Zum Hauptinhalt springen
Cloud / AWS / Produkte / AWS Data Pipeline - Daten-Orchestrierung

AWS Data Pipeline - Daten-Orchestrierung

AWS Data Pipeline orchestriert Datenverarbeitung und -bewegung zwischen AWS-Services und On-Premises-Systemen.

Analytics
Preismodell Bezahlung pro pipeline und activity
Verfügbarkeit Alle wichtigen Regionen
Datensouveränität EU-Regionen verfügbar
Zuverlässigkeit N/A SLA

Was ist AWS Data Pipeline?

AWS Data Pipeline ist ein Web-Service zur zuverlässigen Verarbeitung und Verschiebung von Daten zwischen verschiedenen AWS-Services in definierten Intervallen. Der Service orchestriert ETL-Workflows, plant deren Ausführung und handhabt automatisch Fehler und Wiederholungen.

Data Pipeline unterstützt die Datenverarbeitung mit EC2 oder EMR und ermöglicht den Datentransfer zwischen S3, DynamoDB, RDS, Redshift und On-Premises-Systemen. Mit Preconditions und Abhängigkeiten definieren Sie komplexe Workflows, die zuverlässig und wiederholbar ausgeführt werden.

Kernfunktionen

  • Scheduling: Zeitbasierte oder ereignisgesteuerte Ausführung von Datenworkflows
  • Fehlertoleranz: Automatische Wiederholungen, Benachrichtigungen und Failover
  • Datenvalidierung: Preconditions prüfen Datenverfügbarkeit vor der Verarbeitung
  • Hybrid-Support: Verbindung zu On-Premises-Datenquellen über Data Pipeline Agent
  • Templates: Vordefinierte Vorlagen für häufige Szenarien wie S3-zu-RDS-Kopien

Typische Anwendungsfälle

Tägliche Datenexporte: Exportieren Sie täglich Daten aus Produktionsdatenbanken zu S3 für Analysen. Data Pipeline startet den Job automatisch, prüft die Datenverfügbarkeit und benachrichtigt bei Problemen.

EMR-Cluster-Orchestrierung: Starten Sie EMR-Cluster für Batch-Verarbeitung, führen Sie Spark- oder Hadoop-Jobs aus und beenden Sie den Cluster automatisch nach Abschluss. Data Pipeline optimiert so die Kosten für periodische Big-Data-Jobs.

Datenbank-Synchronisation: Replizieren Sie Daten zwischen verschiedenen Datenbanken oder Regionen. Data Pipeline führt inkrementelle Kopien basierend auf Zeitstempeln oder Change Tracking durch.

Vorteile

  • Zuverlässige Ausführung mit automatischen Wiederholungen und Fehlerbehandlung
  • Unterstützung für On-Premises-Datenquellen über den Data Pipeline Agent
  • Keine Serverinfrastruktur zu verwalten (Compute wird automatisch provisioniert)
  • Kostenkontrolle durch zeitgesteuerte Cluster-Provisionierung

Integration mit innFactory

Als AWS Reseller unterstützt innFactory Sie bei AWS Data Pipeline: Workflow-Design, Migration zu modernen Alternativen wie AWS Glue oder Step Functions und Optimierung bestehender Pipelines.

Typische Anwendungsfälle

ETL workflows
Data movement
Scheduled processing
Data transformation

Häufig gestellte Fragen

Was ist AWS Data Pipeline?

AWS Data Pipeline ist ein Web-Service zur zuverlässigen Verarbeitung und Verschiebung von Daten zwischen verschiedenen AWS-Compute- und Storage-Services sowie On-Premises-Datenquellen in definierten Intervallen.

Wie unterscheidet sich Data Pipeline von AWS Glue?

AWS Glue ist serverlos und für ETL-Jobs optimiert, während Data Pipeline mehr Kontrolle über die Ausführungsumgebung (EC2, EMR) bietet. Für neue Projekte empfiehlt AWS häufig AWS Glue oder Step Functions.

Welche Datenquellen unterstützt Data Pipeline?

Data Pipeline unterstützt S3, DynamoDB, RDS, Redshift, EMR und On-Premises-Datenbanken. Sie können auch benutzerdefinierte Aktivitäten mit Shell-Befehlen oder eigenen Scripts ausführen.

Wie funktioniert die Fehlerbehandlung?

Data Pipeline bietet automatische Wiederholungen bei Fehlern, Benachrichtigungen über SNS und detaillierte Logs. Sie können Abhängigkeiten zwischen Aktivitäten definieren und Preconditions für bedingte Ausführung nutzen.

AWS Cloud Expertise

innFactory ist AWS Reseller mit zertifizierten Cloud-Architekten. Wir bieten Beratung, Implementierung und Managed Services für AWS.

Ähnliche Produkte anderer Cloud-Anbieter

Andere Cloud-Anbieter bieten vergleichbare Services in dieser Kategorie. Als Multi-Cloud Partner helfen wir bei der richtigen Wahl.

Google Cloud

Dataflow - Managed Stream und Batch Processing

Dataflow ist Googles vollständig verwalteter Service für Stream- und Batch-Datenverarbeitung. Basiert auf Apache Beam, …

Preismodell Bezahlung nach Nutzung (vCPU, RAM, …
SLA 99,9% Verfügbarkeit
Vergleichen →
Google Cloud

Dataproc - Managed Spark und Hadoop Cluster

Google Cloud Dataproc ist ein vollständig verwalteter Service für Apache Spark und Hadoop Cluster mit schneller …

Preismodell Bezahlung nach Nutzung (sekundengenau)
SLA 99,9% Verfügbarkeit
Vergleichen →
Azure

Azure HDInsight - Verwaltete Apache Hadoop, Spark und Kafka Cluster

Azure HDInsight ist ein verwalteter Service für Apache Hadoop, Spark, Hive, Kafka und HBase für Big Data Analysen in der …

Preismodell Bezahlung pro Stunde (cluster nodes)
SLA 99,9%
Vergleichen →
Google Cloud

Dataproc Metastore - Verwalteter Hive Metastore

Dataproc Metastore ist ein vollständig verwalteter Hive Metastore Service für Metadatenverwaltung von …

Preismodell Bezahlung nach Nutzung
SLA 99,9%
Vergleichen →
Azure

Power BI Embedded - Einbettung von Power BI Analysen in Anwendungen

Power BI Embedded ermöglicht die Integration von interaktiven Power BI Reports und Dashboards in eigene Anwendungen und …

Preismodell Stündlich nach Kapazität
SLA 99,9%
Vergleichen →
Azure

Azure Data Lake Analytics - Big Data Verarbeitung

Azure Data Lake Analytics ist ein On-Demand-Analysedienst für Big Data Jobs mit U-SQL. Der Service wird eingestellt.

Preismodell Pay-per-Job (Analytics Units)
SLA 99,9%
Vergleichen →

36 vergleichbare Produkte bei anderen Cloud-Anbietern gefunden.

Bereit, mit AWS Data Pipeline - Daten-Orchestrierung zu starten?

Unsere zertifizierten AWS Experten helfen bei Architektur, Integration und Optimierung.

Beratung vereinbaren