AWS Glue究竟是如何向客戶收費的呢？取得資料整合的成本似乎相當複雜，尤其是AWS Glue的費用。對於所有使用AWS 的用戶（無論是資料工程師還是科技新創公司）來說，了解在雲端開展業務與為所提供服務而花費的資源之間的關係至關重要。 AWS Glue支援建立功能強大的無伺服器資料集成，這表示可以轉換、豐富和載入資料。但是，如果您不明確了解AWS Glue 的定價方案，使用AWS Glue 可能會產生一些費用。
在本篇部落格文章中，我們將探討AWS Glue 的定價，以及如何將其融入您的預算目標和成本優化策略。文中提供了大量實用資訊和策略，無論是AWS 的高級用戶，還是新手，都可以從中受益。
什麼是AWS Glue？
AWS Glue 是一項無伺服器資料整合服務，主要用於建置、執行ETL 作業（擷取、轉換和載入），並將資料從一個資料來源遷移到另一個資料目標。作為Amazon Web Services 提供的一項託管服務，AWS Glue 讓開發者更容易處理大量資料集，特別適用於建置資料湖、資料倉儲或串流資料平台。
Glue 的核心功能包括資料目錄、ETL 作業、爬蟲、觸發器、資料品質檢查以及與其他AWS 服務如Amazon S3、Athena、Redshift 的緊密整合。借助其無伺服器架構，使用者無需預先配置底層基礎設施，只需為使用的資源付費。
AWS Glue 如何運作？
理解Glue 的工作原理有助於掌握其定價邏輯。它的基本流程如下：
- Glue 爬蟲掃描Amazon S3 或RDS 中的資料來源，擷取元資料並自動建立資料目錄表。
- ETL 作業透過預先定義腳本（可使用Python 或Scala）對資料進行清洗、轉換和格式轉換。
- 數據目錄在整個AWS 資料服務中充當Glue 的核心索引工具，記錄所有資料表的元資料資訊。
- 觸發器允許使用者基於時間表或某一事件自動啟動作業。
- 數據品質檢查幫助識別異常、缺失或錯誤的數據，從而確保數據的準確性。
AWS Glue 的工作筆記本（Notebook）和Glue Studio 也為開發者提供了互動式的開發體驗。
深入了解AWS Glue 定價結構
Glue 的定價主要包括以下部分：
1. 資料處理單元(DPU)
DPU（Data Processing Unit）是AWS Glue 的核心計費單位。每個ETL 作業都會消耗DPU。一個DPU 等於4 個VCPU 和16GB 記憶體。
- G.1X DPU：標準配置，適用於大多數作業。
- G.2X DPU：雙倍記憶體和運算能力，適用於高密集型作業。
Glue 的費用是根據「每百萬DPU 小時」（M-DPU-hour）計算。例如：如果一個作業使用了2 個DPU 運行30 分鐘，那麼您將被計費1 個DPU 小時。小型作業只需支付幾美分。
建議使用者根據作業的資料量和處理需求，合理配置DPU 數量，避免資源浪費。例如小資料集，使用G.2X 就顯得不必要。
2. 爬蟲（Crawlers）
Glue 爬蟲根據運行時長和所處理的資料量計費。
- 計費以秒為單位，最小單位為10 分鐘。
- 每次運行爬蟲時消耗DPU，通常建議使用小型資料來源或按需運行，以避免閒置逾時成本。
- 若只需更新資料目錄，也可透過API 新增表格信息，避免爬蟲成本。
3. 資料目錄（Data Catalog）
AWS Glue 的資料目錄每月前100 萬個物件是免費的，超過部分以每10 萬個物件$1 美元計費。
- 每月前100 萬次「訪問請求」也是免費的，超出後每100 萬次收取$1。
- 資料目錄統計及最佳化功能費用為每DPU 小時$0.44，以秒計費，最短為1 分鐘。
如果經常對元資料執行操作或需要做分析型最佳化，建議設定資源使用限制。
4. AWS Glue DataBrew 會話與作業
DataBrew 是一種視覺化資料準備工具，適用於非技術使用者。
- 互動式會話：每30 分鐘$1 美元，新用戶前40 分鐘免費。
- 作業執行：每節點每小時$0.48，預設節點為5 個，按分鐘計費。
例如，使用5 個節點執行10 分鐘的作業費用約為$0.40。建議合理安排工作計劃，控制節點數。
5. 資料品質檢查與火星流作業
Glue 支援火花流作業和資料品質檢查。
- 每個統計分析需1 個DPU，執行約10-20 秒。
- 異常檢測重訓練通常需15 秒，成本約$0.00185。
雖然費用不高，但在大規模檢測中仍需控制DPU 使用。
Glue Studio 及工作筆電中的膠水工作也同樣採用DPU 計費模式，應依據ETL 作業複雜度調整資源。
其他費用包括Amazon S3 資料儲存費用、傳輸費用等，需另行計算。
成本優化建議
要控制AWS Glue 成本，建議採取以下措施：
- 根據資料的數量配置DPUs 數量：資料量大可用G.2X，資料量小用G.1X 即可。
- 避免閒置逾時：ETL 作業或爬蟲結束後應及時終止資源，以防無效計費。
- 使用成本監控工具：如AWS Cost Explorer 或第三方工具監控Glue 使用和支出趨勢。
- 非尖峰時段運行作業：某些區域在夜間運作可減少成本壓力。
- 定期清理閒置資源：刪除不再使用的資料目錄、作業定義和觸發器。
結語
AWS Glue 是強大的資料整合工具，但只有深入理解其定價結構，才能真正實現預算最佳化和資源效率最大化。建議使用者依照自己的資料量測及使用頻率，合理控制資料處理單元DPU 使用量、安排膠水工作、選擇合適的膠水資料目錄策略。
透過AWS 提供的免費套餐與資源監控工具，以及合理的數據規劃與作業調度，您可以實現成本最優化，同時享受AWS Glue 帶來的數據自動化便利。
如需更深入的客製化建議或成本估算，歡迎掃描頁面底部二維碼與我們聯絡！
