AWS-Glue-Kunden
FinAccel
„Nach dem Experimentieren mit unterschiedlichen ETL-Frameworks entschieden wir uns für AWS Glue, um unsere alltäglichen ETL-Prozesse anzutreiben. Mit einfachster Bedienung konnten wir ETL-Aufträge in kürzester Zeit definieren und ausführen, ohne komplizierte Serverbereitstellung. Die Fähigkeit, ETL von unserem Data Lake zu unserem Redshift-Warehouse durchzuführen, ist nur ein Beispielszenario für AWS Glue. Die transformierten Daten werden dann in unsere BI-Tools eingespeist, um wichtige Kennzahlen nachzuverfolgen. Außerdem dienen sie als Basis für unsere Kreditprüfungsmodelle, die bereits auf Millionen von Kunden angewandt wurden. Schließlich ist es für ein Startup mit Hyper-Wachstum wie uns auch wichtig, kosteneffektiv zu sein. AWS Glue ermöglicht es uns, nur Rechenleistung zu bezahlen, die wir für die Aufträge benötigen. Es ist großartig, dass AWS Glue es unserem kleinen Team von Dateningenieuren ermöglicht hat, die gesamte Dateninfrastruktur unseres Unternehmens zu betreiben.“
Umang Rustagi, Mitbegründer und stellvertretender CEO von FinAccel
Blogs und Fallstudien
Ausgewählte Kundenvideos
Ari Yacobi, Chief Data Scientist und Partner bei Knowledgent, erläutert, wie das Unternehmen eine intelligente Anwendung für klinische Studien auf AWS entwickelte. Sie erfahren, wie Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) als Datenspeicher, AWS Glue für die Datenbereinigung, Aggregation, Integration und Feature-Extrahierung sowie Amazon Athena und Amazon EMR zur Datenanalyse verwendet wurde.
Nach einer Einführung in AWS Glue berichtet Merck, wie das Unternehmen eine durchgängige ETL-Pipeline für sein Anwendungsfreigabemanagementsystem aufgebaut und diese mit AWS Glue innerhalb einer Woche in Betrieb genommen hat.
Itau entscheidet sich für AWS Glue für die Data Mesh-Architektur
Disney Parks verwendet AWS Glue, um Tausende von Hadoop-, Spark- und Sqoop-Jobs zu ersetzen
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Erste Schritte beim Entwickeln mit AWS Glue in der
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