البرنامج التعليمي القادم على الويب

انضم إلينا في ندوة مجانية عبر الإنترنت حول المعالجة الآلية لملفات EDI الخاصة بالرعاية الصحية باستخدام Astera

27 يونيو 2024 - الساعة 11 صباحًا بتوقيت المحيط الهادئ / 1 ظهرًا بالتوقيت المركزي / 2 ظهرًا بالتوقيت الشرقي

مدونات

الصفحة الرئيسية / مدونات / ما هو تدفق ETL؟

جدول المحتويات
الآلي, لا كود مكدس البيانات

تعلم كيف Astera يمكن لـ Data Stack تبسيط وتبسيط إدارة بيانات مؤسستك.

ما هو تدفق ETL؟

زها شكور

استراتيجي المحتوى

5 يونيو، 2024

ما هو تدفق ETL؟ 

يعد Streaming ETL أسلوبًا حديثًا لاستخراج البيانات وتحويلها وتحميلها (ETL) الذي يعالج البيانات وينقلها من المصدر إلى الوجهة في الوقت الفعلي. أنها تعتمد على الوقت الحقيقي خطوط أنابيب البيانات التي تعالج الأحداث فور حدوثها. تشير الأحداث إلى أجزاء فردية مختلفة من المعلومات داخل دفق البيانات. اعتمادًا على مصدر البيانات والغرض منها، يمكن أن يكون الحدث عبارة عن زيارة مستخدم واحدة لموقع ويب، أو منشور جديد على إحدى منصات التواصل الاجتماعي، أو نقطة بيانات من مستشعر درجة الحرارة.

بمعنى آخر، عندما تقوم الأنظمة المصدر بإنشاء بيانات، يقوم نظام ETL المتدفق، أو النظام الأساسي، تلقائيًا باستخراجها وتحويلها وتحميلها إلى النظام الهدف. ومع تدفق البيانات عبر المسار، يقوم النظام بتنفيذ عمليات مختلفة مثل التصفية والتوجيه ورسم الخرائط، مما يتيح الحصول على تعليقات فورية وتحليلات في الوقت الفعلي بناءً على أحدث البيانات.

تدفق العمارة ETL 

تعد ETL التقليدية وتدفق ETL مفهومين متشابهين، لكن تدفق ETL يستخدم بنية معالجة في الوقت الفعلي. في التقليدية ETLتأتي البيانات من مصدر، ويتم تخزينها في منطقة مرحلية للمعالجة، ثم يتم نقلها إلى الوجهة (مستودع البيانات). في تدفق ETL، يقوم المصدر بتغذية البيانات في الوقت الفعلي مباشرة إلى منصة معالجة التدفق.

تعمل هذه المنصة كمحرك مركزي، تناول، تحويل، و إثراء البيانات كما يتحرك. ويمكن بعد ذلك تسليم البيانات المعالجة إلى مستودعات البيانات أو بحيرات البيانات للتحليل. يمكن أيضًا توجيه البيانات العودة إلى المصدر لتوفير ردود الفعل في الوقت الحقيقي.  

صورة تعرض بنية ETL المتدفقة بشكل عام

يعتمد تصميم بنية ETL المتدفقة على خمس طبقات منطقية.  

1. مصدر

تمثل الطبقة الأولى أصل البيانات. ويشمل منصات الوسائط الاجتماعية وأجهزة إنترنت الأشياء (IoT) وملفات السجل التي تم إنشاؤها بواسطة تطبيقات الويب والهاتف المحمول. ويشمل أيضًا الأجهزة المحمولة التي تنشئ بيانات شبه منظمة أو غير منظمة كتدفقات مستمرة بسرعة عالية.  

2. تخزين الدفق

توفر طبقة تخزين التدفق مكونات قابلة للتطوير وفعالة من حيث التكلفة لتخزين بيانات التدفق، مثل أنظمة قواعد البيانات أو مصادر القيمة الأساسية أو خدمات تخزين الكائنات. في طبقة التخزين، يمكن تخزين بيانات التدفق بالترتيب تم الحصول عليها لفترة زمنية محددة.  

3. تيار الابتلاع

تقوم طبقة العرض بدمج البيانات من مصادر مختلفة في الوقت الحقيقي. هذه البيانات المتدفقة يتم تناوله من خلال بروتوكولات وموصلات نقل البيانات الفعالة.  

4. معالجة الدفق

تعمل طبقات معالجة التدفق على تحويل البيانات الواردة إلى حالة قابلة للاستخدام من خلال التحقق من صحة البيانات، والتنظيف، والتطبيع، وفحص جودة البيانات، والتحويلات. في طبقة المعالجة، يتم تسجيل التدفق تقرأ أثناء إنتاجها، مما يسمح بإجراء تحليلات في الوقت الفعلي. 

5. الوجهة

الوجهة عبارة عن طبقة مصممة لهذا الغرض، اعتمادًا على حالة استخدام محددة. يمكن أن يكون تطبيقًا قائمًا على الأحداث، أو بحيرة ويب، أو قاعدة بيانات، أو مستودع البيانات.  

هناك اختلاف آخر بين بنيات ETL التقليدية والمتدفقة في الوقت الفعلي يكمن في تدفق البيانات. في الأخير، يمكن تسليم البيانات المعالجة إلى الوجهات وربما يتم تغذيتها مرة أخرى إلى المصدر في في الوقت الحقيقي. وبعبارة أخرى، يوفر ETL في الوقت الحقيقي الفرصة للقيام بذلك إعادة التفكير تدفق التطبيقات المختلفة. 

دفعة إي تي إل مقابل تدفق ETL  

In تجهيز الدفعاتيقوم برنامج ETL باستخراج البيانات على دفعات من مصدر في سير عمل مجدول، وتحويل تلك البيانات، وتحميلها إلى مستودع أو مستودع بيانات. من ناحية أخرى، يعد تدفق ETL تدفقًا ومعالجة مستمرين للبيانات من المصدر إلى وجهتها. يسمح باستخراج البيانات وتحويلها تلقائيًا. ثم يقوم بتحميله إلى أي وجهة أثناء إنشاء الحدث.  

يوفر Streaming ETL زمن وصول أقل أثناء معالجة البيانات في الوقت الحقيقي ويقوم بتحميل وتحديث النتائج بشكل مستمر. من ناحية أخرى، فإن زمن الوصول في دفعة ETL أعلى بسبب البيانات جاري العمل على فترات. عادةً، يتراوح زمن الوصول من بضع دقائق إلى ساعات لمعالجة الدفعات.  

هناك اختلاف آخر بين التدفق وETL الدفعي وهو حجم البيانات التي تتم معالجتها. يعد Batch ETL مناسبًا تمامًا لمعالجة كميات كبيرة من البيانات التي تم جمعها بمرور الوقت أثناء تدفق ETL أفضل خيار للتعامل مع البيانات عالية السرعة التي تتطلب معالجة فورية.  

يتضمن دفق ETL مهمة واحدة طويلة الأمد لتحديث البيانات المعالجة بشكل مستمر. إنه يتعامل مع حالات الفشل بشكل أفضل من ETL الدفعي لأن النتائج تؤدي إلى تحويلات جزئية للبيانات . بشكل متواصل بنك الاحتياطي الفيدرالي في العملية الشاملة، يتم إنشاؤها بشكل تدريجي. لا يتجاهل النظام النتائج التي تم إنشاؤها بالفعل في حالة حدوث فشل. ومع ذلك، فإنه يعيد معالجة البيانات من حيث توقفت. في المقابل، معالجة الدُفعات تكتب النتائج على شكل أجزاء. في حالة حدوث فشل، يمكن أن يؤدي ذلك إلى عدم اكتمال البيانات، مما يتطلب الدفعة بأكملها إعادة معالجتها، وهو ما يستغرق وقتًا طويلاً ويستهلك الكثير من الموارد.  

فوائد تدفق ETL 

يساعد Streaming ETL الشركات على اتخاذ القرارات بشكل أسرع حيث تتم معالجة البيانات بمجرد وصولها. فيما يلي بعض المزايا الإضافية لتدفق ETL للمؤسسات التي تعتمد على البيانات في الوقت الفعلي. 

تحليلات في الوقت الحقيقي

تضمن المعالجة المستمرة للبيانات في نظام ETL المتدفق أن تكون الأفكار محدثة دائمًا. يكون ذلك مفيدًا عندما تكون هناك حاجة إلى إجراءات وقرارات سريعة بناءً على أحدث البيانات، مثل إجراء تعديلات في الوقت الفعلي في لوجستيات سلسلة التوريد.

سلامة البيانات المتسقة

يظل تدفق ETL مرتفعًا جودة البيانات من خلال المراقبة المستمرة وتصحيح عدم اتساق البيانات عند حدوثها. من خلال تحديد الأخطاء وإصلاحها كما هي حدث، يؤدي تدفق ETL إلى تقليل عدم الدقة في البيانات. يضمن هذا التحسين المستمر حصول المؤسسات على معلومات نظيفة وموثوقة لاتخاذ قرارات مستنيرة.   

القدرة على التكيف مع حجم البيانات

تجمع منصات Streaming ETL بين التقنيات لمعالجة حجم البيانات المتزايد. يمكنهم التوسع أفقيًا وإضافة المزيد من قوة المعالجة لتوزيع عبء العمل. تستخدم بعض الأنظمة الأساسية المعالجة داخل الذاكرة للتعامل مع زيادات البيانات في الوقت الفعلي دون الحاجة إلى أنظمة تخزين مرهقة.

التكامل عبر المنصات

يمكن لـ Streaming ETL التعامل مع تنسيقات ومصادر البيانات المختلفة، بدءًا من قواعد البيانات التقليدية والأنظمة الأساسية السحابية وحتى أجهزة إنترنت الأشياء. يعمل هذا التكامل السلس عبر منصات البيانات المختلفة على تبسيط مسار معالجة البيانات وإنشاء نهج موحد إدارة البيانات.

رؤى متعمقة

فهو يدمج البيانات الواردة مع المصادر الخارجية، أو ينظفها، أو يزيدها بمعلومات إضافية ذات صلة أثناء تدفق البيانات. على سبيل المثال، يمكن دمج تدفقات البيانات الواردة مع البيانات التاريخية، مما يوفر رؤية شاملة للتحليل التنبؤي، أو اكتشاف الحالات الشاذة، أو الاتجاه تعريف. 

حالات استخدام ETL المتدفقة  

يعد Streaming ETL مفيدًا في مختلف المجالات ويعزز عملية صنع القرار الشاملة والكفاءة التشغيلية للشركات.  

الكشف عن الغش  

يمكّن Streaming ETL المؤسسات المالية من تحليل بيانات المعاملات في الوقت الفعلي على الفور. فهي تمكنهم من اكتشاف الاحتيال من خلال تحليل انحراف العميل عن أنماط الإنفاق المعتادة والرد على الأنشطة الاحتيالية فور حدوثها. يعزز التحليل السريع أمان المعاملات ويقلل من مخاطر الخسائر المالية.

مراقبة الرعاية الصحية  

بمساعدة تدفق ETL، يمكن للمؤسسات الصحية سحب بيانات المرضى في الوقت الفعلي من مصادر مختلفة، مثل الأجهزة القابلة للارتداء ومعدات المستشفيات والسجلات الصحية الإلكترونية. وهذا يسمح بالتحليل الفوري للعلامات الحيوية وغيرها من المقاييس الصحية الهامة.

تتيح مراقبة البيانات في الوقت الفعلي لمقدمي الرعاية الصحية إنشاء أنظمة إنذار مبكر تكتشف التغيرات المفاجئة أو الأنماط غير العادية في صحة المريض للحث على التدخل في الوقت المناسب وتحسين نتائج المرضى. يدعم Streaming ETL أيضًا النماذج التنبؤية التي تستخدم البيانات التاريخية والحالية للتنبؤ بالمخاطر الصحية المحتملة أو الظروف المتدهورة، مما يساعد في إدارة الرعاية الصحية الاستباقية.

بناء خطوط أنابيب ETL المتدفقة  

يعتمد التحليل في الوقت الفعلي بشكل كبير على خط أنابيب ETL المتدفق القوي الذي يدعم التسليم المستمر وتحويل تدفقات البيانات إلى المحرك. يعد إعداد خط أنابيب لهندسة التدفق للتعامل مع تنسيقات البيانات المختلفة أمرًا صعبًا.

هناك بعض الخطوات والاستراتيجيات الأساسية المتضمنة في هيكلتها لتحقيق أقصى استفادة من خط أنابيب ETL المتدفق:

  • تحديد مصادر البيانات

الخطوة الأولى هي تحديد مصادر البيانات في الوقت الحقيقي التي ستغذي خط الأنابيب. تتضمن هذه الخطوة بيانات تدفق نقرات العملاء، أو قراءات المستشعرات من أجهزة إنترنت الأشياء، أو خلاصات الوسائط الاجتماعية، أو سجلات المعاملات في الوقت الفعلي. يعد فهم التنسيق (على سبيل المثال، JSON وCSV) وبنية هذه البيانات أمرًا ضروريًا لتصميم المسار بشكل فعال.

  • اختيار منصة البث

حدد نظامًا أساسيًا قادرًا على استيعاب ومعالجة ونقل تدفقات البيانات في الوقت الفعلي. ضع في اعتبارك عوامل مثل قابلية التوسع والتسامح مع الأخطاء وقدرات التكامل عند الاختيار.

توضح الصورة الخطوات التي تتضمنها بناء خطوط أنابيب التدفق etl

  • تصميم منطق تحويل البيانات

غالبًا ما يتطلب تدفق البيانات تحويلات في الوقت الفعلي لإعدادها للتحليل. تعد تصفية البيانات غير ذات الصلة، أو تحليل هياكل البيانات المعقدة، أو تطبيق التجميعات، أو إجراء العمليات الحسابية أمرًا نموذجيًا لخط أنابيب البيانات المتدفقة.

  • عمليات تنظيف البيانات

دمج عمليات تنظيف البيانات والتحقق من صحتها لتحديد وتصحيح أي حالات شاذة. تتضمن هذه الخطوة تحديد قواعد جودة البيانات، أو معالجة القيم المفقودة، أو إجراء تسوية البيانات.

  • اختيار الوجهة

البيانات المحولة تيار الوجهة هي بالوعة البيانات. يمكن أن يكون أ مستودع البياناتأو منصة التحليلات في الوقت الحقيقي، أو حتى تطبيق تدفق آخر. يجب أن يكون الحوض المختار متوافقًا مع تنسيق وبنية خط أنابيب البيانات. 

  • مراقبة خط الأنابيب

خدمات البث خطوط أنابيب ETL تتطلب المراقبة والصيانة المستمرة. قم بتنفيذ أدوات مراقبة الأداء لتتبع إنتاجية البيانات وتحديد الاختناقات وضمان التشغيل السلس لخطوط الأنابيب.

تحديات تدفق ETL  

يمكن لـ Streaming ETL معالجة البيانات عالية السرعة على الفور، ولكن إدارة خطوط الأنابيب المتدفقة تمثل تحديًا بسبب تعقيدها المتأصل وارتفاع الطلب على الموارد. يمكن لتدفقات البيانات المستمرة أن تطغى على البنية التحتية للمعالجة، مما يسبب الاختناقات والتأخير. بالإضافة إلى ذلك، مع البيانات عالية السرعة، يجب تحديد الأخطاء والتناقضات ومعالجتها في الوقت الفعلي، وهو أمر أكثر صعوبة من معالجة الأخطاء في عملية مجمعة.

ومع ذلك، ليست كل حالات الاستخدام تتطلب هذا النهج أو تكون مناسبة له. تتطلب العديد من سيناريوهات البيانات تحويلات واسعة النطاق وتكاملًا معقدًا للبيانات أو تتضمن بيانات يتم إنشاؤها في بعض الأحيان فقط. بالنسبة لهذه المواقف، يوفر ETL في الوقت الفعلي تقريبًا بديلاً مقنعًا. إن المنظمات التي تسعى إلى تحقيق التوازن بين مزايا الرؤى في الوقت الفعلي وسهولة الإدارة ستكون في وضع أفضل من خلال اتباع نهج قريب من الوقت الفعلي لـ ETL.

أدوات تدفق ETL  

تعمل أدوات ومنصات ETL المتدفقة على استيعاب ومعالجة وتحويل تدفقات البيانات المستمرة. بالإضافة إلى الوظائف الأساسية، توفر أدوات ETL المتدفقة فوائد إضافية وقدرات مدمجة لتنظيف البيانات والتحقق من صحتها. يمكن لهذه الأدوات أيضًا أن تتكامل مع مجموعة متنوعة من مصادر البيانات والوجهات. توفر العديد من أدوات ETL المتدفقة ميزات المراقبة والإدارة لتتبع أداء خطوط الأنابيب وتحديد المشكلات وضمان التدفق السلس للبيانات في الوقت الفعلي.

افكار اخيرة  

تعتمد العديد من الشركات على البيانات في الوقت الفعلي لاتخاذ قرارات فورية مدعومة بالبيانات. يعمل Streaming ETL بشكل لا تشوبه شائبة في إدارة ومعالجة البيانات في الوقت الفعلي.  

على الرغم من أن تدفق ETL يوفر فوائد كبيرة من حيث معالجة البيانات في الوقت الفعلي والرؤى الفورية، هناك عدة حالات استخدام أين نهج ETL التقليدي أو في الوقت الفعلي تقريبًا يمكن أن تعمل بشكل أفضل. فهم كل استخدام حالات المتطلبات والأهداف المحددة ضرورية في تحديد الأنسب نهج ل تكامل البيانات ومعالجتها. 

لنفترض أن مؤسستك تتطلب الوصول السريع إلى البيانات ولكن لا تحتاج في في الوقت الحقيقي. في هذه الحالة، يمكن أن تكون أداة ETL التي تتمتع بقدرات معالجة البيانات في الوقت الفعلي تقريبًا حلاً قابلاً للتطبيق.  

Astera تقدم نهاية إلى نهاية منصة اي تي ال مدعوم من الذكاء الاصطناعي والأتمتة. انها حل بدون تعليمات برمجية بنسبة 100% مع تحويلات مضمنة وموصلات أصلية تسمح لك بالاتصال بالبيانات ونقلها بسهولة، سواء محليًا أو في السحابة. كما أنه يوفر أيضًا إدارة جودة البيانات، مما يمكّنك من تنقية البيانات والتحقق من صحتها بسلاسة. بفضل واجهة المستخدم الموحدة والبديهية، Astera يضمن سهولة الوصول إلى المنصة حتى بالنسبة للمستخدمين غير التقنيين.  

هل أنت مستعد لاستيعاب البيانات ونقلها في الوقت الفعلي تقريبًا؟ تنزيل نسخة تجريبية مجانية لمدة 14 يومًا أو اتصل بنا لمناقشة حالة الاستخدام الخاصة بك اليوم.  

تحسين سير عمل البيانات الخاصة بك مع Asteraحلول

تولي مسؤولية إدارة البيانات الخاصة بك مع Asteraمنصة ETL البديهية. يمكنك استيعاب البيانات في الوقت الفعلي وتحويلها وتحليلها بسهولة. قم بجدولة عرض توضيحي اليوم لتمكين قرارات عملك.

طلب عرض توضيحي

المؤلف:

  • زها شكور
ربما يعجبك أيضا
Asteraدليل تكامل بيانات التسويق وإدارتها
أفضل أدوات استيعاب البيانات في عام 2024
استيعاب البيانات مقابل ETL: فهم الفرق
مع مراعاة Astera لتلبية احتياجات إدارة البيانات الخاصة بك؟

أنشئ اتصالاً خاليًا من التعليمات البرمجية مع تطبيقات مؤسستك وقواعد البيانات والتطبيقات السحابية لدمج جميع بياناتك.

دعونا نتواصل الآن!
يتيح الاتصال