redshift o Data Lakes.

Ejemplo de Caso de Uso:
Una empresa que procesa información de ventas históricas para generar reportes mensuales podría usar AWS Glue para consolidar, limpiar y transformar estos datos de manera eficiente.


¿Cuándo Usar AWS Lambda?

AWS Lambda es más adecuado cuando:

  • Se requieren respuestas inmediatas a eventos en tiempo real.
  • Se necesita construir microservicios ligeros y altamente escalables.
  • Se desea automatizar tareas basadas en eventos sin preocuparse por la infraestructura.
  • Se implementan flujos de trabajo orquestados con Step Functions.

Ejemplo de Caso de Uso:
Una aplicación que notifica en tiempo real a los clientes cada vez que se realiza una compra puede usar Lambda para procesar los eventos generados por las transacciones.


Conclusión

AWS Glue y AWS Lambda son herramientas poderosas en el ecosistema de AWS, pero están orientadas a tareas diferentes. Mientras AWS Glue se destaca en el procesamiento y preparación de datos a gran escala, AWS Lambda es ideal para ejecutar tareas rápidas en respuesta a eventos. La elección entre uno u otro dependerá de los requisitos específicos de tu proyecto, el volumen de datos y la frecuencia de las operaciones. Si tu objetivo es transformar y organizar datos en procesos ETL, AWS Glue es la opción indicada. Por otro lado, si buscas una ejecución inmediata basada en eventos, AWS Lambda será tu mejor elección.

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