AWS Lambda vs AWS Glue: Principais diferenças

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Se você trabalha com dados na nuvem — especialmente na AWS — provavelmente já se deparou com dois serviços muito populares: AWS Lambda e AWS Glue. Ambos são usados em arquiteturas modernas de dados, mas têm propósitos diferentes.

Neste artigo, vou explicar de forma clara quais são as principais diferenças entre eles e quando usar cada um em projetos de engenharia de dados.

O Que é o AWS Lambda?

O AWS Lambda é um serviço de função como serviço (FaaS), onde você escreve e executa trechos de código em resposta a eventos. Ele roda apenas quando é acionado, não exige servidor e cobra apenas pelo tempo de execução.

💡 Exemplo típico: você sobe um arquivo no S3, o Lambda é acionado, extrai informações do arquivo e salva no DynamoDB.

✅ Pontos fortes do Lambda:

  • Baixo custo para execuções rápidas.
  • Escalabilidade automática.
  • Integrações com quase todos os serviços da AWS.
  • Ideal para orquestração de pequenos fluxos e automações pontuais.

Se quiser conhecer um pouco mais sobre lambda, clique aqui.

O Que é o AWS Glue?

O AWS Glue é um serviço serverless voltado especificamente para processamento e integração de dados em larga escala. Ele vem com um engine Apache Spark gerenciado, ideal para tarefas de ETL (Extract, Transform, Load).

💡 Exemplo típico: você precisa transformar milhões de registros de logs em arquivos CSV no S3 e carregá-los em um Data Lake no formato Parquet.

✅ Pontos fortes do Glue:

  • Processamento distribuído com Spark (escalável).
  • Conectores nativos para diversos bancos e fontes de dados.
  • Catálogo de dados integrado (AWS Glue Data Catalog).
  • Suporte a crawlers para descoberta automática de schema.

Comparativo Direto

CaracterísticaAWS LambdaAWS Glue
FinalidadeExecutar funções em resposta a eventosETL e transformação de grandes volumes
Modelo de execuçãoCódigo em pequenos trechos (até 15 min)Jobs Spark que podem durar horas
LinguagensPython, Node.js, Java, etc.Python, Scala (com Apache Spark)
CustoBaseado no tempo de execução por invocaçãoBaseado em DPU/hora
Tamanho de dadosPequenos a médiosMédios a grandes
Ideal paraAutomação, orquestração, notificaçõesTransformações pesadas e ETL estruturado
Limite de execução15 minutosPode durar horas

Quando Usar o Lambda?

Use o AWS Lambda quando você precisa de:

  • Execuções rápidas (por exemplo, até alguns segundos ou minutos).
  • Reações a eventos, como novos arquivos no S3 ou mensagens em uma fila.
  • Orquestração leve, como acionar outras funções, fazer chamadas para APIs ou mover arquivos.
  • Baixo volume de dados, especialmente se for processado um item por vez.

🔧 Exemplo em Python:

import boto3

def lambda_handler(event, context):
    s3 = boto3.client('s3')
    bucket = event['Records'][0]['s3']['bucket']['name']
    key = event['Records'][0]['s3']['object']['key']
    
    # Exemplo: copiar o arquivo para outro bucket
    destino = 'bucket-processado'
    s3.copy_object(Bucket=destino, CopySource=f'{bucket}/{key}', Key=key)
    
    return {'statusCode': 200, 'body': 'Arquivo copiado com sucesso'}

Quando Usar o Glue?

Use o AWS Glue quando você precisa de:

  • Transformações complexas (joins, agregações, pivot/unpivot, limpeza de dados).
  • Alto volume de dados (milhões de linhas ou arquivos grandes).
  • Integração com Data Lake ou Data Warehouse.
  • Uso de Spark distribuído, para ganhar performance em paralelo.

🔧 Exemplo de código Spark (Glue Job Python):

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

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

# Leitura de arquivo CSV do S3
df = glueContext.create_dynamic_frame.from_options(
    format_options={"withHeader": True},
    connection_type="s3",
    format="csv",
    connection_options={"paths": ["s3://meu-bucket/dados/"]},
)

# Transformação: filtrar e salvar como Parquet
df_filtrado = Filter.apply(df, lambda x: x["status"] == "ativo")
glueContext.write_dynamic_frame.from_options(
    frame=df_filtrado,
    connection_type="s3",
    format="parquet",
    connection_options={"path": "s3://meu-bucket/dados-processados/"},
)

job.commit()

Conclusão: Qual Escolher?

  • 🔹 Escolha o Lambda se você precisa de agilidade, reatividade e lógicas pequenas.
  • 🔹 Escolha o Glue se está lidando com grandes volumes de dados, rotinas de ETL complexas ou precisa da força do Spark.

Na prática, muitas arquiteturas usam os dois juntos: o Lambda como orquestrador leve e o Glue como motor de transformação pesado. Valide a solução ideal utilizando a console AWS para rodar POC com todos os testes.

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