Si trabajas en ingeniería de datos en AWS, seguro te has enfrentado a la clásica pregunta: ¿Uso una función Lambda rápida o mejor un job de Glue?
He visto a muchos equipos (y yo mismo lo hice al principio) intentar forzar todo dentro de Lambda para ahorrar costos, solo para terminar lidiando con timeouts y problemas de memoria semanas después. Por otro lado, usar Glue para mover un archivo pequeño de 1KB puede sentirse como matar una mosca con un cañón.
En este artículo, no solo te voy a dar conceptos, sino que te compartiré mi criterio personal sobre cuándo uso cada uno basándome en los dolores de cabeza y éxitos que he tenido en proyectos.
¿Que es AWS Glue?
AWS Glue es un servicio administrado de integración de datos que facilita la preparación, transformación y carga de datos (ETL). Su función principal es conectar diversas fuentes de datos, organizarlas y prepararlas para su posterior análisis. AWS Glue es especialmente útil en escenarios donde se manejan grandes volúmenes de información y se necesita automatizar procesos repetitivos.
Principales componentes de AWS Glue
- Catálogo de Datos: Repositorio centralizado que almacena los metadatos y define la estructura de las fuentes de datos.
- Crawlers: Programas que examinan las fuentes de datos, detectan su estructura y actualizan automáticamente el catálogo.
- Jobs ETL: Procesos que ejecutan las transformaciones de datos, programados en Python o Scala.
- Triggers: Reglas que activan la ejecución de trabajos según un cronograma o la ocurrencia de ciertos eventos.
- Endpoints de Desarrollo: Entornos interactivos para escribir y probar el código ETL.
Ventajas de AWS Glue
- Automatización del Proceso ETL: Reduce significativamente el tiempo necesario para preparar datos gracias a la detección automática de esquemas.
- Integración Nativa: Se conecta de manera sencilla con otros servicios de AWS, como Amazon S3, Amazon Redshift y AWS Athena.
- Escalabilidad Dinámica: Ajusta la capacidad de procesamiento según el volumen de datos.
- Sin Servidores: Elimina la necesidad de gestionar infraestructura.
Desafíos y Limitaciones
- Tiempo de Arranque: Al trabajar con un entorno distribuido basado en Apache Spark, el inicio de los trabajos puede tardar algunos minutos.
- Soporte de Lenguajes Limitado: Solo admite Python y Scala, lo que puede ser un inconveniente si se utilizan otros lenguajes en el ecosistema.
- Costo Variable: Para trabajos esporádicos o de poca carga, el costo puede resultar elevado en comparación con otras alternativas.
💡 Nota: Algo que aprendí a las malas es el impacto del Cold Start (tiempo de arranque). Aunque Glue es "Serverless", levantar los workers de Spark toma tiempo (a veces minutos).
Mi consejo: Si tu negocio exige ingesta en "casi" tiempo real (por ejemplo, un archivo cae en S3 y debe estar disponible para consulta en Athena o Redshift en menos de 30 segundos), Glue no es la opción porque pasará más tiempo "arrancando" que procesando.
Glue es ideal cuando el SLA (acuerdo de nivel de servicio) es holgado: reportes diarios, procesos nocturnos o batchs donde no importa si el dato llega a las 8:00 o a las 8:05.
Ejemplo Diagrama de Arquitectura - Pipeline Glue
¿Qué es AWS Lambda?
AWS Lambda es un servicio serverless que permite ejecutar código en respuesta a eventos específicos sin la necesidad de aprovisionar ni gestionar servidores. Su uso es ideal para aplicaciones que requieren respuestas rápidas a eventos en tiempo real, como la carga de archivos en S3 o el procesamiento de mensajes de una cola.
Principales componentes de AWS Lambda
- Funciones Lambda: Fragmentos de código que se ejecutan al activarse un evento.
- Triggers: Eventos que inician la ejecución de las funciones, como cambios en bases de datos, flujos de eventos o solicitudes a través de API Gateway.
- Layers: Elementos reutilizables que permiten compartir bibliotecas y configuraciones entre funciones.
- Gestión de Eventos: Recibe y procesa eventos desde diversas fuentes, facilitando la construcción de arquitecturas basadas en eventos.
Ventajas de AWS Lambda
Ejecución Basada en Eventos: Se activa automáticamente al detectarse un evento relevante, eliminando la necesidad de supervisión constante.
Soporte para Múltiples Lenguajes: Compatible con Python, Node.js, Java, Go, Ruby y otros.
Escalabilidad Inmediata: Escala horizontalmente para manejar picos de demanda sin intervención manual.
Modelo de Pago por Uso: Se paga únicamente por el tiempo de ejecución y el número de invocaciones.
Desafíos y Limitaciones
- Tiempo Máximo de Ejecución: Las funciones no pueden superar los 15 minutos de ejecución, lo que limita su aplicación en procesos extensos.
- Recursos Limitados: La memoria y el tiempo de procesamiento tienen límites que podrían afectar cargas intensivas.
- Persistencia de Estado: Al tratarse de un servicio sin estado, se necesita recurrir a otras herramientas, como DynamoDB, para almacenar información entre invocaciones.
💡 La trampa de los 15 minutos: La limitación más famosa de Lambda son los 15 minutos de timeout. Muchos piensan "mi proceso solo tarda 2 minutos, estoy sobrado".
Pero, cuidado: ¿Qué pasa cuando el volumen de datos se duplica el próximo mes? Ese proceso de 2 minutos se convierte en 10, y luego en 16... y ahí tu pipeline se rompe.
Mi regla de oro: Si estimo que una tarea tardará más de 5 minutos hoy, prefiero no usar Lambda. Me gusta dejar ese margen de seguridad para el crecimiento futuro de los datos.
Ejemplo Diagrama de Arquitectura - Pipeline Lambda
Comparativa entre AWS Glue y AWS Lambda
Aunque ambos servicios pertenecen al ecosistema serverless de AWS, tienen aplicaciones distintas. La siguiente tabla resume las diferencias más relevantes:
¿Cuándo Usar AWS Glue?
AWS Glue es la mejor opción cuando se necesita:
- Realizar transformaciones complejas y procesamiento por lotes.
- Gestionar y organizar metadatos para análisis posteriores.
- Automatizar tareas de integración de datos en proyectos de Big Data.
- Trabajar con datos almacenados en Amazon S3, Redshift o Data Lakes.
Ejemplo de Caso de Uso:
Una empresa que procesa información de ventas históricas para generar reportes mensuales podría usar AWS Glue para consolidar, limpiar y transformar estos datos de manera eficiente.
¿Cuándo Usar AWS Lambda?
AWS Lambda es más adecuado cuando:
- Se requieren respuestas inmediatas a eventos en tiempo real.
- Se necesita construir microservicios ligeros y altamente escalables.
- Se desea automatizar tareas basadas en eventos sin preocuparse por la infraestructura.
- Se implementan flujos de trabajo orquestados con Step Functions.
Ejemplo de Caso de Uso:
Una aplicación que notifica en tiempo real a los clientes cada vez que se realiza una compra puede usar Lambda para procesar los eventos generados por las transacciones.
Conclusión
AWS Glue y Lambda son herramientas increíbles, pero sirven a procesos distintos.
En mi día a día, sigo esta filosofía simple:
Uso Lambda para la "Tareas Operativas": mover archivos, disparar alertas, transformaciones ligeras json-a-json o APIs en tiempo real.
Uso Glue para el "trabajo pesado": cuando necesito cruzar tablas, limpiar datos masivos o cuando no tengo idea de cuánto va a crecer el volumen de información mañana.
No tengas miedo de empezar con Lambda y migrar a Glue después, pero ten siempre presente los límites de la arquitectura serverless. ¡Espero que esta comparativa te ahorre los errores que yo cometí al principio!"