AWS Glue究竟是如何向客户收费的？获取数据集成的成本似乎相当复杂，尤其是AWS Glue的费用。对于所有使用 AWS 的用户（无论是数据工程师还是科技初创公司）来说，了解在云端开展业务与为所提供服务而花费的资源之间的关系至关重要。AWS Glue支持创建功能强大的无服务器数据集成，这意味着可以转换、丰富和加载数据。但是，如果您不明确了解 AWS Glue 的定价方案，使用 AWS Glue 可能会产生一些费用。
在本篇博文中，我们将探讨AWS Glue 的定价，以及如何将其融入您的预算目标和成本优化策略。文中提供了大量实用信息和策略，无论是 AWS 的高级用户，还是新手，都可以从中受益。
什么是 AWS Glue？
AWS Glue 是一项无服务器数据集成服务，主要用于构建、运行 ETL 作业（提取、转换和加载），并将数据从一个数据源迁移到另一个数据目标。作为 Amazon Web Services 提供的一项托管服务，AWS Glue 让开发者能够更轻松地处理海量数据集，特别适用于构建数据湖、数据仓库或流式数据平台。
Glue 的核心功能包括数据目录、ETL 作业、爬虫、触发器、数据质量检查以及与其他 AWS 服务如 Amazon S3、Athena、Redshift 的紧密集成。借助其无服务器架构，用户无需预先配置底层基础设施，只需为使用的资源付费。
AWS Glue 如何工作？
理解 Glue 的工作原理有助于掌握其定价逻辑。它的基本流程如下：
- Glue 爬虫扫描 Amazon S3 或 RDS 中的数据源，提取元数据并自动创建数据目录表。
- ETL 作业通过预定义脚本（可使用 Python 或 Scala）对数据进行清洗、转换和格式转换。
- 数据目录在整个 AWS 数据服务中充当 Glue 的核心索引工具，记录所有表的元数据信息。
- 触发器允许用户基于时间表或某一事件自动启动作业。
- 数据质量检查帮助识别异常、缺失或错误的数据，从而确保数据的准确性。
AWS Glue 的工作笔记本（Notebook）和 Glue Studio 也为开发者提供了交互式的开发体验。
深入了解 AWS Glue 定价结构
Glue 的定价主要包括以下部分：
1. 数据处理单元 (DPU)
DPU（Data Processing Unit）是 AWS Glue 的核心计费单位。每个 ETL 作业都会消耗 DPU。一个 DPU 等于 4 个 VCPU 和 16GB 内存。
- G.1X DPU：标准配置，适用于大多数作业。
- G.2X DPU：双倍内存和计算能力，适用于高密集型作业。
Glue 的费用按“每百万 DPU 小时”（M-DPU-hour）计算。例如：如果一个作业使用了 2 个 DPU 运行 30 分钟，那么您将被计费 1 个 DPU 小时。小型作业只需支付几美分。
建议用户根据作业的数据量和处理需求，合理配置 DPU 数量，避免资源浪费。例如对于小数据集，使用 G.2X 就显得不必要。
2. 爬虫（Crawlers）
Glue 爬虫根据运行时长和所处理的数据量计费。
- 计费以秒为单位，最小单位为 10 分钟。
- 每次运行爬虫时消耗 DPU，通常建议使用小型数据源或按需运行，以避免闲置超时成本。
- 若只需更新数据目录，也可通过 API 添加表信息，避免爬虫成本。
3. 数据目录（Data Catalog）
AWS Glue 的数据目录每月前 100 万个对象是免费的，超过部分按每 10 万个对象 $1 美元计费。
- 每月前 100 万次“访问请求”也是免费的，超出后每 100 万次收取 $1。
- 数据目录统计和优化功能费用为每 DPU 小时 $0.44，按秒计费，最短为 1 分钟。
如果频繁对元数据执行操作或需要做分析型优化，建议设定资源使用限制。
4. AWS Glue DataBrew 会话与作业
DataBrew 是一种可视化数据准备工具，适用于非技术用户。
- 交互式会话：每 30 分钟 $1 美元，新用户前 40 分钟免费。
- 作业执行：每节点每小时 $0.48，默认节点为 5 个，按分钟计费。
例如，一个使用 5 个节点执行 10 分钟的作业费用约为 $0.40。建议合理安排工作计划，控制节点数量。
5. 数据质量检查与火花流作业
Glue 支持火花流作业和数据质量检查。
- 每个统计分析需 1 个 DPU，执行约需 10-20 秒。
- 异常检测重训练通常需 15 秒，成本约 $0.00185。
虽然费用不高，但在大规模检测中仍需控制 DPU 使用。
Glue Studio 及工作笔记本中的胶水工作也同样采用 DPU 计费模式，应根据 ETL 作业复杂度调节资源。
其他费用包括 Amazon S3 数据存储费用、传输费用等，需单独计算。
成本优化建议
要控制 AWS Glue 成本，建议采取以下措施：
- 根据数据的数量配置 DPUs 数量：数据量大可用 G.2X，数据量小用 G.1X 即可。
- 避免闲置超时：ETL 作业或爬虫结束后应及时终止资源，以防无效计费。
- 使用成本监控工具：如 AWS Cost Explorer 或第三方工具监控 Glue 使用和支出趋势。
- 非高峰时段运行作业：某些区域在夜间运行可减少成本压力。
- 定期清理闲置资源：删除不再使用的数据目录、作业定义和触发器。
结语
AWS Glue 是功能强大的数据集成工具，但只有深入理解其定价结构，才能真正实现预算优化和资源效率最大化。建议用户根据自己的数据体量和使用频率，合理控制数据处理单元 DPU 使用量、安排胶水工作、选择合适的胶水数据目录策略。
借助 AWS 提供的免费套餐与资源监控工具，以及合理的数据规划与作业调度，您可以实现成本最优化，同时享受 AWS Glue 带来的数据自动化便利。
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