Einleitung

In der Welt der Datenverarbeitung ist AWS Glue oft die erste Wahl für ETL-Pipelines. Während der AWS Glue Data Catalog für die Integration mit Diensten wie Athena unverzichtbar ist, treten bei der Verwendung der Glue-eigenen ETL-Umgebung mit PySpark in bestimmten Projekten Herausforderungen auf. In diesem Beitrag wird erläutert, warum die Kombination aus Elastic Container Service (ECS), Polars und Iceberg eine leistungsstarke Alternative darstellt und welche Vorteile dieser Ansatz in Bezug auf Flexibilität, Entwicklungsgeschwindigkeit und Performance bietet.

Die Rolle von ECS, Polars & Iceberg im ETL-Setup

Bevor wir in den Vergleich einsteigen, ist es wichtig zu verstehen, welche Rolle ECS, Polars und Iceberg in unserem ETL-Setup spielen.

• ‍Amazon ECS (Elastic Container Service) dient als Plattform zur Ausführung und Skalierung von Containern, die unsere ETL-Prozesse verwalten. Es ermöglicht uns, Python-basierte Datenverarbeitungsaufgaben flexibel und effizient in der Cloud zu betreiben.
• ‍Polars ist eine leistungsstarke DataFrame-Bibliothek in Python, die für schnelle und speichereffiziente Datenmanipulation entwickelt wurde. Sie bietet eine hervorragende Performance, insbesondere bei mittleren bis großen Datensätzen, und ermöglicht schnelle Iterationen während der Entwicklung.
• ‍Apache Iceberg ist ein modernes Tabellenformat für Data Lakes, das ACID-Transaktionen, Schema-Evolution und effiziente Abfragen unterstützt. Es sorgt dafür, dass die verarbeiteten Daten in einem konsistenten und leicht zugänglichen Format gespeichert werden, das mit Tools wie Amazon Athena kompatibel ist.

Diese drei Komponenten bilden zusammen eine flexible und skalierbare Alternative zu traditionellen ETL-Tools wie AWS Glue.

AWS Glue (PySpark) vs. ECS + Polars

Ein Vergleich der Flexibilität und Entwicklungsgeschwindigkeit

Entwicklungsgeschwindigkeit & Developer Experience

Die Arbeit mit AWS Glue erfordert oft eine tiefgehende Einarbeitung in PySpark und die spezifischen Eigenheiten von Glue. Dies kann die Entwicklungszyklen verlängern und das Debugging erschweren. Im Gegensatz dazu ermöglicht die Verwendung von Polars in einer ECS-Umgebung die Entwicklung in reinem Python, was die Implementierung beschleunigt und das Debugging erleichtert. Die intuitive API von Polars trägt zusätzlich zu einer verbesserten Entwicklererfahrung bei.

Flexibilität

AWS Glue bietet als Managed Service weniger Spielraum für individuelle Anpassungen. Die Infrastruktur ist vorgegeben, und die Integration zusätzlicher Tools oder Bibliotheken kann herausfordernd sein. Mit ECS hingegen besteht die volle Kontrolle über die Umgebung. Es können spezifische Bibliotheken hinzugefügt, die Infrastruktur nach individuellen Bedürfnissen skaliert und optimiert sowie maßgeschneiderte Lösungen implementiert werden.

Performance

Ein wichtiger Aspekt ist die Performance der Datenverarbeitung. AWS Glue, basierend auf Spark, ist für die Verarbeitung sehr großer, verteilter Datenmengen optimiert. Dies macht Glue zu einer starken Wahl für massive Datensätze, die über mehrere Knoten skaliert werden müssen. Jedoch bringt Spark Overhead mit sich, der die Effizienz bei kleineren oder mittleren Datenmengen beeinträchtigen kann.

Polars hingegen ist speziell für schnelle Datenverarbeitung auf Einzelknoten-Systemen entwickelt und nutzt moderne Hardware-Architekturen effizient aus. In vielen Fällen erreicht Polars eine vergleichbare oder sogar bessere Performance als Glue, insbesondere bei iterativen Entwicklungsprozessen und mittleren bis großen Datensätzen. Bei der Verarbeitung sehr großer, verteilter Datenmengen kann jedoch Glue aufgrund seiner verteilten Architektur Vorteile bieten. Dabei bleibt die Latenz bei Polars geringer, was sich positiv auf die Reaktionsfähigkeit und das Debugging auswirkt.

Herausforderungen beim Schreiben von Iceberg-Tabellen mit Python

Ein Aspekt, der berücksichtigt werden muss, ist die aktuelle Komplexität beim Schreiben von Iceberg-Tabellen mit Python. Während Apache Iceberg ein leistungsstarkes Tabellenformat für Data Lakes ist, hat die PyIceberg-Bibliothek erst seit Version 0.6.0 Schreibunterstützung implementiert. Allerdings bestehen derzeit noch Einschränkungen, insbesondere beim Schreiben von partitionierten Tabellen. Die Unterstützung für partitionierte Schreibvorgänge ist noch nicht vollständig ausgereift, was die Effizienz bei der Verarbeitung großer Datensätze beeinträchtigen kann.

Diese Einschränkungen können die Effizienz der Datenverarbeitung mit Polars beeinträchtigen, da ohne effektive Partitionierung größere Datenmengen in den Arbeitsspeicher geladen werden müssen. Aktuelle Probleme lassen sich jedoch oftmals durch gezielte Athena Queries umgehen, wodurch Daten weiterhin effizient abgefragt und verarbeitet werden können.

Kosteneffizienz und Vorteile für unsere Kunden

Neben der Flexibilität und Entwicklungsgeschwindigkeit spielt auch die Kosteneffizienz eine entscheidende Rolle bei der Wahl der ETL-Architektur. AWS Glue bietet als Managed Service eine einfache Skalierung, kann jedoch bei längeren oder komplexeren Verarbeitungsprozessen hohe Kosten verursachen, da die Abrechnung nach Verarbeitungszeit erfolgt. Besonders bei On-Demand-Jobs oder iterativen Entwicklungszyklen summieren sich diese Kosten schnell. AWS Glue bietet jedoch auch Optionen zur Kosteneinsparung, wie z.B. die Ausführung von Python-Shell-Jobs mit reduzierter DPU, was für kleinere bis mittelgroße Aufgaben kosteneffizient sein kann.

Der Einsatz von ECS und Polars ermöglicht eine gezielte Ressourcennutzung, wodurch Betriebskosten reduziert werden können. Da Polars ressourcenschonend arbeitet und ECS flexible Preisoptionen bietet, profitieren Kunden von niedrigeren Infrastrukturkosten ohne Performance-Einbußen. Diese Kostenvorteile machen den Ansatz besonders attraktiv für Unternehmen, die auf skalierbare, aber budgetfreundliche Lösungen angewiesen sind.

Orchestrierung mit AWS Step Functions

Unabhängig davon, ob AWS Glue oder ECS mit Polars verwendet wird, ist die Orchestrierung der ETL-Prozesse entscheidend für einen stabilen und skalierbaren Datenworkflow. AWS Step Functions bietet hier eine leistungsstarke Möglichkeit, komplexe Workflows zu erstellen, zu verwalten und zu überwachen.

Mit Step Functions können die verschiedenen Verarbeitungsschritte wie Datenextraktion, Transformation und Laden (ETL) orchestriert werden. Sie unterstützen sowohl AWS Glue-Jobs als auch ECS-Tasks, wodurch eine nahtlose Integration beider Ansätze möglich ist. Dies erlaubt es, Glue und Polars je nach Anforderung zu kombinieren: Beispielsweise kann Glue für die Verarbeitung sehr großer, verteilter Datensätze genutzt werden, während Polars für schnelle, iterative Analysen eingesetzt wird.

Durch die Verwendung von Step Functions profitieren Unternehmen von:

• ‍Automatisierung komplexer Prozesse mit minimalem manuellem Eingriff.
• ‍Besserer Fehlertoleranz und Wiederherstellungsmechanismen.
• ‍Kombinierbarkeit verschiedener Tools und Technologien in einem konsistenten Workflow.

Fazit: Wann ist ECS + Polars die bessere Wahl?

Erfahrungen zeigen, dass der Einsatz von ECS und Polars besonders dann vorteilhaft ist, wenn:

• ‍Schnelle Entwicklung und effizientes Debugging erforderlich sind.
• ‍Hohe Flexibilität bei der Infrastruktur und der Integration zusätzlicher Tools gewünscht ist.
• ‍Individuelle Anpassungen und Optimierungen notwendig sind.
• Eine vergleichbare oder bessere Performance im Vergleich zu Glue angestrebt wird, insbesondere bei nicht verteilten Datenprozessen.
• ‍Daten in Batches verarbeitet werden können, was die Effizienz und Kontrolle über die Verarbeitung weiter erhöht.
• ‍Kosteneffizienz eine entscheidende Rolle spielt und Infrastrukturkosten minimiert werden sollen.

Obwohl es derzeit noch Herausforderungen beim Schreiben von partitionierten Iceberg-Tabellen mit Python gibt, überwiegen die Vorteile in Bezug auf Flexibilität, Entwicklungsgeschwindigkeit und Performance. Unternehmen sollten ihre spezifischen Anforderungen und Ressourcen bewerten, um die für sie optimale Lösung zu finden. AWS Glue kann jedoch die bessere Wahl sein, wenn sehr große, verteilte Datenmengen verarbeitet werden müssen oder wenn eine vollständig verwaltete, serverlose Lösung bevorzugt wird, die weniger Wartungsaufwand erfordert.

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Haben Sie bereits Erfahrungen mit Glue oder alternativen Architekturen gemacht? Welche Lösungen haben sich in Ihren Projekten bewährt? Falls Sie Fragen zu den vorgestellten Ansätzen haben oder individuelle Beratung benötigen, kontaktieren Sie uns gerne direkt!

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