在 AWS 上使用 Terraform 与 Lambda 构建模块化无服务器 ETL 流水线

Source: Dev.to

概览

许多应用程序，即使是小型的，也会收到原始 CSV 文件（客户导出、日志、合作伙伴数据转储）。如果没有自动化的清理、验证和以标准格式存储数据的流程，团队会面临数据混乱、重复工作、格式不一致以及每次新数据到达时的手动步骤。

该流水线提供：

• 自动处理原始 CSV 上传
• 基础数据卫生（清理 / 验证）
• 可直接用于分析或下游系统的输出
• 模块化、可复现且可扩展的基础设施

通过结合 Terraform、AWS Lambda 和 Amazon S3，该解决方案实现了无服务器、可扩展且易于重新部署的特性。

架构与设计

高级流程：

Raw CSV file
   ↓
S3 raw‑bucket
   ↓ (S3 event trigger)
Lambda function (Python)
   ↓
Data cleaning / transformation
   ↓
Save cleaned CSV to S3 clean‑bucket
   ↓ (optional)
Push cleaned data to DynamoDB / RDS

工作原理

1. 用户（或其他系统）将 CSV 文件上传到 raw S3 桶。
2. S3 在对象创建时自动触发 Lambda 函数。
3. Lambda 读取 CSV，解析行，并应用验证和转换逻辑（例如，删除无效行、规范化文本、强制执行模式）。
4. 清理后的数据写回 clean S3 桶——可选地也发送到数据库（DynamoDB、RDS 等）。

由于一切都通过 Terraform 管理，你可以对基础设施进行版本控制，在不同环境（dev / staging / prod）中一致地重新部署，并且干净地管理权限。

示例使用场景

• 客户数据摄取： 合作伙伴或内部团队导出用户数据；流水线对其进行清理、标准化，并为分析或导入做好准备。
• 每日销售/交易报告： 自动处理每日上传的文件，生成可用于仪表盘或计费系统的清洁格式。
• 日志/事件数据处理： 将原始日志或 CSV 导出转换为规范化的数据，以便进行分析或存储。
• 分析或机器学习的预处理： 在将原始数据加载到数据仓库或数据湖之前进行清理和标准化。
• 归档 + 合规工作流： 维护干净、版本化且已验证的数据集，以供审计或记录保存使用。

使用 Terraform 的基础设施即代码

• 基于事件的无服务器架构与 Lambda
• 安全的 IAM 策略和资源权限
• 模块化、可复用的 Terraform 模块
• 用 Python 编写的清晰、可维护的 ETL 逻辑

可能的增强功能

• 模式验证和错误日志记录
• 使用 DynamoDB 或文件哈希进行去重逻辑
• 多目标输出（S3、DynamoDB、RDS）
• 监控和 CloudWatch 指标
• 多格式支持（CSV、JSON、Parquet）
• CI/CD 集成
• 多环境部署（dev、staging、prod）

结论

本项目展示了如何在 AWS 上构建一个真实的、面向生产的 ETL 流水线。它是一个小而强大的示例，结合了无服务器计算、IaC 与自动化。通过这些工具进行实验，是学习最佳实践并为作品集构建可交付成果的绝佳方式。

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