Was ich an AWS Glue am meisten schätze, ist, dass es ermöglicht, ETL-Prozesse innerhalb des AWS-Ökosystems zu erstellen und zu automatisieren, ohne die Infrastruktur direkt verwalten zu müssen. Die Integration mit Diensten wie S3, Athena, IAM, Glue Data Catalog und Step Functions erleichtert die Orchestrierung von Datenpipelines erheblich. Es ist auch nützlich, mit Jobs in PySpark arbeiten zu können und eine skalierbarere Architektur für die Datenverarbeitung und -transformation beizubehalten. Insgesamt reduziert es den operativen Aufwand und beschleunigt die Implementierung von Pipelines in Cloud-Umgebungen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
Was mir am wenigsten gefällt, ist, dass das Debuggen von Fehlern nicht immer einfach ist, besonders bei Jobs mit PySpark oder wenn Konfigurationsfehler im Zusammenhang mit Berechtigungen, Netzwerk oder Katalogen auftreten. Die Lernkurve kann auch ziemlich steil sein, wenn man keine Vorerfahrung mit Datendiensten in AWS hat. Außerdem können einige Start- und Ausführungszeiten für kleine Lasten schwerfällig erscheinen, und das Monitoring könnte in bestimmten Szenarien klarer sein. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
