AWS Glue मूल्य निर्धारण

1. 1. AWS Glue मूल्य निर्धारण

AWS Glue एक सर्वरलेस डेटा एकीकरण सेवा है जो आपको डेटा को खोजने, साफ़ करने, समृद्ध करने और विश्वसनीय रूप से मशीन लर्निंग और विश्लेषणात्मक अनुप्रयोगों के लिए तैयार करने में मदद करती है। AWS Glue की लागत को समझना महत्वपूर्ण है ताकि आपके डेटा एकीकरण परियोजनाओं के लिए बजट निर्धारित किया जा सके। यह लेख शुरुआती लोगों के लिए AWS Glue के मूल्य निर्धारण मॉडल को विस्तार से समझाता है।

AWS Glue के मूल्य निर्धारण घटक

AWS Glue का मूल्य निर्धारण मुख्य रूप से तीन घटकों पर आधारित है:

• डेटा कैटलॉग (Data Catalog): डेटा कैटलॉग आपके डेटा स्रोतों के बारे में मेटाडेटा संग्रहीत करता है।
• ETL जॉब (ETL Jobs): ETL (Extract, Transform, Load) जॉब आपके डेटा को संसाधित और परिवर्तित करते हैं।
• डेटाBrew: डेटाBrew एक विज़ुअल डेटा प्रिपरेशन टूल है।

इनके अतिरिक्त, कुछ अन्य कारक भी लागत को प्रभावित कर सकते हैं, जैसे कि डेटा स्थानांतरण लागत और अतिरिक्त सुविधाएँ।

डेटा कैटलॉग मूल्य निर्धारण

डेटा कैटलॉग आपके डेटा के बारे में जानकारी संग्रहीत करता है, जैसे कि टेबल स्कीमा, डेटा प्रकार और स्थान। डेटा कैटलॉग के लिए दो प्रकार की कीमतें हैं:

• **डेटा कैटलॉग मेटाडेटा भंडारण:** आपके डेटा कैटलॉग में संग्रहीत मेटाडेटा के लिए प्रति माह शुल्क लिया जाता है। यह शुल्क प्रति हजार मेटाडेटा इकाइयों (Metadata Units - MU) के आधार पर लिया जाता है। एक MU लगभग 200 टेक्सट की जानकारी के बराबर होता है।
• **डेटा कैटलॉग खोजें:** डेटा कैटलॉग में खोज करने के लिए शुल्क लिया जाता है। यह शुल्क प्रति खोज अनुरोध के आधार पर लिया जाता है।

डेटा कैटलॉग की लागत को कम करने के लिए, आप केवल आवश्यक मेटाडेटा को संग्रहीत कर सकते हैं और खोज अनुरोधों की संख्या को कम कर सकते हैं।

ETL जॉब मूल्य निर्धारण

ETL जॉब आपके डेटा को संसाधित और परिवर्तित करते हैं। ETL जॉब के लिए दो मुख्य प्रकार की कीमतें हैं:

• **डेटा प्रोसेसिंग यूनिट (DPU) घंटे:** DPU घंटे उन कंप्यूट संसाधनों की मात्रा को मापते हैं जिनका उपयोग आपके ETL जॉब द्वारा किया जाता है। DPU घंटे प्रति मिनट के आधार पर गणना की जाती है, और आपकी जॉब के आकार और जटिलता के आधार पर भिन्न होती है। AWS Glue 2.0 में, आप DPU का उपयोग करके जॉब चलाने के लिए विभिन्न विकल्प चुन सकते हैं, जैसे कि मानक, G.1X, G.2X, और G.025X।
• **जॉब रन समय:** जॉब रन समय उस समय की अवधि को मापता है जिसके लिए आपका ETL जॉब चलता है। जॉब रन समय प्रति मिनट के आधार पर गणना की जाती है।

ETL जॉब की लागत को कम करने के लिए, आप अपने जॉब को अनुकूलित कर सकते हैं ताकि वे कम DPU घंटों का उपयोग करें और जल्दी से चलें। आप AWS Glue स्पार्क (AWS Glue Spark) का उपयोग करके अपने जॉब को समानांतर में चला सकते हैं, जो प्रोसेसिंग समय को कम कर सकता है।

डेटाBrew मूल्य निर्धारण

डेटाBrew एक विज़ुअल डेटा प्रिपरेशन टूल है जो आपको डेटा को साफ़ करने, बदलने और समृद्ध करने में मदद करता है। डेटाBrew के लिए मूल्य निर्धारण प्रति सत्र के आधार पर लिया जाता है। एक सत्र एक डेटाBrew प्रोजेक्ट में एक विशिष्ट समय अवधि के लिए किए गए कार्यों की एक श्रृंखला है।

डेटाBrew की लागत को कम करने के लिए, आप अपने सत्रों को छोटा रख सकते हैं और केवल आवश्यक कार्यों को ही कर सकते हैं।

AWS Glue मूल्य निर्धारण उदाहरण

निम्नलिखित एक सरल उदाहरण है जो AWS Glue की लागत को दर्शाता है:

मान लीजिए कि आप एक ETL जॉब चलाते हैं जो 10 GB डेटा को संसाधित करता है। ETL जॉब 10 DPU घंटे का उपयोग करता है और 30 मिनट तक चलता है। डेटा कैटलॉग में 1000 MU मेटाडेटा संग्रहीत है और आप 100 खोज अनुरोध करते हैं।

इस परिदृश्य में, आपकी लागत इस प्रकार होगी:

• डेटा कैटलॉग मेटाडेटा भंडारण: 1000 MU * $0.50/1000 MU = $0.50
• डेटा कैटलॉग खोजें: 100 खोज अनुरोध * $0.01/खोज अनुरोध = $1.00
• ETL जॉब DPU घंटे: 10 DPU घंटे * $0.40/DPU घंटा = $4.00
• ETL जॉब रन समय: 30 मिनट * $0.004/मिनट = $0.12

कुल लागत: $0.50 + $1.00 + $4.00 + $0.12 = $5.62

यह सिर्फ एक उदाहरण है, और आपकी वास्तविक लागत आपके विशिष्ट उपयोग के मामले के आधार पर भिन्न हो सकती है।

AWS Glue लागत अनुकूलन युक्तियाँ

AWS Glue की लागत को कम करने के लिए, आप निम्नलिखित युक्तियों का पालन कर सकते हैं:

• **अपने डेटा को संपीड़ित करें:** अपने डेटा को संपीड़ित करने से भंडारण लागत कम हो सकती है और डेटा स्थानांतरण गति बढ़ सकती है।
• **अपने ETL जॉब को अनुकूलित करें:** अपने ETL जॉब को अनुकूलित करने से DPU घंटों की संख्या कम हो सकती है और प्रोसेसिंग समय कम हो सकता है।
• **डेटा विभाजन का उपयोग करें:** डेटा विभाजन का उपयोग करके, आप अपने डेटा को छोटे भागों में विभाजित कर सकते हैं, जिससे समानांतर प्रोसेसिंग संभव हो जाती है और प्रोसेसिंग समय कम हो जाता है।
• **डेटा फ़िल्टरिंग का उपयोग करें:** डेटा फ़िल्टरिंग का उपयोग करके, आप केवल आवश्यक डेटा को संसाधित कर सकते हैं, जिससे DPU घंटों की संख्या कम हो सकती है।
• **AWS Glue डेटाBrew का कुशलतापूर्वक उपयोग करें:** डेटाBrew का उपयोग करते समय, केवल आवश्यक कार्यों को ही करें और अपने सत्रों को छोटा रखें।
• **AWS Cost Explorer (AWS Cost Explorer) का उपयोग करें:** AWS Cost Explorer का उपयोग करके, आप अपनी AWS Glue लागतों को ट्रैक कर सकते हैं और रुझानों की पहचान कर सकते हैं।
• **AWS Budgets (AWS Budgets) का उपयोग करें:** AWS Budgets का उपयोग करके, आप अपनी AWS Glue लागतों के लिए बजट निर्धारित कर सकते हैं और जब आप अपने बजट से अधिक खर्च करते हैं तो अलर्ट प्राप्त कर सकते हैं।
• **सही DPU आकार का चयन करें:** अपनी जॉब की आवश्यकताओं के अनुसार सही DPU आकार का चयन करें। बहुत बड़ा DPU आकार अनावश्यक लागत में परिणाम कर सकता है, जबकि बहुत छोटा DPU आकार धीमी प्रोसेसिंग गति में परिणाम कर सकता है।
• **AWS Glue संस्करण 2.0 (AWS Glue संस्करण 2.0) का उपयोग करें:** AWS Glue संस्करण 2.0 में, आपको स्पार्क के माध्यम से अधिक नियंत्रण और अनुकूलन विकल्प मिलते हैं, जिससे आप लागत को कम कर सकते हैं।
• **AWS Glue वर्कफ्लो (AWS Glue वर्कफ्लो) का उपयोग करें:** AWS Glue वर्कफ्लो आपको ETL जॉब को श्रृंखला में चलाने की अनुमति देता है, जिससे आप जटिल डेटा एकीकरण प्रक्रियाओं को स्वचालित कर सकते हैं और लागत को कम कर सकते हैं।

डेटा स्थानांतरण लागत

AWS Glue के अलावा, आपको डेटा स्थानांतरण लागतों पर भी विचार करना होगा। डेटा स्थानांतरण लागत तब लगती है जब आप डेटा को AWS Glue में या AWS Glue से स्थानांतरित करते हैं। डेटा स्थानांतरण लागत आपके डेटा के आकार और आप डेटा को स्थानांतरित करने के लिए उपयोग किए जाने वाले क्षेत्र पर निर्भर करती है।

डेटा स्थानांतरण लागत को कम करने के लिए, आप अपने डेटा को उसी AWS क्षेत्र में संग्रहीत कर सकते हैं जहां आपका AWS Glue जॉब चल रहा है। आप डेटा संपीड़न का भी उपयोग कर सकते हैं ताकि डेटा के आकार को कम किया जा सके।

अतिरिक्त सुविधाएँ

AWS Glue में कई अतिरिक्त सुविधाएँ हैं जो आपकी लागत को प्रभावित कर सकती हैं, जैसे कि:

• **AWS Glue जॉब बुक (AWS Glue Job Book):** जॉब बुक आपको ETL जॉब के बारे में जानकारी संग्रहीत करने और साझा करने की अनुमति देता है।
• **AWS Glue डेटा गुणवत्ता (AWS Glue डेटा गुणवत्ता):** डेटा गुणवत्ता आपको डेटा गुणवत्ता नियमों को परिभाषित करने और डेटा गुणवत्ता समस्याओं की निगरानी करने की अनुमति देता है।
• **AWS Glue शेड्यूलर (AWS Glue शेड्यूलर):** शेड्यूलर आपको ETL जॉब को स्वचालित रूप से चलाने की अनुमति देता है।

इन अतिरिक्त सुविधाओं का उपयोग करने से आपकी लागत बढ़ सकती है, लेकिन वे आपको अधिक मूल्य प्रदान कर सकती हैं।

निष्कर्ष

AWS Glue एक शक्तिशाली डेटा एकीकरण सेवा है जो आपको डेटा को खोजने, साफ़ करने, समृद्ध करने और विश्वसनीय रूप से मशीन लर्निंग और विश्लेषणात्मक अनुप्रयोगों के लिए तैयार करने में मदद करती है। AWS Glue की लागत को समझना महत्वपूर्ण है ताकि आपके डेटा एकीकरण परियोजनाओं के लिए बजट निर्धारित किया जा सके। इस लेख में, हमने AWS Glue के मूल्य निर्धारण मॉडल को विस्तार से समझाया है और लागत को कम करने के लिए कुछ युक्तियों पर चर्चा की है।

डेटा एकीकरण (Data Integration) के लिए AWS Glue एक अच्छा विकल्प है, खासकर उन संगठनों के लिए जो सर्वरलेस समाधान की तलाश में हैं। लागत अनुकूलन तकनीकों का उपयोग करके, आप AWS Glue की लागत को प्रभावी ढंग से प्रबंधित कर सकते हैं और अपने डेटा एकीकरण परियोजनाओं से अधिकतम मूल्य प्राप्त कर सकते हैं।

डेटा वेयरहाउसिंग (Data Warehousing) और बिग डेटा (Big Data) के लिए भी AWS Glue एक उपयोगी उपकरण है।

ईटीएल उपकरण (ETL Tools) के विभिन्न विकल्पों के बीच, AWS Glue एक मजबूत और स्केलेबल समाधान प्रदान करता है।

क्लाउड कंप्यूटिंग (Cloud Computing) के संदर्भ में, AWS Glue एक महत्वपूर्ण सेवा है जो डेटा एकीकरण को सरल बनाती है।

मशीन लर्निंग (Machine Learning) परियोजनाओं के लिए डेटा तैयारी में AWS Glue का उपयोग किया जा सकता है।

डेटा एनालिटिक्स (Data Analytics) के लिए डेटा को संसाधित करने और तैयार करने के लिए AWS Glue एक मूल्यवान उपकरण है।

डेटा गवर्नेंस (Data Governance) के लिए डेटा कैटलॉग और डेटा गुणवत्ता सुविधाओं का उपयोग किया जा सकता है।

रियल-टाइम डेटा प्रोसेसिंग (Real-Time Data Processing) के लिए AWS Glue का उपयोग स्ट्रीमिंग डेटा के साथ भी किया जा सकता है।

डेटा माइग्रेशन (Data Migration) के लिए AWS Glue ETL जॉब का उपयोग करके डेटा को विभिन्न स्रोतों से स्थानांतरित किया जा सकता है।

डेटा मॉडलिंग (Data Modeling) के लिए AWS Glue डेटा गुणवत्ता नियमों का उपयोग करके डेटा को मान्य किया जा सकता है।

डेटा सिक्योरिटी (Data Security) के लिए AWS Glue AWS IAM (Identity and Access Management) के साथ एकीकृत है।

डेटा विज़ुअलाइज़ेशन (Data Visualization) के लिए संसाधित डेटा को विभिन्न डेटा विज़ुअलाइज़ेशन उपकरणों के साथ एकीकृत किया जा सकता है।

डेटाबेस (Database) से डेटा निकालने और लोड करने के लिए AWS Glue का उपयोग किया जा सकता है।

डेटा लेक (Data Lake) बनाने और प्रबंधित करने के लिए AWS Glue एक महत्वपूर्ण उपकरण है।

डेटा पाइपलाइन (Data Pipeline) बनाने और स्वचालित करने के लिए AWS Glue वर्कफ्लो का उपयोग किया जा सकता है।

डेटा गुणवत्ता जांच (Data Quality Checks) को स्वचालित करने के लिए AWS Glue डेटा गुणवत्ता सुविधाओं का उपयोग किया जा सकता है।

डेटा परिवर्तन (Data Transformation) नियमों को परिभाषित करने और लागू करने के लिए AWS Glue ETL जॉब का उपयोग किया जा सकता है।

वॉल्यूम विश्लेषण (Volume Analysis) के लिए AWS Glue डेटा को संसाधित करने और विश्लेषण करने के लिए स्केलेबल संसाधन प्रदान करता है।

तकनीकी विश्लेषण (Technical Analysis) के लिए AWS Glue डेटा को तैयार करने और बदलने में मदद करता है।

रणनीतिक विश्लेषण (Strategic Analysis) के लिए AWS Glue डेटा को एक सुसंगत प्रारूप में लाने में मदद करता है।

डेटा मॉडलिंग रणनीतियाँ (Data Modeling Strategies) के लिए AWS Glue डेटा गुणवत्ता नियमों का उपयोग करके डेटा को मान्य किया जा सकता है।

डेटा एकीकरण रणनीतियाँ (Data Integration Strategies) के लिए AWS Glue विभिन्न डेटा स्रोतों को एकीकृत करने के लिए एक लचीला मंच प्रदान करता है।

डेटा सुरक्षा रणनीतियाँ (Data Security Strategies) के लिए AWS Glue AWS IAM के साथ एकीकृत है।

अभी ट्रेडिंग शुरू करें

IQ Option पर रजिस्टर करें (न्यूनतम जमा $10) Pocket Option में खाता खोलें (न्यूनतम जमा $5)

हमारे समुदाय में शामिल हों

हमारे Telegram चैनल @strategybin से जुड़ें और प्राप्त करें: ✓ दैनिक ट्रेडिंग सिग्नल ✓ विशेष रणनीति विश्लेषण ✓ बाजार की प्रवृत्ति पर अलर्ट ✓ शुरुआती के लिए शिक्षण सामग्री