Conecte AWS Lambda y Google BigQuery para desbloquear el poder de la automatización

Para trigger una función de AWS Lambda cuando se insertan nuevos data en Google BigQuery, podemos utilizar una combinación de Google Cloud Functions y Pub/Sub. Primero, configure un conjunto de datos de BigQuery para exportar registros a Pub/Sub. Luego, creamos una Function en la nube que escucha este tema de Pub/Sub en busca de nuevos eventos de datos y, posteriormente, trigger AWS Lambda a través de una solicitud HTTP usando API Gateway.

AWS Lambda no escribe directamente en Google BigQuery. En su lugar, podemos interactuar con BigQuery utilizando las bibliotecas de cliente en la nube para Python o Node.js en nuestra función Lambda. Esto requiere configurar las credenciales de la cuenta de servicio con los permisos adecuados que AWS Lambda pueda utilizar a través de variables de entorno.

Para permitir que AWS Lambda acceda a Google BigQuery, necesitamos un archivo de clave de cuenta de servicio con roles como "Visor de datos de BigQuery" y "Usuario de trabajo de BigQuery". Estos permisos permiten la ejecución de consultas y la visualización de conjuntos de datos. El archivo de clave debe almacenarse de forma segura en AWS Secrets Manager o cifrarse con KMS, lo que permite que la función lambda acceda a él en tiempo de ejecución.

La comunicación segura entre AWS Lambda y Google BigQuery está garantizada mediante el uso de puntos de conexión HTTPS a través de la API Gateway cuando se invoca desde fuera de la red de Google. Dentro de nuestro código de aplicación que se ejecuta en Lambda, el empleo de la autenticación OAuth 2.0 con las bibliotecas de cliente API de Google ayuda a administrar tokens seguros sin la intervención constante del usuario.

La activación directa de una AWS Lambda basada en cambios en tablas específicas dentro de BigQuery no se admite de forma nativa. Sin embargo, configurar alertas o registros de cambios que produzcan salidas a través de Pub/Sub permite nuestra configuración con Cloud Functions o scripts externos (en entornos VM) que se comunican e invocan acciones sobre cambios específicos facilitando desencadenadores indirectamente.

Sí, es posible transmitir datos desde varios servicios de AWS como S3 o DynamoDB a Google BigQuery utilizando funciones lambda como intermediarias. Nuestro enfoque implica extraer eventos o registros de estos servicios dentro de un contexto de ejecución lambda y luego enviarlos a través de solicitudes HTTP POST directamente o mediante canales seguros facilitados por API Gateway hacia las API de ingesta de datos de Google.

La supervisión de errores en dichas integraciones puede implicar la verificación de los registros generados por ambos sistemas. El uso de Amazon CloudWatch nos permite rastrear ejecuciones dentro del entorno lambda, mientras que Stackdriver Logging (ahora parte de Operations Suite) brinda información sobre las solicitudes que llegan y son procesadas por la infraestructura de Google para la detección de anomalías.