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# Traitement des données basé sur SQL dans Amazon ECS
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Date de publication : 8 ** mars 2021 ([Historique du diagramme](#diagram-history)) **

Cette architecture montre comment créer une alternative d'extraction, de transformation et de chargement (ETL) sans code et pilotée par la configuration à l'aide d'un framework ETL conteneurisé (ARC) qui simplifie et accélère le traitement des données avec. [https://arc.tripl.ai/](https://arc.tripl.ai/) Apache Spark Vous exécutez le framework sur [ Amazon Elastic Container Service ](https://docs.aws.amazon.com/AmazonECS/latest/developerguide/Welcome.html) avec [ AWS Fargate](https://docs.aws.amazon.com/AmazonECS/latest/developerguide/AWS_Fargate.html).

## Traitement des données basé sur SQL dans Amazon ECS
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![Schéma d'architecture illustrant le traitement des SQL-based données à l'aide d'Amazon Elastic Container Service, d'AWS Fargate AWS Lambda, d'Amazon Simple Storage Service et d'Amazon. CloudWatch](https://docs.aws.amazon.com/fr_fr/reference-architecture-diagrams/latest/sql-data-processing-ecs/images/sql-data-processing-ecs.png)


Les étapes suivantes décrivent l'architecture :

1. Un utilisateur crée un pipeline de données ETL basé sur le framework ARC et des scripts SQL dans un bloc-notes ARC Jupyter interactif. Le bloc-notes fonctionne sur Amazon ECS avec AWS Fargate.

1. Le bloc-notes et les tâches ETL traitent les données par lots et en flux via AWS PrivateLink. Le trafic entre les processus ETL et les magasins de données ne quitte pas le réseau Amazon.

1. Le bloc-notes ARC Jupyter produit un fichier JSON de configuration de flux de travail. L'utilisateur télécharge le fichier et les scripts SQL [ sur Amazon Simple Storage Service ](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/userguide/Welcome.html) via un processus de déploiement CI/CD automatique ou manuellement.

1. Un événement d'arrivée de fichier Amazon S3 déclenche une [AWS Lambda](https://docs.aws.amazon.com/lambda/latest/dg/welcome.html) fonction.

1. La fonction Lambda lance une tâche Amazon ECS pour traiter des données par lots de manière transitoire ou pour traiter des données de flux en continu dans un conteneur de longue durée. Chaque tâche utilise des ressources de calcul isolées.

1. [Amazon CloudWatch ](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/WhatIsCloudWatch.html) Events planifie et orchestre les tâches ETL ARC régulières et les tâches Amazon ECS avec les types de lancement AWS Fargate ou Amazon EC2.

1. Les jobs ETL ARC génèrent des journaux d'application pour chaque étape du traitement des données à un niveau granulaire. CloudWatch fournit des fonctionnalités de surveillance et d'alerte.

## Suggestions de lecture
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Pour plus d'informations, consultez les ressources suivantes :
+ [AWS Icônes de l'architecture ](https://aws.amazon.com/architecture/icons)
+ [AWS Centre d'architecture ](https://aws.amazon.com/architecture)
+ [AWS Well-Architected](https://aws.amazon.com/architecture/well-architected)

## Historique du diagramme
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| Modification | Description | Date | 
| --- |--- |--- |
| [Publication initiale](#diagram-history) | Schéma d'architecture de référence publié pour la première fois. | 8 mars 2021 | 

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