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Entdecke, wie Du AWS Redshift mit minimaler Komplexität erweitern kannst, indem Du AWS Lambda, Fargate und SQS nutzt.
Herausforderung
Um die Redshift-Funktionen bei gleichzeitiger Minimierung der Systemkomplexität zu erweitern, gibt es drei valide Ansätze.
Lösung 1:
Implementierung von grundlegendem AWS Lambda für einfache Aufgaben.
Lösung 2:
Erhöhen der Rechenleistung über AWS Fargate für intensive Arbeitslasten.
Lösung 3:
Beschleunigung von Prozessen mit parallelen Berechnungen mithilfe von AWS SQS und entkoppelten Lambda-Funktionen.
Ergebnisse:
Überblick über Architektur und Richtlinien zur Auswahl der besten Option für Deine Anforderungen.
Warum AWS Compute Services für Redshift nutzen?
Amazon (AWS) Redshift ist ein leistungsfähiges Data-Warehousing-Tool. Seine große Skalierbarkeit und Benutzerfreundlichkeit machen es zur idealen Plattform gerade auch für kleine Teams, die große Datenmengen effizient verwalten möchten. Wenn jedoch spezifischere Anforderungen entstehen, kann es sinnvoll sein, die Funktionen von Redshift durch zusätzliche AWS-Services zu erweitern. Dabei können Services wie Lambda, Fargate und SQS mehr Rechenleistung und Flexibilität bieten, ohne die Systemkomplexität zu erhöhen.
Dieser Beitrag zeigt Dir, wie Du mit AWS Compute Services wie Lambda, Fargate und SQS flexibel auf unterschiedliche Arbeitslasten reagieren kannst – und das alles ganz einfach mit der SQL-Steuerung direkt aus Redshift.
Architekturansätze zur Erweiterung von AWS Redshift
Für eine flexible Erweiterung von Redshift haben wir drei potenzielle Architekturansätze identifiziert. Um sie gut vergleichen zu können, haben wir folgende Schlüsselkriterien herausgefiltert:
- Integration mit AWS Redshift
- Flexibilität bei Rechenleistung und Programmierunterstützung
- Infrastrukturkomplexität
- Kosten
Option 1: Lambda-Integration über UDFs
Was ist der Ansatz?
Mit AWS Lambda kannst Du benutzerdefinierte Funktionen (UDFs) erstellen, die nahtlos in Redshift integriert sind. Diese synchronen Funktionsaufrufe ermöglichen es, einfache Aufgaben wie das Erstellen und Senden eines Berichts per E-Mail direkt in AWS Redshift zu steuern. Besonders praktisch: Durch die Integration von Python-Bibliotheken kannst Du erweiterte Analysen direkt in Redshift durchführen.
Vorteile
- Einfache Integration: Lambda-UDFs lassen sich nahtlos in Redshift einbinden und über SQL steuern.
- Flexibilität: Unterstützt viele Umgebungen und Docker-Container.
- Geringe zusätzliche Dienste: Nur minimaler Aufwand für die Nutzung zusätzlicher AWS-Dienste.
- Günstig: Lambda ist einer der günstigsten Services auf AWS. So kostet beispielsweise ein Aufruf mit der maximal konfigurierbaren Rechenleistung etwa 1 Cent pro Minute Laufzeit.
Nachteile
- Leistungseinschränkungen: Die Rechenleistung von Lambda ist begrenzt.
- Laufzeitbeschränkung: Eine Lambda-Funktion läuft maximal 15 Minuten, was für komplexe Aufgaben oft nicht ausreicht.
Solution 1
Option 2: Mehr Rechenleistung mit AWS Fargate
Was ist der Ansatz?
AWS Fargate bietet skalierbare Rechenleistung über Container. Hier fungiert eine Lambda-Funktion als Vermittler zwischen Redshift und Fargate. Dieser Ansatz ist ideal, wenn Du mehr Rechenressourcen benötigst, als Lambda bietet.
Vorteile
- Maximale Flexibilität: Volle Anpassbarkeit durch Docker-Images.
- Skalierbarkeit: Ressourcen lassen sich einfach erhöhen, falls mehr Leistung benötigt wird.
- Transparente Integration: Für die Benutzer bleibt die Integration nahtlos.
Nachteile
- Höhere Komplexität: Die Einrichtung und Verwaltung von Containern erfordert mehr Aufwand.
- Laufzeitbeschränkung: Da Fargate-Aufgaben durch Lambda orchestriert werden, gilt weiterhin das 15-Minuten-Limit.
- Zusätzliche Kosten: Die Nutzung von Fargate ist potenziell teurer als Lambda.
Solution 2
Die Kombination aus zusätzlicher Komplexität bei der Implementierung von AWS Fargate und den Lambda-Laufzeitbeschränkungen für synchrone Funktionen macht diese Option für die meisten Fälle weniger interessant. Es ist jedoch sinnvoll, sie im Hinterkopf zu behalten, um sie mit Option 1 und 3 zu vergleichen.
Option 3: Parallele Lambda-Ausführung mit SQS für maximale Skalierbarkeit
Was ist der Ansatz?
Hier kombinierst Du AWS Lambda mit Amazon SQS für parallele Verarbeitung. SQS übernimmt die Orchestrierung der Lambda-Funktionen, was es möglich macht, große Datenmengen effizient zu verarbeiten. Wie bei den anderen Optionen wird die Integration mit Redshift über eine externe Lambda-UDF verwaltet. Dieses Setup stellt sicher, dass der Prozess für Redshift-Benutzer völlig transparent bleibt. So können sie komplexe parallele Aufgaben aus AWS Redshift heraus mit SQL auslösen, ohne die zugrunde liegende Orchestrierung kennen zu müssen.
Vorteile
- Hohe Skalierbarkeit: Optimal für Aufgaben, die parallelisiert werden können.
- Einfache Integration: Der Prozess bleibt für Redshift-Anwender transparent.
- Minimaler zusätzlicher Code: Wiederverwendung der Lambda-Funktionen, die auch in den anderen Optionen genutzt werden.
Nachteile
- Komplexere Orchestrierung: Eine zusätzliche Orchestrierungsfunktion ist notwendig.
- Erhöhter Aufwand durch SQS: SQS benötigt zusätzliche Einrichtung und Überwachung.
- Kosten durch erhöhte Lambda-Aufrufe: Der parallele Einsatz führt zu mehr Lambda-Aufrufen.
Solution 3
Diese Option eignet sich am besten für Aufgaben, die sich gut parallel verarbeiten lassen, also wenn mehrere Berechnungen gleichzeitig laufen können. Wenn jedoch alle Daten in einem einzigen Schritt verarbeitet werden müssen, bringt diese Architektur keinen Vorteil gegenüber einer einfachen Lambda-UDF. In diesem Fall wäre es sinnvoller, Option 2, also AWS Fargate, zu nutzen.
Die passende Option für Dein Team
Die beste Wahl hängt von den individuellen Anforderungen Deines Teams ab. Diese drei Kriterien können Dir helfen, eine gute Entscheidung zu treffen:
- Bedarf an Flexibilität: Lambda-UDFs sind optimal, wenn Du eine einfache, flexible Lösung suchst, die verschiedene Programmierumgebungen integriert.
- Ausführungsgeschwindigkeit: Für parallele Prozesse bietet sich SQS an, um eine hohe horizontale Skalierbarkeit zu ermöglichen.
- Rechenleistung: Wenn Du umfangreiche Berechnungen durchführen musst, ist Fargate die bessere Wahl, auch wenn dies eine höhere Komplexität bedeutet.
Wenn die vorgeschlagenen Lösungen nicht ausreichen
Falls die beschriebenen Optionen nicht alle Anforderungen erfüllen, bietet die AWS-Plattform weitere Alternativen, um die Möglichkeiten von Redshift noch gezielter auszubauen. So lässt sich beispielsweise das 15-Minuten-Limit von Lambda-Funktionen umgehen, indem Du auf asynchrone Funktionsaufrufe statt auf synchrone Lambda-UDFs setzt. Das kann jedoch mit zusätzlicher Komplexität verbunden sein.
Spezifische Anforderungen
Letztlich hängt die beste Wahl der Architektur von Deinen spezifischen Datenverarbeitungsanforderungen ab. Bevor Du eine Entscheidung triffst, solltest Du Deine aktuelle Arbeitslast und zukünftige Anforderungen sorgfältig abwägen. So kannst Du die optimale Lösung finden, die die Leistungsfähigkeit Deiner AWS-Redshift-Umgebung ideal ergänzt.
Wenn Du Dir unsicher bist, starte am besten mit Docker-Images – selbst für einfache Lambda-Funktionen. Das schafft Flexibilität und macht einen Wechsel von Lambda zu AWS Fargate bei Bedarf einfacher.
Sparring gefällig?
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