AWS Glue に似ている Google Cloud のサービス

Google Cloud の経験豊富なユーザーにとって、AWS エコシステムを探求する際には、サービスの同等性を理解することが重要です。この記事では、AWS Glueとその機能に焦点を当て、Google Cloud 内の類似サービスと比較します。

Google Cloud に AWS Glue と完全に同等のサービスはありますか？

厳密にはありません。AWS Glue は、複数のデータ統合および管理機能を組み合わせた独自のサービスです。単一の対応サービスではなく、その機能は Google Cloud のさまざまなサービスに反映されています。AWS Glue の主な機能とその Google Cloud での同等サービスを以下に示します。

1. データカタログとメタデータ管理:

• AWS Glue: Glue では、データベース、テーブル、カラムなどのデータ資産のメタデータを定義および管理できる データカタログ を作成できます。この中央リポジトリは、データの発見と理解に役立ちます。

• Google Cloud の同等サービス: Dataplex は同様の機能を提供します。これにより、データ資産を論理的に整理し、スキーマとメタデータを定義し、Cloud Storage や BigQuery などのさまざまなストレージシステムにわたってデータを管理できます。

2. フラットファイルからの外部テーブルの作成:

• AWS Glue: Glue では、S3 に保存されているフラットファイルから直接 外部テーブル を作成できます。これにより、データを別のデータウェアハウスにロードする必要なく、データのクエリと処理を簡素化できます。AWS Glueは、Hive パーティショニングを検出し、フォルダ構造をパーティションとして処理できるクローラーを提供します。バケット内の適切なフォルダ構造でデータレイクを設計することで、Athena などのサービスのクエリコストを削減できます。

• Google Cloud の同等サービス: BigQuery の BigLake 機能は、同等の機能を提供します。BigLake を使用すると、Cloud Storage に存在するデータに対して外部テーブルを定義でき、データレイクとデータウェアハウス全体でデータをクエリするための統一されたインターフェースを提供します。

3. ETL ジョブのオーケストレーションと実行:

• AWS Glue: Glue は、Apache Spark を利用した ETL エンジン を提供します。ドラッグアンドドロップインターフェースを使用して ETL ジョブを視覚的に作成したり、カスタム Spark コードを記述したりできます。さらに、Glue は ETL パイプラインのスケジュールと監視のための ワークフロー管理システム を提供します。

• Google Cloud の同等サービス: Cloud Data Fusion は、Glue の ETL 機能に最も近いものです。事前に構築された変換とコネクタを使用してデータパイプラインを構築するための視覚的なインターフェースを提供します。Data Fusion も Spark を内部で使用しており、カスタムコードとワークフローのオーケストレーションを可能にします。

その他の考慮事項:

• 価格: AWS Glue とその Google Cloud の対応サービスはどちらも、使用量に基づいた価格モデルを採用しており、コストは使用する特定の機能とリソースによって異なります。特定のワークロードと使用パターンを慎重に評価して、コストを正確に見積もる必要があります。

• 統合: AWS Glue と Google Cloud サービスは、それぞれのエコシステム内のさまざまなデータソース、シンク、およびその他のツールとの統合を提供します。選択したサービスが既存のデータスタックと将来の統合ニーズに合っていることを確認してください。

結論:

Google Cloud には AWS Glue と完全に一致する単一のサービスはありませんが、その機能は Dataplex、BigQuery BigLake、Cloud Data Fusion に分散されています。これらの同等のサービスとそのニュアンスを理解することで、Google Cloud の経験豊富なユーザーは AWS 環境をナビゲートし、効率的なデータパイプラインを構築できます。特定のユースケースと要件を評価することで、AWS Glue と同様の結果を達成するための適切な Google Cloud サービスの組み合わせを選択できます。

この比較は出発点であることに注意してください。アーキテクチャの決定を行う前に、各サービスの特定の機能、価格体系、およびパフォーマンス特性をさらに調査することが重要です。