Glue এবং AWS এর অন্যান্য সেবা

AWS Glue এবং AWS এর অন্যান্য সেবা

AWS Glue একটি শক্তিশালী ETL (Extract, Transform, Load) সার্ভিস যা ডেটা প্রস্তুতি, সংরক্ষণ এবং বিশ্লেষণের জন্য ব্যবহৃত হয়। এটি অন্যান্য AWS সেবার সাথে একত্রিত হয়ে কাজ করে এবং ডেটা পরিচালনা ও বিশ্লেষণের প্রক্রিয়াকে আরও সহজ এবং কার্যকর করে। নিচে AWS Glue এবং এর সাথে সম্পর্কিত অন্যান্য AWS সেবার মধ্যে সম্পর্ক এবং ইন্টিগ্রেশন বিশ্লেষণ করা হলো।

১. Amazon S3 (Simple Storage Service)

• ব্যবহার: AWS Glue প্রধানত Amazon S3-এ সংরক্ষিত ডেটার উপর কাজ করে। S3 একটি অবজেক্ট স্টোরেজ সার্ভিস, যা ডেটা সংরক্ষণের জন্য ব্যবহৃত হয়।
• ইন্টিগ্রেশন:
  • Glue Crawler S3 থেকে ডেটার স্কিমা শনাক্ত করতে পারে।
  • Glue Job S3 থেকে ডেটা পড়তে এবং S3 তে ডেটা লিখতে পারে।

২. Amazon Athena

• ব্যবহার: Amazon Athena একটি সার্ভারলেস SQL সার্ভিস যা S3 তে সংরক্ষিত ডেটার উপর SQL কুয়েরি চালাতে ব্যবহার করা হয়।
• ইন্টিগ্রেশন:
  • AWS Glue Data Catalog Athena-এর জন্য মেটাডেটা রেপোজিটরি হিসেবে কাজ করে, যা ব্যবহারকারীদের ডেটা অনুসন্ধান এবং বিশ্লেষণ করতে সহায়তা করে।

৩. Amazon Redshift

• ব্যবহার: Amazon Redshift একটি ডেটা ওয়্যারহাউস সার্ভিস যা বৃহৎ পরিমাণের ডেটা বিশ্লেষণের জন্য ব্যবহৃত হয়।
• ইন্টিগ্রেশন:
  • AWS Glue Job ব্যবহার করে ডেটা Redshift এ লোড করা যায়।
  • Glue Data Catalog Redshift ডেটার মেটাডেটা পরিচালনা করে।

৪. Amazon RDS (Relational Database Service)

• ব্যবহার: Amazon RDS একটি পরিচালিত রিলেশনাল ডেটাবেস সার্ভিস যা বিভিন্ন ডেটাবেস ইঞ্জিন (যেমন MySQL, PostgreSQL) সমর্থন করে।
• ইন্টিগ্রেশন:
  • AWS Glue Crawler RDS থেকে ডেটা স্কিমা শনাক্ত করতে পারে।
  • Glue Job RDS তে ডেটা লোড এবং পড়ার জন্য ব্যবহার করা হয়।

৫. AWS Lambda

• ব্যবহার: AWS Lambda একটি সার্ভারলেস কম্পিউটিং সার্ভিস যা কোড চালানোর জন্য ব্যবহৃত হয়।
• ইন্টিগ্রেশন:
  • Glue Job সফলভাবে সম্পন্ন হলে Lambda ফাংশন ট্রিগার করতে পারে, যা পরবর্তী প্রক্রিয়া শুরু করে।

৬. Amazon CloudWatch

• ব্যবহার: Amazon CloudWatch হল মনিটরিং সার্ভিস যা AWS রিসোর্স এবং অ্যাপ্লিকেশনের কার্যকলাপ ট্র্যাক করে।
• ইন্টিগ্রেশন:
  • Glue Job এবং Crawler এর কার্যকলাপ এবং পারফরম্যান্স মনিটর করার জন্য CloudWatch ব্যবহার করা হয়।

৭. AWS Lake Formation

• ব্যবহার: AWS Lake Formation একটি সেবা যা ডেটা লেক তৈরি এবং পরিচালনা করতে সহায়তা করে।
• ইন্টিগ্রেশন:
  • AWS Glue Data Catalog Lake Formation এর সাথে সংযুক্ত থাকে, যা ডেটার নিরাপত্তা এবং ব্যবস্থাপনাকে সহজ করে।

সারসংক্ষেপ

AWS Glue একটি অত্যন্ত কার্যকরী ETL সার্ভিস যা অন্যান্য AWS সেবার সাথে একটি শক্তিশালী ইকোসিস্টেম গঠন করে। S3, Athena, Redshift, RDS, Lambda, CloudWatch, এবং Lake Formation-এর সাথে Glue-এর সংযোগ ব্যবহারকারীদের ডেটা পরিচালনা এবং বিশ্লেষণ প্রক্রিয়াকে সহজ করে, যা ব্যবসায়িক সিদ্ধান্ত গ্রহণে সহায়ক। এই ইন্টিগ্রেশনগুলি AWS Glue কে একটি কেন্দ্রীয় প্ল্যাটফর্ম হিসেবে তৈরি করে যা ডেটার প্রস্তুতি, বিশ্লেষণ এবং নিরাপত্তা নিশ্চিত করে।

AWS Glue এবং Amazon S3-এর সংযোগ হল একটি শক্তিশালী ডেটা ইন্টিগ্রেশন প্রক্রিয়া, যা ব্যবহারকারীদের বিভিন্ন ডেটা সোর্স থেকে ডেটা সংরক্ষণ, প্রক্রিয়াকরণ এবং বিশ্লেষণ করতে সহায়ক। নিচে AWS Glue এবং Amazon S3-এর সংযোগ স্থাপনের প্রক্রিয়া এবং এর সুবিধাগুলি বিস্তারিতভাবে আলোচনা করা হলো।

AWS Glue এবং Amazon S3-এর সংযোগ স্থাপনের ধাপসমূহ

ধাপ ১: S3 বালতি তৈরি করা

1. AWS Management Console-এ লগ ইন করুন।
2. S3 সার্ভিসে যান এবং একটি নতুন বালতি তৈরি করুন:
   • Create bucket-এ ক্লিক করুন।
   • বালতির নাম এবং প্রয়োজনীয় কনফিগারেশন দিন।
   • বালতিটি তৈরি হলে, নিশ্চিত করুন যে আপনার কাছে লিখার এবং পড়ার অনুমতি আছে।

ধাপ ২: ডেটা আপলোড করা

1. তৈরি করা S3 বালতিতে CSV, JSON বা Parquet ফাইল আপলোড করুন। ধরুন আপনি employees.csv ফাইলটি আপলোড করেছেন।
2. আপলোড করার পর, S3 URI চিহ্নিত করুন, যেমন: s3://your-bucket-name/source/employees.csv।

ধাপ ৩: AWS Glue Data Catalog তৈরি করা

1. AWS Glue সার্ভিসে যান।
2. Databases ট্যাবে ক্লিক করুন এবং একটি নতুন ডেটাবেস তৈরি করুন:
   • Add database-এ ক্লিক করুন।
   • ডেটাবেসের নাম দিন (যেমন, my_database), এবং এটি সংরক্ষণ করুন।

ধাপ ৪: Glue Crawler তৈরি করা

1. Crawlers ট্যাবে যান এবং Add crawler-এ ক্লিক করুন।
2. Crawler এর নাম এবং বর্ণনা দিন (যেমন, MyCrawler)।
3. Data store হিসেবে S3 নির্বাচন করুন এবং আপনার S3 বালতির URI দিন (s3://your-bucket-name/source/)।
4. IAM Role নির্বাচন করুন অথবা একটি নতুন IAM রোল তৈরি করুন যাতে S3 এর অ্যাক্সেসের অনুমতি আছে।
5. Crawler সম্পন্ন হলে Data Catalog এ কোন ডেটাবেসে সংরক্ষণ করতে চান তা নির্ধারণ করুন (যেমন, my_database)।
6. Crawler তৈরি হয়ে গেলে, এটি চালান এবং নিশ্চিত করুন যে এটি S3 থেকে ডেটার স্কিমা শনাক্ত করে Data Catalog-এ সংরক্ষণ করছে।

ধাপ ৫: Glue Job তৈরি করা

1. Glue Console থেকে Jobs ট্যাবে যান এবং Add job-এ ক্লিক করুন।
2. Job এর জন্য একটি নাম এবং বর্ণনা দিন (যেমন, DataTransformationJob)।
3. IAM Role নির্বাচন করুন।
4. Job Type হিসেবে "Spark" নির্বাচন করুন।
5. Job script লিখুন। নিচে একটি সাধারণ স্ক্রিপ্টের উদাহরণ দেওয়া হলো:

import sys
from pyspark.context import SparkContext
from awsglue.context import GlueContext
from awsglue.job import Job
from awsglue.transforms import *

args = getResolvedOptions(sys.argv, ['JOB_NAME'])
glueContext = GlueContext(SparkContext.getOrCreate())
spark = glueContext.spark_session
job = Job(glueContext)

# Data Extraction from S3
datasource0 = glueContext.create_dynamic_frame.from_catalog(database = "my_database", table_name = "your_table_name", transformation_ctx = "datasource0")

# Data Transformation (Example: Filtering high salary employees)
transformed_data = Filter.apply(frame = datasource0, f = lambda x: x["salary"] > 60000)

# Load transformed data to another S3 location
datasink2 = glueContext.write_dynamic_frame.from_options(frame = transformed_data, connection_type = "s3", connection_options = {"path": "s3://your-bucket-name/target/"}, format = "csv", transformation_ctx = "datasink2")

job.commit()

1. Job তৈরি হওয়ার পরে, Save ক্লিক করুন।

ধাপ ৬: Job চালানো

1. Job তৈরি হওয়ার পর, "Run Job" ক্লিক করুন।
2. Job সফলভাবে সম্পন্ন হলে, S3-তে লক্ষ্য বালতিতে (যেমন, s3://your-bucket-name/target/) প্রক্রিয়াকৃত ডেটা সংরক্ষিত হবে।

উপকারিতা

• ডেটার কেন্দ্রীয় স্টোরেজ: Amazon S3 ডেটা সংরক্ষণের জন্য একটি নির্ভরযোগ্য এবং স্কেলেবল প্ল্যাটফর্ম।
• স্বয়ংক্রিয় ডেটা ক্যাটালগিং: AWS Glue Crawler স্বয়ংক্রিয়ভাবে ডেটার স্কিমা শনাক্ত করে এবং Data Catalog-এ তথ্য সংরক্ষণ করে।
• অতুলনীয় প্রসেসিং ক্ষমতা: Glue Jobs ডেটাকে একত্রিত, রূপান্তর এবং লোড করতে অত্যন্ত কার্যকরী।

উপসংহার

AWS Glue এবং Amazon S3 এর সংযোগ ডেটা প্রক্রিয়াকরণ ও বিশ্লেষণের জন্য একটি শক্তিশালী সমাধান। S3 তে ডেটা সংরক্ষণ এবং Glue ব্যবহার করে সহজে ETL কাজ করা যায়, যা ডেটার গুণগত মান এবং বিশ্লেষণকে সহজ করে। AWS Glue-এর সাহায্যে ডেটা ইন্টিগ্রেশন প্রক্রিয়াগুলি আরও কার্যকরী এবং সময় সাশ্রয়ী হয়।

AWS Glue এবং Amazon Athena এর ইন্টিগ্রেশন

AWS Glue এবং Amazon Athena দুটি শক্তিশালী সার্ভিস, যা ডেটা প্রক্রিয়াকরণ এবং বিশ্লেষণের জন্য ব্যবহৃত হয়। Glue ETL (Extract, Transform, Load) প্রক্রিয়া পরিচালনা করে এবং Athena একটি সার্ভারলেস SQL সার্ভিস যা S3 তে সংরক্ষিত ডেটার উপর SQL কুয়েরি চালাতে ব্যবহৃত হয়। এই দুটি সেবার মধ্যে ইন্টিগ্রেশন ব্যবহারকারীদের জন্য শক্তিশালী ডেটা বিশ্লেষণ সমাধান তৈরি করে।

১. Glue এবং Athena এর সংযোগের সুবিধা

Data Catalog: AWS Glue Data Catalog একটি কেন্দ্রীয় মেটাডেটা রেপোজিটরি যা Athena কুয়েরির জন্য তথ্য সরবরাহ করে। Athena Glue Data Catalog থেকে টেবিল এবং ডেটার স্কিমা ব্যবহার করে ডেটা অনুসন্ধান করে।

Automated ETL: AWS Glue ব্যবহার করে ডেটাকে S3 তে সংরক্ষণ করার আগে প্রক্রিয়া এবং রূপান্তর করা যায়। Glue Job ব্যবহার করে ডেটা প্রস্তুত করার পর তা Athena দ্বারা বিশ্লেষণের জন্য উপলব্ধ হয়।

Serverless Architecture: Glue এবং Athena উভয়ই সার্ভারলেস আর্কিটেকচার অনুসরণ করে, যা ব্যবহারকারীদের অবকাঠামো পরিচালনার প্রয়োজনীয়তা থেকে মুক্ত করে।

২. Glue এবং Athena ইন্টিগ্রেশন প্রক্রিয়া

ধাপ ১: Glue Data Catalog তৈরি করা

1. AWS Glue Console এ লগইন করুন।
2. Crawlers সেকশনে যান এবং নতুন Crawler তৈরি করুন।
3. Crawler কে S3 তে ডেটার সোর্স প্রদান করুন এবং IAM রোল নির্বাচন করুন।
4. Crawler চালান, যা ডেটার স্কিমা শনাক্ত করে এবং Glue Data Catalog এ সংরক্ষণ করে।

ধাপ ২: Glue Data Catalog এর মাধ্যমে Athena তে ডেটা বিশ্লেষণ করা

1. AWS Athena Console এ লগইন করুন।
2. Database নির্বাচন করুন, যা Glue Data Catalog থেকে তৈরি হয়েছে।
3. Tables: Glue Data Catalog এ সংরক্ষিত টেবিলগুলির তালিকা দেখতে পাবেন।
4. SQL কুয়েরি লিখুন:

SELECT * FROM your_table_name LIMIT 10;

1. Run Query: কুয়েরি চালানোর পর ফলাফল দেখুন।

৩. Athena কুয়েরি ফলাফল S3 এ সংরক্ষণ

• Athena চালানোর সময় কুয়েরির ফলাফলগুলি স্বয়ংক্রিয়ভাবে S3 তে সংরক্ষণ করা হয়। ব্যবহারকারীরা এই ফলাফলগুলি ব্যবহার করে ডেটা বিশ্লেষণের জন্য Glue ETL Job চালাতে পারেন।

৪. বাস্তব বিশ্বে ব্যবহারের উদাহরণ

• Data Lake Management: AWS Glue এবং Athena একত্রে ব্যবহার করে একটি ডেটা লেক তৈরি করতে পারেন যেখানে বিভিন্ন সোর্স থেকে ডেটা সংগ্রহ, রূপান্তর এবং বিশ্লেষণ করা হয়।
• Business Intelligence: ডেটা বিশ্লেষণের জন্য Athena ব্যবহার করে রিপোর্ট এবং ড্যাশবোর্ড তৈরি করতে পারেন, যা Glue ETL Job দ্বারা প্রস্তুতকৃত ডেটা ব্যবহার করে।

সারসংক্ষেপ

AWS Glue এবং Amazon Athena এর মধ্যে ইন্টিগ্রেশন ব্যবহারকারীদের জন্য একটি শক্তিশালী ডেটা বিশ্লেষণ এবং প্রস্তুতি সমাধান প্রদান করে। Glue Data Catalog ডেটার মেটাডেটা পরিচালনা করে এবং Athena S3 তে সংরক্ষিত ডেটার উপর SQL কুয়েরি চালায়। এই সমন্বয় ব্যবহার করে ব্যবহারকারীরা ডেটার গুণমান বৃদ্ধি এবং কার্যকরী বিশ্লেষণ করতে সক্ষম হন, যা ব্যবসায়িক সিদ্ধান্ত গ্রহণের জন্য গুরুত্বপূর্ণ।

AWS Glue এবং Amazon Redshift একসাথে ব্যবহার করে ডেটা লোড করার প্রক্রিয়া একটি শক্তিশালী ETL (Extract, Transform, Load) সমাধান প্রদান করে। নিচে AWS Glue ব্যবহার করে S3 থেকে Amazon Redshift-এ ডেটা লোড করার পদক্ষেপগুলি আলোচনা করা হলো।

প্রাক-শর্ত

1. AWS অ্যাকাউন্ট: আপনার একটি AWS অ্যাকাউন্ট থাকতে হবে।
2. Amazon Redshift ক্লাস্টার: একটি Redshift ক্লাস্টার তৈরি করা থাকতে হবে এবং সেট আপ করা থাকতে হবে।
3. S3 বালতি: যেখানে আপনার ডেটা ফাইলগুলি সংরক্ষিত আছে।

ধাপ ১: S3 এ ডেটা আপলোড করা

আপনার ডেটা ফাইল (যেমন, employees.csv) S3 বালতিতে আপলোড করুন। উদাহরণস্বরূপ:

• S3 URI: s3://your-bucket-name/source/employees.csv

ধাপ ২: Amazon Redshift টেবিল তৈরি করা

Amazon Redshift এ আপনার ডেটা সংরক্ষণ করার জন্য একটি টেবিল তৈরি করুন। Redshift ক্লাস্টারে লগ ইন করে SQL কমান্ড ব্যবহার করে টেবিল তৈরি করুন:

CREATE TABLE employees (
    id INT,
    name VARCHAR(100),
    department VARCHAR(50),
    salary DECIMAL(10, 2)
);

ধাপ ৩: AWS Glue Crawler তৈরি করা

1. AWS Glue সার্ভিসে যান।
2. "Crawlers" ট্যাব নির্বাচন করুন এবং "Add crawler" ক্লিক করুন।
3. Crawler এর নাম এবং বর্ণনা দিন (যেমন, MyS3Crawler)।
4. Data store নির্বাচন করুন এবং S3 নির্বাচন করুন।
5. S3 বালতির URI দিন (s3://your-bucket-name/source/)।
6. IAM Role নির্বাচন করুন যাতে S3 অ্যাক্সেসের অনুমতি থাকে।
7. Crawler তৈরি হয়ে গেলে এটি চালান এবং নিশ্চিত করুন যে এটি S3 থেকে ডেটার স্কিমা শনাক্ত করে Data Catalog-এ সংরক্ষণ করছে।

ধাপ ৪: Glue Job তৈরি করা

1. Jobs ট্যাবে যান এবং "Add job" ক্লিক করুন।
2. Job এর নাম (যেমন, LoadToRedshiftJob) এবং বর্ণনা দিন।
3. IAM Role নির্বাচন করুন।
4. Job Type হিসেবে "Spark" নির্বাচন করুন।
5. Job script লিখুন। নিচে একটি উদাহরণ স্ক্রিপ্ট দেওয়া হলো:

import sys
from pyspark.context import SparkContext
from awsglue.context import GlueContext
from awsglue.job import Job
from awsglue.transforms import *

args = getResolvedOptions(sys.argv, ['JOB_NAME'])
glueContext = GlueContext(SparkContext.getOrCreate())
spark = glueContext.spark_session
job = Job(glueContext)

# Data Extraction from S3
datasource0 = glueContext.create_dynamic_frame.from_catalog(database = "your_database_name", table_name = "your_table_name", transformation_ctx = "datasource0")

# Data Transformation (Optional)
# transformed_data = ApplyMapping.apply(frame=datasource0, mappings=[("id", "int", "id", "int"), ("name", "string", "name", "string"), ("department", "string", "department", "string"), ("salary", "double", "salary", "double")])

# Load data into Redshift
redshift_options = {
    "url": "jdbc:redshift://your-redshift-cluster-url:5439/your-database",
    "dbtable": "employees",
    "user": "your-username",
    "password": "your-password",
    "redshiftTmpDir": "s3://your-bucket-name/temp/"
}

glueContext.write_dynamic_frame.from_options(
    frame=datasource0,
    connection_type="redshift",
    connection_options=redshift_options,
    transformation_ctx="datasink"
)

job.commit()

ধাপ ৫: Job চালানো

1. Job তৈরি হওয়ার পর, "Run Job" ক্লিক করুন।
2. Job সফলভাবে সম্পন্ন হলে, S3 থেকে Redshift-এ ডেটা লোড হবে।

ধাপ ৬: ডেটা পরীক্ষা করা

Amazon Redshift-এ লগ ইন করুন এবং নিশ্চিত করুন যে employees টেবিলে ডেটা সফলভাবে লোড হয়েছে:

SELECT * FROM employees;

উপসংহার

AWS Glue এবং Amazon Redshift ব্যবহার করে S3 থেকে ডেটা লোড করা একটি কার্যকরী প্রক্রিয়া। AWS Glue Crawler স্বয়ংক্রিয়ভাবে ডেটার স্কিমা শনাক্ত করে এবং Glue Job-এর মাধ্যমে S3 থেকে Redshift-এ ডেটা লোড করা হয়। এই সমন্বয়টি ডেটা ইন্টিগ্রেশন এবং বিশ্লেষণের জন্য একটি শক্তিশালী সমাধান তৈরি করে।

AWS Glue এবং Amazon QuickSight ব্যবহার করে Visualization

AWS Glue এবং Amazon QuickSight একত্রে ব্যবহার করে ডেটা প্রস্তুতি থেকে শুরু করে ভিজ্যুয়ালাইজেশন পর্যন্ত সম্পূর্ণ প্রক্রিয়া সম্পন্ন করা যায়। AWS Glue ETL (Extract, Transform, Load) সার্ভিস হিসেবে কাজ করে ডেটাকে প্রস্তুত করে এবং Amazon QuickSight একটি বিজনেস ইনটেলিজেন্স টুল যা ব্যবহারকারীদের ডেটা বিশ্লেষণ এবং ভিজ্যুয়ালাইজেশন করার সুযোগ দেয়। নিচে এই দুটি সেবার মাধ্যমে ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন প্রক্রিয়াটি বিস্তারিতভাবে আলোচনা করা হলো।

১. AWS Glue এর মাধ্যমে ডেটা প্রস্তুতি

ধাপ ১: ডেটা সোর্স নির্বাচন

1. AWS Glue Console এ লগইন করুন।
2. Crawlers সেকশনে যান এবং নতুন Crawler তৈরি করুন।
3. ডেটার সোর্স নির্বাচন করুন (যেমন S3) এবং Crawler কে ডেটার URI প্রদান করুন।

ধাপ ২: Crawler চালানো

• Crawler চালানোর মাধ্যমে ডেটার স্কিমা শনাক্ত করা হবে এবং AWS Glue Data Catalog এ সংরক্ষণ করা হবে।

ধাপ ৩: ETL Job তৈরি করা

1. Jobs সেকশনে যান এবং "Add job" ক্লিক করুন।
2. Job এর নাম এবং IAM রোল নির্বাচন করুন।
3. ETL স্ক্রিপ্ট লিখুন বা Glue Studio ব্যবহার করে ভিজ্যুয়াল টুলের মাধ্যমে তৈরি করুন।
4. Job সম্পন্ন হলে Save এবং Run করুন।

২. QuickSight এ ডেটা সংযোগ

ধাপ ১: Amazon QuickSight Console এ প্রবেশ করা

1. AWS Management Console এ লগইন করুন।
2. QuickSight সার্ভিস নির্বাচন করুন।

ধাপ ২: Data Set তৈরি করা

1. Datasets সেকশনে যান এবং "New dataset" ক্লিক করুন।
2. From AWS Glue নির্বাচন করুন।
3. Data Source নির্বাচন করুন: AWS Glue Data Catalog থেকে তৈরি করা ডেটাবেস এবং টেবিল নির্বাচন করুন।
4. Prepare data: QuickSight আপনাকে ডেটাকে প্রস্তুত করার সুযোগ দেবে। প্রয়োজন অনুযায়ী ডেটার ক্ষেত্র নির্বাচন করুন এবং Transformations প্রয়োগ করুন।

ধাপ ৩: Data Visualization তৈরি করা

1. Analysis সেকশনে যান এবং "New Analysis" ক্লিক করুন।
2. আপনার তৈরি করা Dataset নির্বাচন করুন।
3. বিভিন্ন ভিজ্যুয়ালাইজেশন অপশন (যেমন বার চার্ট, লাইন গ্রাফ, পাই চার্ট) নির্বাচন করুন এবং ডেটার উপর ভিত্তি করে গ্রাফ তৈরি করুন।
4. ড্র্যাগ এবং ড্রপ করে ডেটা ক্ষেত্র যুক্ত করুন এবং ভিজ্যুয়ালাইজেশন কাস্টমাইজ করুন।

৩. ড্যাশবোর্ড তৈরি এবং শেয়ার করা

ধাপ ১: Dashboard তৈরি করা

• তৈরি করা ভিজ্যুয়ালাইজেশনগুলি একত্রিত করে একটি ড্যাশবোর্ড তৈরি করুন। ড্যাশবোর্ডের নাম এবং বিবরণ দিন।

ধাপ ২: Dashboard শেয়ার করা

• ড্যাশবোর্ড শেয়ার করতে QuickSight এর শেয়ারিং অপশন ব্যবহার করুন। নির্দিষ্ট ব্যবহারকারীদের বা গ্রুপগুলিকে ড্যাশবোর্ডের অ্যাক্সেস দিন।

সারসংক্ষেপ

AWS Glue এবং Amazon QuickSight এর মাধ্যমে ডেটা প্রস্তুতি থেকে ভিজ্যুয়ালাইজেশন পর্যন্ত একটি কার্যকর প্রক্রিয়া তৈরি করা যায়। AWS Glue ETL কাজ পরিচালনা করে এবং QuickSight ব্যবহার করে ডেটা বিশ্লেষণ ও ভিজ্যুয়ালাইজেশন সহজ করা হয়। এই সমন্বয় ব্যবসায়িক সিদ্ধান্ত গ্রহণের জন্য গুরুত্বপূর্ণ তথ্য প্রদানের সক্ষমতা বৃদ্ধি করে।