AWS Glue

AWS Glue est un service cloud proposé par Amazon Web Services. Il permet d’extraire, transformer et charger des données (ETL) automatiquement.

Il est conçu pour le traitement de données à grande échelle, sans besoin de gérer d’infrastructure. Il est souvent utilisé dans les projets de données et de machine learning.

Qu’est-ce que AWS Glue ?

AWS Glue est un service entièrement managé pour le traitement de données. Il automatise les opérations ETL : extraction, transformation et chargement.

Il permet de collecter des données issues de différentes sources, de les préparer et de les rendre prêtes à l’analyse. Tous ces traitements sont faits sans devoir maintenir de serveur ou de cluster.

Le service repose sur Spark, un moteur de calcul distribué largement utilisé pour le traitement de données volumineuses.

À quoi sert AWS Glue ?

AWS Glue permet de faciliter le travail des ingénieurs et analystes de données. Il évite de coder manuellement les pipelines de traitement de données.

Les entreprises l’utilisent pour nettoyer et structurer leurs données avant de les exploiter dans des tableaux de bord, des modèles d’IA ou des systèmes décisionnels.

Il est utile dans des contextes variés : création de rapports, construction de data lakes, migration de données, ou encore alimentation de bases analytiques.

Comment fonctionne AWS Glue ?

AWS Glue détecte automatiquement les données dans vos sources (bases de données, fichiers, etc.) grâce à son outil de "crawler". Ce dernier analyse la structure des données et génère un schéma.

Une fois les données reconnues, AWS Glue crée des scripts ETL en Python ou Scala. Ces scripts peuvent être modifiés selon vos besoins.

Vous pouvez ensuite orchestrer vos tâches avec le planificateur intégré. Il est aussi possible de déclencher des traitements selon des événements.

Le traitement est distribué : AWS Glue répartit les calculs sur plusieurs machines pour un gain de performance.

Différences avec des notions proches

AWS Glue n’est pas un entrepôt de données. Il ne stocke pas les données, mais les prépare à l’usage. Pour les stocker, on utilise des services comme Amazon Redshift ou Amazon S3.

Contrairement à un ETL traditionnel installé sur un serveur, AWS Glue est « serverless », c’est-à-dire sans infrastructure à gérer.

Il se distingue aussi de solutions comme Apache NiFi ou Talend, par son intégration directe avec l’écosystème AWS.

Exemples ou cas d’usage concrets

Une entreprise de e-commerce utilise AWS Glue pour fusionner les données de ventes issues de plusieurs pays et systèmes ERP. Cela lui permet de produire des rapports consolidés.

Une start-up collecte des données brutes issues de capteurs IoT. Grâce à AWS Glue, elle les structure automatiquement avant de les stocker dans un data lake pour analyses futures.

Un service RH exploite AWS Glue pour préparer les données internes (absences, entretiens, formations) afin d’alimenter ses outils décisionnels et dashboards de pilotage.