理解無伺服器 ETL

ETL（抽取、轉換、載入）是現代資料工程的核心。在傳統環境中，ETL 常依賴大型伺服器、叢集或專用資料管道框架。隨著無伺服器運算的興起，特別是 AWS Lambda，企業能夠在不管理伺服器的情況下執行 ETL 工作，使資料團隊專注於邏輯開發而非基礎設施管理。

無伺服器 ETL 意味著管道可以自動擴展、按需運行，並且僅在執行時產生費用。搭配 Amazon S3、Step Functions 與 EventBridge，能設計出成本效益高、可維護性強的管道。

無伺服器 Python ETL 架構

良好設計的無伺服器 ETL 管道通常包含下列元件：

• 資料來源：上傳至 S3 的檔案、Kinesis 串流資料或 API。
• Lambda 函數：使用 Python 進行資料抽取與轉換。
• 中繼儲存：S3 用於暫存原始與轉換資料。
• 資料倉儲或資料庫：Amazon Redshift、RDS 或 DynamoDB。
• 流程編排：Step Functions 或 EventBridge 用於管道執行協調。

建立 AWS 環境

在撰寫 Python 代碼前，需要先準備環境：

1. 建立 S3 桶以存放原始及處理後資料。
2. 為 Lambda 定義最小權限 IAM 角色。
3. 安裝 AWS CLI 並配置憑證。
4. 選擇部署框架（AWS SAM、CDK 或 Serverless Framework）。

# 配置 AWS CLI
aws configure
# 輸入 Access Key, Secret, Region 以及預設輸出格式

建構 Python ETL 管道

抽取（Extract）

在此階段，管道連接來源系統並擷取原始資料。常見例子是從 S3 下載 CSV 檔案。

import boto3
import pandas as pd

s3 = boto3.client('s3')

bucket_name = 'my-etl-bucket'
file_key = 'raw/data.csv'

response = s3.get_object(Bucket=bucket_name, Key=file_key)
raw_data = pd.read_csv(response['Body'])

轉換（Transform）

資料轉換包括清理、標準化、資料增強及驗證。Lambda 適合輕量處理，但大型轉換可能超過 Lambda 記憶體或執行時間限制。

# 清理與轉換資料
def transform(df):
    df = df.dropna()
    df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
    df['amount'] = df['amount'].astype(float)
    return df

processed_data = transform(raw_data)

載入（Load）

轉換後的資料可儲存回 S3（Parquet 格式）或直接載入資料庫。

# 儲存為 Parquet 並上傳至 S3
output_key = 'processed/data.parquet'

processed_data.to_parquet('/tmp/temp.parquet', index=False)
s3.upload_file('/tmp/temp.parquet', bucket_name, output_key)

部署至 AWS Lambda

Python 代碼完成後，可打包部署至 Lambda。若使用 Pandas 等依賴，需使用 Lambda Layers 或容器映像。

使用 AWS SAM

AWS Serverless Application Model (SAM) 可簡化部署，於 template.yaml 定義資源：

Resources:
  ETLFunction:
    Type: AWS::Serverless::Function
    Properties:
      CodeUri: ./src
      Handler: app.lambda_handler
      Runtime: python3.9
      MemorySize: 1024
      Timeout: 900
      Policies:
        - AmazonS3FullAccess

部署指令：

sam build
sam deploy --guided

流程編排與觸發

無伺服器 ETL 需編排來處理依賴與時間控制。常見觸發方式：

• S3 觸發：檔案上傳時自動執行 ETL。
• EventBridge：排程定期執行作業。
• Step Functions：將多個 Lambda 函數組合成工作流程。

# EventBridge 範例規則：每日執行
aws events put-rule \
  --name DailyETL \
  --schedule-expression "cron(0 2 * * ? *)"

安全性與權限

資料管道的安全性至關重要，建議：

• 使用最小權限 IAM 角色。
• 敏感資訊存於 AWS Secrets Manager，而非環境變數。
• 啟用 S3 桶與靜態資料加密。
• 透過 VPC 連接私有資料來源。

監控、日誌與錯誤處理

監控確保 ETL 管道運行健康。AWS 提供原生觀測工具：

• CloudWatch Logs：捕獲詳細執行日誌。
• CloudWatch Metrics：監控呼叫次數、執行時間與錯誤。
• Dead Letter Queues (DLQ)：捕獲失敗事件便於除錯。
• SNS 通知：管道失敗時警示團隊。

# 日誌範例
import logging

logger = logging.getLogger()
logger.setLevel(logging.INFO)

logger.info("ETL 作業啟動")

效能調校與成本優化

Lambda 成本效益高，但仍需優化以確保可擴展性：

• 調整記憶體與逾時設定。
• 使用 Parquet 與分割以提高儲存效率。
• 利用 Lambda Layers 共用依賴。
• 透過預配置併發保持函數熱啟動，減少冷啟動延遲。

限制與不適用場景

AWS Lambda 強大，但非萬能。以下情況應考慮替代方案：

• 單次執行需超過 15 分鐘。
• 資料量超過 Lambda 可用記憶體（最多 10 GB 臨時儲存）。
• 複雜依賴超過部署包大小限制。
• 需要近即時大規模串流（考慮 Kinesis 或 EMR）。

結語

將 Python ETL 管道部署到 AWS Lambda，可享受無伺服器架構的優勢：降低營運負擔、具可擴展性、成本效益高。透過精心設計架構、保障資料安全、優化效能，無論是小型專案或企業級資料需求都能滿足。結合 Step Functions、EventBridge 與 Secrets Manager，Lambda 成為現代 ETL 的強大基礎。

是否選擇無伺服器，應依據資料需求、轉換複雜度與成本結構決定。對多數企業而言，AWS Lambda 在 ETL 工作負載中提供了簡單與擴展性間的最佳平衡。