在AWS中构建一个坚固的无服务器ETL（Extract, Transform, Load）流程的解决方案可以使用以下服务和工具：

1. AWS Lambda：用于无服务器函数计算，可以处理数据的提取、转换和加载。
2. AWS Glue：用于数据目录、数据提取和转换的完全托管的ETL服务。
3. AWS Step Functions：用于协调ETL流程中的多个Lambda函数的有状态工作流服务。
4. Amazon S3：用于存储和管理数据的对象存储服务。
5. Amazon Redshift：用于数据仓库和数据分析的完全托管的数据仓库服务。

下面是一个基于Python的代码示例，演示如何使用AWS Lambda、AWS Glue和AWS Step Functions构建一个无服务器ETL流程：

1. 创建一个Lambda函数，用于从数据源中提取数据并进行必要的转换。例如，从Amazon RDS数据库中提取数据。

import boto3

def lambda_handler(event, context):
    # 连接到RDS数据库
    rds = boto3.client('rds')
    response = rds.execute_statement(
        database='mydatabase',
        secretArn='arn:aws:secretsmanager:us-west-2:123456789012:secret:rds-secret',
        resourceArn='arn:aws:rds:us-west-2:123456789012:cluster:mydatabase',
        sql='SELECT * FROM mytable'
    )
    # 对提取的数据进行转换
    transformed_data = transform(response['records'])
    # 将转换后的数据写入S3存储桶
    s3 = boto3.client('s3')
    s3.put_object(
        Body=transformed_data,
        Bucket='mybucket',
        Key='transformed_data.csv'
    )
    return {
        'statusCode': 200,
        'body': 'ETL process completed successfully.'
    }

2. 创建一个AWS Glue数据目录，用于定义数据源和目标以及数据转换的元数据。例如，定义Amazon RDS数据库和Amazon S3存储桶。

import boto3

def create_glue_data_catalog():
    glue = boto3.client('glue')
    response = glue.create_database(
        DatabaseInput={
            'Name': 'mydatabase'
        }
    )
    return response['Database']['Name']

3. 创建一个AWS Step Functions工作流，用于协调Lambda函数的执行。例如，定义一个有序的ETL流程，包括数据提取、转换和加载。

import boto3

def create_step_functions_workflow():
    step_functions = boto3.client('stepfunctions')
    response = step_functions.create_state_machine(
        definition='''{
            "Comment": "ETL workflow",
            "StartAt": "Extract",
            "States": {
                "Extract": {
                    "Type": "Task",
                    "Resource": "arn:aws:lambda:us-west-2:123456789012:function:extract_function",
                    "Next": "Transform"
                },
                "Transform": {
                    "Type": "Task",
                    "Resource": "arn:aws:lambda:us-west-2:123456789012:function:transform_function",
                    "Next": "Load"
                },
                "Load": {
                    "Type": "Task",
                    "Resource": "arn:aws:lambda:us-west-2:123456789012:function:load_function",
                    "End": true
                }
            }
        }''',
        name='ETLWorkflow',
        roleArn='arn:aws:iam::123456789012:role/stepfunctions-role'
    )
    return response['stateMachineArn']

4. 配置一个触发器，以便在数据源中有新数据时自动触发ETL流程。例如，使用Amazon EventBridge创建一个规则，当Amazon RDS数据库中有新数据插入时触发Step Functions工作流。

这只是一个简单的示例，你可以根据实际需求进行修改和扩展。通过使用AWS Lambda、AWS Glue和AWS Step Functions，你可以构建一个坚固、可扩展的无服务器ETL流程，用于处理大量的数据提取、转换和加载任务。