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Was ist Streaming-ETL?

Zoha Shakoor

Inhalt Strategist

June 5th, 2024

Was ist Streaming-ETL? 

Streaming-ETL ist ein moderner Ansatz zum Extrahieren, Transformieren und Laden (ETL), der Daten in Echtzeit verarbeitet und von der Quelle zum Ziel verschiebt. Es setzt auf Echtzeit Datenpipelines die Ereignisse verarbeiten, sobald sie auftreten. Ereignisse beziehen sich auf verschiedene Einzelinformationen innerhalb des Datenstroms. Abhängig von der Quelle und dem Zweck der Daten kann ein Ereignis ein einzelner Benutzerbesuch auf einer Website, ein neuer Beitrag auf einer Social-Media-Plattform oder ein Datenpunkt von einem Temperatursensor sein.

Mit anderen Worten: Wann immer die Quellsysteme Daten generieren, extrahiert, transformiert und lädt das Streaming-ETL-System oder die Streaming-ETL-Plattform diese automatisch in das Zielsystem. Während Daten durch die Pipeline fließen, führt das System verschiedene Vorgänge wie Filterung, Weiterleitung und Zuordnung durch und ermöglicht so sofortiges Feedback und Echtzeitanalysen auf der Grundlage der neuesten Daten.

Streaming-ETL-Architektur 

Traditionelles und Streaming-ETL sind ähnliche Konzepte, Streaming-ETL nutzt jedoch eine Echtzeit-Verarbeitungsarchitektur. Auf konventionell ETLDaten stammen aus einer Quelle, werden zur Verarbeitung in einem Staging-Bereich gespeichert und dann an das Ziel (Data Warehouse) verschoben. Beim Streaming-ETL speist die Quelle Echtzeitdaten direkt in eine Stream-Verarbeitungsplattform ein.

Diese Plattform fungiert als zentraler Motor, Einnahme, transformieren und Anreicherung der Daten wie es sich bewegt. Anschließend können die verarbeiteten Daten ausgeliefert werden zur Analyse an Data Warehouses oder Data Lakes übertragen. Die Daten können auch weitergeleitet werden zurück zur Quelle um Echtzeit-Feedback.  

Bild, das die gesamte Streaming-ETL-Architektur zeigt

Das Design einer Streaming-ETL-Architektur basiert auf fünf logischen Schichten.  

1. Quelle

Die erste Ebene stellt den Ursprung der Daten dar. Dazu gehören Social-Media-Plattformen, Geräte für das Internet der Dinge (IoT) und Protokolldateien, die von Web- und Mobilanwendungen generiert werden. Dazu gehören auch mobile Geräte, die halbstrukturierte oder unstrukturierte Daten als kontinuierliche Streams mit hoher Geschwindigkeit erzeugen.  

2. Stream-Speicher

Die Stream-Storage-Schicht bietet skalierbare und kostengünstige Komponenten zum Speichern von Streaming-Daten, wie z. B. Datenbanksysteme, Schlüsselwertquellen oder Objektspeicherdienste. In der Speicherschicht Streaming-Daten können gespeichert werden in der Reihenfolge es wurde empfangen für eine festgelegte Zeitdauer.  

3. Stream-Aufnahme

Die Aufnahmeschicht konsolidiert Daten aus verschiedenen Quellen in Echtzeit. Diese Streaming-Daten eingenommen wird durch effiziente Datenübertragungsprotokolle und Konnektoren.  

4. Stream-Verarbeitung

Stream-Verarbeitungsschichten verwandeln die eingehenden Daten durch Datenvalidierung, -bereinigung, -normalisierung, Datenqualitätsprüfungen und Transformationen in einen nutzbaren Zustand. In der Verarbeitungsschicht werden die Streaming-Aufzeichnungen aufgezeichnet werden gelesen während sie produziert werden, was eine Echtzeitanalyse ermöglicht. 

5. Ziel

Das Ziel ist eine speziell für einen bestimmten Anwendungsfall erstellte Ebene. Es kann sich um eine ereignisbasierte Anwendung, einen Web Lake usw. handeln Datenbank, Oder ein Data Warehouse.  

Ein weiterer Unterschied zwischen herkömmlichen und Echtzeit-Streaming-ETL-Architekturen liegt im Datenfluss. In Letzterem, verarbeitete Daten geliefert werden können zu Zielen transportiert und möglicherweise an die Quelle zurückgeführt Echtzeit. Mit anderen Worten: Echtzeit-ETL bietet die Möglichkeit dazu überdenken den Ablauf verschiedener Anwendungen. 

Batch-ETL vs ETL-Streaming  

In StapelverarbeitungETL-Software extrahiert in einem geplanten Workflow stapelweise Daten aus einer Quelle, wandelt diese Daten um und lädt sie in ein Repository oder ein Data Warehouse. Andererseits ist Streaming-ETL ein ständiger Datenfluss und eine ständige Verarbeitung von Daten von der Quelle bis zu ihrem Ziel. Es ermöglicht die automatische Extraktion und Transformation von Daten. Anschließend wird es während der Ereigniserstellung an ein beliebiges Ziel geladen.  

Streaming-ETL bietet eine geringere Latenz bei der Datenverarbeitung Echtzeit und lädt die Ergebnisse kontinuierlich hoch und aktualisiert sie. Andererseits ist die Latenz bei Batch-ETL aufgrund der Daten höher wird verarbeitet in Abständen. Typischerweise liegt die Latenz bei der Stapelverarbeitung zwischen einigen Minuten und Stunden.  

Ein weiterer Unterschied zwischen Streaming und Batch-ETL ist das verarbeitete Datenvolumen. Batch-ETL eignet sich gut für die Verarbeitung großer Datenmengen, die im Laufe der Zeit gesammelt werden, während ETL gestreamt wird ein großer Option für den Umgang mit Hochgeschwindigkeitsdaten, die eine sofortige Verarbeitung erfordern.  

Beim Streaming-ETL handelt es sich um einen einzelnen, lang andauernden Job, der die verarbeiteten Daten kontinuierlich aktualisiert. Es bewältigt Fehler besser als Batch-ETL, da die Ergebnisse zu teilweisen Datentransformationen führen sind ständig fed in den Gesamtprozess integriert werden, werden inkrementell generiert. Das System verwirft die bereits generierten Ergebnisse nicht, wenn ein Fehler auftritt. Dennoch werden die Daten dort erneut verarbeitet, wo sie aufgehört haben. Im Gegensatz dazu führt die Stapelverarbeitung zu Schreibvorgängen in Blöcken. Wenn ein Fehler auftritt, kann dies dazu führen, dass die Daten unvollständig sind und der gesamte Batch ausgeführt werden muss wiederaufbereitet werden, was zeitaufwändig und ressourcenintensiv ist.  

Die Vorteile des ETL-Streamings 

Streaming-ETL hilft Unternehmen, Entscheidungen schneller zu treffen, da die Daten verarbeitet werden, sobald sie eintreffen. Hier sind einige zusätzliche Vorteile des ETL-Streamings für Unternehmen, die auf Echtzeitdaten angewiesen sind. 

Echtzeitanalysen

Die kontinuierliche Datenverarbeitung des Streaming-ETL-Systems stellt sicher, dass die Erkenntnisse immer aktuell sind. Dies ist nützlich, wenn schnelle Maßnahmen und Entscheidungen auf der Grundlage aktueller Daten erforderlich sind, beispielsweise um Echtzeitanpassungen in der Lieferkettenlogistik vorzunehmen.

Konsistente Datenintegrität

Streaming-ETL bleibt hoch Datenqualität durch kontinuierliche Überwachung und Korrektur auftretender Dateninkonsistenzen. Durch die Identifizierung und Behebung von Fehlern auftretenDurch Streaming von ETL werden Ungenauigkeiten in den Daten minimiert. Diese kontinuierliche Verbesserung stellt sicher, dass Unternehmen über saubere, zuverlässige Informationen verfügen, um fundierte Entscheidungen zu treffen.   

Anpassungsfähigkeit an Datenvolumen

Streaming-ETL-Plattformen kombinieren Techniken, um steigende Datenmengen zu bewältigen. Sie können horizontal skaliert werden und mehr Rechenleistung hinzufügen, um die Arbeitslast zu verteilen. Einige Plattformen nutzen die In-Memory-Verarbeitung, um Datenspitzen in Echtzeit zu bewältigen, ohne die Speichersysteme zu überlasten.

Plattformübergreifende Integration

Streaming-ETL kann verschiedene Datenformate und -quellen verarbeiten, von herkömmlichen Datenbanken und Cloud-Plattformen bis hin zu IoT-Geräten. Diese reibungslose Integration über verschiedene Datenplattformen hinweg rationalisiert die Datenverarbeitungspipeline und schafft einen einheitlichen Ansatz für Datenmanagement.

Tiefe Einblicke

Es integriert eingehende Daten mit externen Quellen, bereinigt sie oder erweitert sie mit zusätzlichen relevanten Informationen, während die Datenströme eingehen. Beispielsweise können eingehende Datenströme mit historischen Daten zusammengeführt werden, was eine umfassende Ansicht für prädiktive Analysen, Anomalieerkennung oder Trends bietet Identifikation. 

Streaming-ETL-Anwendungsfälle  

Streaming-ETL ist in verschiedenen Bereichen von Vorteil und verbessert die allgemeine Entscheidungsfindung und betriebliche Effizienz für Unternehmen.  

Entdeckung eines Betruges  

Mit Streaming ETL können Finanzinstitute Echtzeit-Transaktionsdaten sofort analysieren. Es ermöglicht ihnen, Betrug zu erkennen, indem sie die Abweichung eines Kunden vom üblichen Ausgabeverhalten analysieren und auf betrügerische Aktivitäten reagieren, sobald diese auftreten. Die schnelle Analyse erhöht die Transaktionssicherheit und senkt das Risiko finanzieller Verluste.

Gesundheitsüberwachung  

Mithilfe von Streaming-ETL können Gesundheitsorganisationen Patientendaten in Echtzeit aus verschiedenen Quellen abrufen, beispielsweise tragbaren Geräten, Krankenhausausrüstung und elektronischen Gesundheitsakten. Dies ermöglicht die sofortige Analyse von Vitalfunktionen und anderen wichtigen Gesundheitskennzahlen.

Durch die Überwachung von Daten in Echtzeit können Gesundheitsdienstleister Frühwarnsysteme einrichten, die plötzliche Veränderungen oder ungewöhnliche Muster im Gesundheitszustand eines Patienten erkennen, um rechtzeitige Interventionen zu veranlassen und die Behandlungsergebnisse für den Patienten zu verbessern. Streaming ETL unterstützt außerdem Vorhersagemodelle, die historische und aktuelle Daten verwenden, um potenzielle Gesundheitsrisiken oder sich verschlechternde Zustände vorherzusagen, und hilft so bei einem proaktiven Gesundheitsmanagement.

Erstellen von Streaming-ETL-Pipelines  

Echtzeitanalysen sind in hohem Maße auf eine leistungsstarke Streaming-ETL-Pipeline angewiesen, die die kontinuierliche Bereitstellung und Transformation von Datenströmen an die Engine unterstützt. Das Einrichten einer Streaming-Architektur-Pipeline zur Verarbeitung unterschiedlicher Datenformate ist eine Herausforderung.

Bei der Strukturierung sind einige wichtige Schritte und Strategien erforderlich, um das Beste aus einer Streaming-ETL-Pipeline herauszuholen:

  • Datenquellen definieren

Der erste Schritt besteht darin, die Echtzeit-Datenquellen zu identifizieren, die die Pipeline versorgen. Dieser Schritt umfasst Kunden-Clickstream-Daten, Sensorwerte von IoT-Geräten, Social-Media-Feeds oder Echtzeit-Transaktionsprotokolle. Das Verständnis des Formats (z. B. JSON, CSV) und der Struktur dieser Daten ist für die effektive Gestaltung der Pipeline von entscheidender Bedeutung.

  • Auswahl der Streaming-Plattform

Wählen Sie eine Plattform, die in der Lage ist, Echtzeit-Datenströme aufzunehmen, zu verarbeiten und zu transportieren. Berücksichtigen Sie bei der Auswahl Faktoren wie Skalierbarkeit, Fehlertoleranz und Integrationsfähigkeiten.

Das Bild zeigt die Schritte zum Aufbau von Streaming-ETL-Pipelines

  • Entwerfen der Datentransformationslogik

Streaming-Daten erfordern häufig Echtzeittransformationen, um sie für die Analyse vorzubereiten. Das Herausfiltern irrelevanter Daten, das Parsen komplexer Datenstrukturen, das Anwenden von Aggregationen oder das Durchführen von Berechnungen sind typisch für eine Streaming-Datenpipeline.

  • Datenbereinigungsprozesse

Integrieren Sie Datenbereinigungs- und Validierungsprüfungen, um etwaige Anomalien zu identifizieren und zu korrigieren. Dieser Schritt umfasst die Definition von Datenqualitätsregeln, die Behandlung fehlender Werte oder die Durchführung einer Datennormalisierung.

  • Auswahl des Ziels

Die transformierten Daten Streams Ziel ist die Datensenke. Es kann ein sein Data Warehouse, eine Echtzeit-Analyseplattform, oder sogar eine weitere Streaming-Anwendung. Die gewählte Senke sollte mit dem Format und der Struktur der Datenpipeline kompatibel sein. 

  • Überwachung der Pipeline

Streaming ETL-Pipelines erfordern eine ständige Überwachung und Wartung. Implementieren Sie Tools zur Leistungsüberwachung, um den Datendurchsatz zu verfolgen, Engpässe zu identifizieren und einen reibungslosen Pipeline-Betrieb sicherzustellen.

Herausforderungen beim ETL-Streaming  

Streaming-ETL kann Hochgeschwindigkeitsdaten sofort verarbeiten, die Verwaltung von Streaming-Pipelines ist jedoch aufgrund ihrer inhärenten Komplexität und des höheren Ressourcenbedarfs eine Herausforderung. Kontinuierliche Datenströme können die Verarbeitungsinfrastruktur überlasten und zu Engpässen und Verzögerungen führen. Außerdem müssen bei Hochgeschwindigkeitsdaten Fehler und Inkonsistenzen in Echtzeit identifiziert und behoben werden, was eine größere Herausforderung darstellt als die Fehlerbehandlung in einem Batch-Prozess.

Allerdings erfordern nicht alle Anwendungsfälle diesen Ansatz oder sind dafür geeignet. Viele Datenszenarien erfordern umfangreiche Transformationen und komplexe Datenintegration oder beinhalten nur manchmal generierte Daten. Für diese Situationen bietet ETL nahezu in Echtzeit eine überzeugende Alternative. Unternehmen, die die Vorteile von Erkenntnissen in Echtzeit mit der Verwaltbarkeit in Einklang bringen möchten, sind mit einem ETL-Ansatz nahezu in Echtzeit besser dran.

Streaming-ETL-Tools  

Streaming-ETL-Tools und -Plattformen erfassen, verarbeiten und transformieren kontinuierliche Datenströme. Über die Kernfunktionalität hinaus bieten Streaming-ETL-Tools zusätzliche Vorteile und integrierte Funktionen zur Datenbereinigung und -validierung. Diese Tools können auch in eine Vielzahl von Datenquellen und -zielen integriert werden. Viele Streaming-ETL-Tools bieten Überwachungs- und Verwaltungsfunktionen, um die Pipeline-Leistung zu verfolgen, Probleme zu identifizieren und den reibungslosen Fluss von Echtzeitdaten sicherzustellen.

Abschließende Überlegungen  

Viele Unternehmen verlassen sich auf Echtzeitdaten, um sofortige datengestützte Entscheidungen zu treffen. Streaming ETL funktioniert einwandfrei bei der Verwaltung und Verarbeitung von Echtzeitdaten.  

Obwohl Streaming-ETL erhebliche Vorteile hinsichtlich der Datenverarbeitung in Echtzeit und sofortigen Erkenntnissen bietet, es gibt mehrere Anwendungsfälle woher ein traditioneller oder nahezu Echtzeit-ETL-Ansatz kann besser arbeiten. Jede Verwendung verstehen Fälle Die Ermittlung spezifischer Anforderungen und Ziele ist für die Ermittlung der am besten geeigneten Methode von entscheidender Bedeutung Annäherung an Datenintegration und -verarbeitung. 

Angenommen, Ihre Organisation benötigt schnellen Zugriff auf Daten, aber braucht nicht es in Echtzeit. In diesem Fall kann ein ETL-Tool mit Datenverarbeitungsfunktionen nahezu in Echtzeit eine praktikable Lösung sein.  

Astera bietet eine End-to-End-Lösung ETL-Plattform angetrieben durch KI und Automatisierung. Es ist eine 100 % codefreie Lösung mit integrierten Transformationen und nativen Konnektoren, die es Ihnen ermöglicht, einfach eine Verbindung zu Daten herzustellen und diese zu verschieben, egal ob vor Ort oder in der Cloud. Darüber hinaus bietet es ein Datenqualitätsmanagement, mit dem Sie Daten nahtlos bereinigen und validieren können. Mit seiner einheitlichen und intuitiven Benutzeroberfläche Astera stellt sicher, dass die Plattform auch für technisch nicht versierte Benutzer zugänglich ist.  

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Autoren:

  • Zoha Shakoor
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