Arquitectura ETL Bronze Silver Gold en AWS con Glue y Athena: guia practica
Introduccion
El modelo de tres capas (Bronze, Silver, Gold) se ha convertido en un estandar de facto para data lakes modernos. La razon es simple: separa etapas de madurez del dato y reduce el acoplamiento entre ingesta, transformacion y consumo.
En proyectos reales, cuando todo se mezcla en una sola capa, aparecen problemas conocidos:
- Dificultad para auditar origen y cambios.
- Reprocesos costosos por errores de calidad.
- Dependencia fuerte entre equipos de datos y BI.
- Aumento de coste por consultas ineficientes.
Este articulo describe un patron aplicable en AWS usando S3 + Glue + Athena, con foco en decisiones operativas y no solo en diagrama bonito.
Por que Bronze Silver Gold funciona
Bronze: fidelidad de origen
Bronze almacena el dato casi tal como llega desde la fuente. Es una capa historica y de trazabilidad.
Reglas practicas:
- No transformar de forma agresiva en esta capa.
- Mantener metadatos de ingesta (fecha, fuente, lote).
- Usar particionado minimo por fecha o dominio.
Objetivo: poder reconstruir y auditar.
Silver: calidad y estandarizacion
Silver limpia, normaliza y valida. Aqui se resuelven duplicados, tipados y reglas de negocio basicas.
Reglas practicas:
- Aplicar quality checks repetibles.
- Definir contratos de esquema por dominio.
- Registrar rechazos y causas de error.
Objetivo: preparar datos confiables para analitica y producto.
Gold: consumo orientado a negocio
Gold modela datasets finales para casos de uso concretos: dashboards, reporting, analitica avanzada o comparticion con otras areas.
Reglas practicas:
- Modelos simples para consulta.
- Agregaciones orientadas a KPI.
- Versionado de datasets criticos.
Objetivo: acelerar decisiones de negocio con datos estables.
Arquitectura de referencia en AWS
Documentacion oficial base:
Almacenamiento: S3 por capas y dominios
Estructura recomendada:
s3://datalake/bronze/<dominio>/...s3://datalake/silver/<dominio>/...s3://datalake/gold/<dominio>/...
Separar por capas y dominios simplifica permisos, costes y gobernanza.
Catalogacion: Glue Data Catalog
Glue Catalog permite descubrir, versionar y exponer metadatos para Athena y otros consumidores.
Buena practica:
- Bases de datos por capa o por dominio.
- Convencion de nombres estable.
- Propietario funcional por tabla clave.
Referencia:
Transformacion: Glue Jobs
Glue Jobs en PySpark permiten transformar entre capas con escalado serverless.
Patron util:
- Job de estandarizacion Bronze -> Silver.
- Job de modelo Silver -> Gold.
- Orquestacion por lotes o eventos.
Referencia:
Consulta: Athena
Athena consulta directamente sobre S3. El rendimiento depende mucho de formato, compresion y particionado.
Minimos para no pagar de mas:
- Formato columnar (Parquet/ORC).
- Particiones alineadas con filtros de consulta.
- Compresion consistente.
Referencias:
Ejemplo practico: pipeline de ventas
Caso base:
- Fuente: CSV diario desde ERP en
bronze/sales. - Silver: limpieza de tipos, deduplicado por
order_idy validacion de importes. - Gold: tabla agregada diaria por canal y pais para dashboard ejecutivo.
Resultado esperado:
- Auditoria completa desde Gold hasta el fichero de origen.
- Menos reprocesos por reglas de calidad estables en Silver.
- Consultas en Athena mas rapidas por particion en
year/month/day.
Este tipo de flujo funciona bien como primer dominio para validar el patron antes de escalar a finanzas, inventario o marketing.
Diseno operativo: lo que suele romper el modelo
Problema 1: Silver sin reglas de calidad
Si Silver no valida, Gold se contamina y BI pierde confianza.
Solucion:
- Checks de nulls, duplicados, rangos y referencia.
- Umbrales de calidad por dominio.
- Cuarentena de registros invalidos.
Problema 2: Gold pensado como copia de Silver
Gold no debe replicar Silver sin criterio. Debe responder preguntas de negocio.
Solucion:
- Disenar datasets por caso de uso.
- Evitar columnas irrelevantes.
- Agregar solo lo necesario para consumo.
Problema 3: falta de ownership
Sin owners, las incidencias de datos se quedan en “nadie sabe”.
Solucion:
- Owner tecnico y funcional por dominio.
- Runbook de incidentes de datos.
- SLA basico para tablas criticas.
Observabilidad y coste del pipeline
Tu arquitectura ETL no esta completa sin control operativo:
- Duracion y fallos de Glue Jobs.
- Volumen procesado por lote.
- Coste de escaneo en Athena.
- Calidad de datos por dominio.
Este punto conecta directamente con enfoque FinOps. Si quieres profundizar, revisa FinOps en AWS para equipos pequenos.
Para estandarizar decisiones de arquitectura, tambien puedes apoyarte en:
Roadmap por fases para implementacion real
Fase 1: fundacion
- Estructura S3 por capas.
- Catalogo inicial.
- Primer pipeline Bronze -> Silver.
Fase 2: confiabilidad
- Checks de calidad en Silver.
- Modelo Gold para KPI principal.
- Alertas y trazabilidad basica.
Fase 3: escalado
- Multiples dominios.
- Reprocesos idempotentes.
- Optimizacion de particiones y coste.
Fase 4: madurez
- Data contracts.
- Automatizacion de pruebas de datos.
- Gobierno por dominio con ownership claro.
Checklist rapido
- Estructura Bronze Silver Gold definida.
- Catalogo Glue consistente.
- Transformaciones con controles de calidad.
- Datasets Gold alineados a negocio.
- Observabilidad y costes medidos.
- Runbooks y ownership documentados.
Cierre
El modelo de 3 capas funciona porque convierte caos de ingesta en flujo controlado de valor. No es solo una convencion tecnica: es un mecanismo para escalar plataforma y equipo sin perder trazabilidad ni eficiencia.
Siguiente paso recomendado: elige un dominio, define dos tablas Gold de alto impacto y mide durante dos semanas tiempo de entrega, calidad y coste por consulta.
Para continuar, lleva este modelo a implementacion con ETL serverless en AWS con Terraform y conecta la capa Gold a consumo de negocio con De AWS Glue a QuickSight.
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