Was ist Zero ETL? Komponenten, Vorteile und Funktionsweise
Null ETL ist eine Datenmenge Integration Technik wo Daten von der Quelle zum Ziel übertragen werden, ohne dass eine herkömmliche Verbindung erforderlich ist ETL (Extrahieren, Transformieren, Laden) verarbeiten. Null-ETL Vereinfacht Datenzugänglichkeit, indem nahtlose Abfragen über unterschiedliche Datenquellen hinweg ermöglicht werden, ohne dass dies erforderlich ist umfangreiche Datenbewegung.
Zero-ETL ist ein relativ neuer Ansatz zur Datenintegration und -verwaltung– eine Abkehr vom traditionellen ETL-Paradigma. In einer Zero-ETL-Architektur erfolgt die Datenintegration in Echtzeit oder nahezu in Echtzeit, wodurch die Latenz zwischen der Datengenerierung und ihrer Verfügbarkeit für die Analyse minimiert wird.
Mit Bei Zero-ETL besteht die Idee darin, während des Datenabfrageprozesses eine Transformation durchzuführen. Es eliminiert zeitaufwändige Schritte und ermöglicht Unternehmen die Analyse und Abfrage von Daten direkt von der Quelle in Echtzeit. Dieser Prozess macht auch die Notwendigkeit einer Zwischenspeicherung der Daten überflüssig in einem Bereitstellungsbereich.
Damit Lasst uns Stöbern Sie weiter und sehen Sie, wie Zero-ETL funktioniert und wie it kann be vorteilhaft in sicher Datenmanagement Anwendungsfälle.
Wie funktioniert Zero-ETL?
Im Gegensatz zu herkömmlichem ETL, bei dem es um eine zeitaufwändige Datentransformation vor dem Laden in das Ziel-Repository geht, verfolgt Zero-ETL einen anderen Ansatz, da es die Abhängigkeit davon eliminiert geplante Stapelverarbeitung im ETL.
Es nutzt Technologien wie Data Lakes und Schema-on-Read (ein Datenspeicher- und -verarbeitungsansatz, bei dem Daten in ihrem Rohformat gespeichert werden, ohne dass eine vorherige Schemadefinition erforderlich ist). die es Unternehmen ermöglichen, sofort Erkenntnisse aus unstrukturierten Datenquellen zu gewinnen.
Darüber hinaus nutzt Zero-ETL auch Techniken zur Datenvirtualisierung und -föderation, um eine einheitliche Ansicht bereitzustellen, ohne diese physisch zu verschieben oder zu transformieren. All dies reduziert den Zeitaufwand für die Datenaufbereitung erheblich und ermöglicht sofortige Erkenntnisse aus Rohdaten.
Itist wichtig Betrachten Sie die Schlüsselkomponenten von Zero-ETL uverstehen wie es funktioniert. Denken Sie daran, dass Zero-ETL keine Technologie, sondern vielmehr eine Philosophie und ein Ansatz zur Datenintegration ist. Daher bezieht sich der Begriff „Komponenten von Zero-ETL“ auf Schlüsselelemente und Strategien, die zur Erreichung seiner Ziele beitragen.
Damit Lasst uns Entdecken Sie sie im Detail:
Keine ETL-Komponenten
- Datenreplikation in Echtzeit
Es ist ein grundlegender Bestandteil von Zero-ETL. Unternehmen nutzen Echtzeit-Datenintegrationstechnologien, um den kontinuierlichen Datenfluss von Quellsystemen zu Zielrepositorys zu erleichtern. Das unterscheidet von herkömmlichen Batch-Verarbeitungsmethoden von ETL, die nach vordefinierten Zeitplänen arbeiten. Durch den Einsatz von Echtzeit-Datenstreaming-Technologien kann auch die mit der Datenverarbeitung verbundene Latenz minimiert werden. Es reduziert auch die Abhängigkeit weiter Vorverarbeitung und Bereitstellung der Daten vor der Analyse.
- Data Lakes und Objektspeicher
Data Lakes stellen einen anderen dar lebenswichtig Bestandteil des Zero-ETL-Frameworks. Sie speichern rohe, unstrukturierte und nicht transformierte Daten, darunter diverse Typen Gefällt mir Videos, Texte, Bilder und mehr. Dadurch stehen die Daten sofort für die Analyse zur Verfügung.
Andererseits ermöglichen Objektspeichersysteme Unternehmen die direkte Analyse von in ihrem Originalformat gespeicherten Daten und machen eine vorherige Datentransformation überflüssig. Es bietet eine effiziente und skalierbare Möglichkeit, Daten als diskrete Objekte zu speichern und abzurufen, wobei jedes Objekt über die Daten selbst sowie zugehörige Metadaten verfügt.
- Datenmanagementtechnologien
Datenföderation und Datenvirtualisierung sind wichtige Datenverwaltungstechnologien, die die Funktionalität von Zero-ETL erleichtern. Bei beiden geht es um die Erstellung einer virtuellen Ebene, die Daten aus verschiedenen Quellen integriert und eine einheitliche und abstrakte Ansicht für einfacheren Zugriff und einfachere Abfragen bietet. All dies kann ohne die Notwendigkeit einer Physica durchgeführt werdenlDaten verschieben oder transformieren.
- Qualifizierte Mitarbeiter
Ohne a erfahren Team, flächendeckende Gesundheitsprogramme die mit Zero-ETL verbundenen Tools und Technologien wird schwierig. Daher benötigen Analysten und Datenwissenschaftler eine entsprechende Schulung, um sich zurechtzufinden ETL-Tools und in der Lage sein, Datenintegrationspipelines zu verstehen. SQL-Kenntnisse sind auch für die Abfrage und Bearbeitung von in Datenbanken oder Warehouses gespeicherten Daten unerlässlich. All dies muss berücksichtigt werden, bevor Mitarbeiter im Rahmen einer Null-ETL-Strategie eingestellt werden.
- Vielfalt der Datenquellen
Ein weiterer Bestandteil von Zero-ETL ist die Unterbringung und Integration verschiedenster Datenquellen. Unternehmen wollen unterschiedliche Datenquellen verarbeiten, ohne dass eine vorherige Standardisierung erforderlich ist. Die Vielfalt der Datenquellen umfasst verschiedene Arten von Informationen, einschließlich strukturierter, halbstrukturierter und unstrukturierter Daten.
Zero ETL und andere Nicht-ETL-Datenintegrationstechniken
Wie andere Nicht-ETL-Techniken priorisiert Zero ETL minimale Datenbewegungen und -transformationen für Echtzeit-Datenzugriff und Einfachheit. Sie unterscheidet sich jedoch von anderen Nicht-ETL-Methoden aufgrund ihres spezifischen Ansatzes, des Datenverarbeitungsgrads und der Komplexität.
Lassen Sie uns diskutieren, wie Zero-ETL im Vergleich zu einigen Datenintegrationstechniken abschneidet, die nicht in erster Linie ETL beinhalten.
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ELT (Extrahieren, Laden, Transformieren):
- Ähnlichkeiten:
Beide minimieren die Datenbewegung, indem sie die Daten nach dem Laden transformieren.
- Unterschiede:
Bühnenbereich: ELT Verwendet typischerweise einen Staging-Bereich für die Datentransformation in der Zieldatenbank, während Zero-ETL auf direkten Quellzugriff abzielt.
Komplexität: ELT verarbeitet komplexe Transformationen effizient im Staging-Bereich, während Zero-ETL keine Transformation beinhaltet.
Latenz: ELT führt aufgrund des Staging zu einer gewissen Latenz, während Zero-ETL den Echtzeitzugriff priorisiert.
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CDC (Change Data Capture):
- Komplementär:
CDC kann mit Zero-ETL verwendet werden, um Echtzeitänderungen effizient zu erfassen.
- Unterschiede:
Geltungsbereich: Obwohl CDC Teil einer ETL-Pipeline sein kann, handelt es sich nicht unbedingt um ETL, da CDC nur Datenänderungen erfasst. Zero-ETL hingegen zielt darauf ab, sämtliche Datenbewegungen und -transformationen zu eliminieren.
Anfangsdaten: CDC übernimmt keine anfänglichen Datenladevorgänge, sodass zusätzliche Lösungen in einem Zero-ETL-Kontext erforderlich sind.
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Datenvirtualisierung:
- Ähnlichkeiten:
Beide vermeiden die physische Bewegung von Daten und bieten virtuellen Zugriff auf Daten.
- Unterschiede:
Leistung: Zero-ETL bietet möglicherweise eine bessere Leistung bei direktem Quellzugriff im Vergleich zum Virtualisierungsaufwand.
Kontrolle: Virtualisierung gewährt eine detaillierte Kontrolle über den Datenzugriff, während Zero-ETL auf Quellsystemberechtigungen basiert.
Transformationen: Kann grundlegende Transformationen umfassen, während Zero-ETL diese minimiert.
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API-Integrationen:
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Komplementär:
APIs können innerhalb von Zero-ETL für spezifische Datenzugriffsanforderungen verwendet werden.
- Unterschiede:
Geltungsbereich: APIs sind gezielte Zugriffspunkte, während Zero-ETL auf eine breitere Datenintegration abzielt.
Komplexität: Erstellen und Warten von APIs könnten komplexer sein als Null-ETL-Lösungen.
Sicherheit: APIs erfordern robuste Sicherheitsmaßnahmen im Vergleich zur Abhängigkeit von Zero-ETL von Quellsystemkontrollen.
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Datenföderation:
- Ähnlichkeiten:
Beide ermöglichen die Abfrage von Daten über mehrere Quellen hinweg, ohne sie zu zentralisieren.
- Unterschiede:
Steuern: Zero-ETL konzentriert sich auf Einfachheit, während Federation eine detailliertere Kontrolle über Datenzugriff und -transformationen bietet.
Komplexität: Das Einrichten und Verwalten eines Verbunds kann komplexer sein als bei Zero-ETL-Lösungen.
Eigenschaften: Abhängig von der Implementierung kann der Datenföderationsprozess im Vergleich zum direkten Zugriff von Zero-ETL zu Leistungseinbußen führen.
Keine ETL-Vorteile
Zero ETL bietet viele Vorteile, die zu Verbesserungen führen können Datenintegration Prozesse und Analytik. ThDrei Vorteile von Null-ETL sind:
Schnelligkeit
Da beim Zero-ETL-Ansatz keine Datentransformation oder -manipulation erforderlich ist, ist dieser Prozess tendenziell schneller als andere herkömmliche Prozesse wie ETL. Bei Zero-ETL liegt der Schwerpunkt auf der direkten Datenbewegung, die schnelle Datenmigrationen ermöglicht. Eine schnelle Datenübertragung erweist sich als entscheidend, wenn eine Datenbereitstellung in Echtzeit erforderlich ist, insbesondere für eine schnelle Entscheidungsfindung.
Optimierte Datenanalyse
Mit Zero-ETL ist es möglich, während des Datenflusses auf Daten zuzugreifen und diese zu analysieren. Da keine Batch-Transformationen und keine umfangreiche Vorverarbeitung erforderlich sind, wird die Latenz reduziert. Zero ETL gewährleistet die Rationalisierung der Datenanalyse, ermöglicht zeitnahe Erkenntnisse und verbessert das Gesamterlebnis.
Echtzeit-Einblicke
Zero ETL ermöglicht es Unternehmen, auf Daten zuzugreifen und diese zu analysieren, während sie generiert werden. Sofern keine umfangreichen Transformationen erforderlich sind, stehen die Daten in Echtzeit zur Verfügung.
Zum Beispiel Cybersicherheitsfirmen können. Führen Sie Zero-ETL für die Erkennung von Bedrohungen in Echtzeit ein. Da herkömmliche ETL-Prozesse zu Verzögerungen bei der Verarbeitung und Analyse von Sicherheitsereignisprotokollen führen, kann es bei Unternehmen zu Verzögerungen bei der Identifizierung potenzieller Bedrohungen kommen. Aber mit Zero-ETL können Unternehmen Protokolldaten sofort analysieren, während sie generiert werden, und Cybersicherheitsprobleme proaktiv angehen.
Null ETL-Anwendungsfälle
ETL is an unverzichtbar Ansatz zur Datenintegration, insbesondere wenn eine komplexe Datentransformation erforderlich ist. Aber, dort sind einige Szenarienos wo eine Organisation wäre mit Null-ETL viel besser dran. Manche dieser Nutzung Fälle sind:
Schnelle Replikation
Es bezieht sich auf die schnelle Duplizierung von Daten von einem Quell- auf ein Zielsystem, Halten Sie das Ziel kontinuierlich mit den Änderungen in den Quelldaten synchronisiert. Zero-ETL ist für dieses Szenario gut geeignet, da es sich auf Echtzeit-Datenverarbeitung und Schema-on-Read konzentriert Grundsätze. Die Schema-on-Read-Prinzipien ermöglichen eine spontane Interpretation und Strukturierung von Daten während der Analyse und entsprechen so der Notwendigkeit schneller Aktualisierungen ohne umfangreiche Vorverarbeitung.
Echtzeitüberwachung und -änderung
Zero-ETL erweist sich in Fällen als äußerst effektiv, in denen eine kontinuierliche Überwachung und Alarmierung erforderlich ist, beispielsweise bei Anwendungen zur Betrugserkennung und Netzwerküberwachung.
Da es Daten in Echtzeit aus verschiedenen Echtzeitquellen streamt, ermöglicht Zero-ETL die sofortige Identifizierung von Abweichungen von erwarteten Mustern oder verdächtigen Aktivitäten. Die schnelle und reaktionsschnelle Natur von Zero-ETL ist in solchen Fällen von Vorteil folgende woher Proaktive Reaktion und rechtzeitige Erkennung sind wichtig.
Kundenverhaltensanalyse
Die Analyse des Kundenverhaltens ist eine weitere Situation, in der sich Zero-ETL bewährt effektiver als herkömmliche ETL-Prozesse. Dies ist auf die Fähigkeit von Zero-ETL zurückzuführen, sofortige Einblicke ohne Verzögerungen zu ermöglichen. Die Echtzeit-Datenstreaming-Funktion von Zero-ETL sorgt für dieses Engagement die Datenerfassung, Kundeninteraktionen und Transaktionen stehen zur Analyse zur Verfügung sobald sie auftreten. Dies ermöglicht es Unternehmen, sofort auf sich abzeichnende Muster, personalisierte Empfehlungen und entsprechende Interaktionen mit dem Kundensupport zu reagieren.
Null ETL ersetzt ETL nicht
Null ETLs Die Popularität beruht auf der Überzeugung, dass es sich um einen futuristischen Ansatz oder sogar eine Alternative zu herkömmlichen Datenintegrationsprozessen handelt. Die traditionellen ETL-Prozesse werden in Organisationen seit Jahrzehnten eingesetzt, Einstellung die Grundlage für viele tiefergehende Analyseaufgaben. Seit Null-ETL bekannt ist für seine außergewöhnliche Geschwindigkeit unter Berücksichtigung des Ansatzes der direkten Datenübertragung, it Noch die nicht abschließenly ersetzen ETL.
Daher sind es ist eine Vision, mit der du ein Erlebnis für deine Kunden schaffen willst. Es ist wichtig, die vorherrschenden Missverständnisse bezüglich Zero-ETL zu diskutieren. Hier sind einige Gründe dafür Null-ETL können.nicht ersetzen ETL:
Mangelnde Integration außerhalb des Ökosystems
Ähnlich wie Snowflake mit seinem Unistore treibt Amazon seinen Zero-ETL-Ansatz in letzter Zeit ziemlich stark voran. Betrachten Sie zunächst die Ankündigung zur Einführung von AWS Zero-ETL-Integrationen für Amazon Aurora PostgreSQL, Amazon RDS und Amazon DynamoDB mit Amazon Redshift. Dementsprechend sind auch andere Player, darunter Google und Microsoft, diesem Beispiel gefolgt.
Hierbei ist jedoch zu beachten, dass Unternehmen die Vorteile von Zero-ETL nur dann nutzen können, wenn sie im Ökosystem bleiben. Da es bei Zero-ETL darum geht, Daten zu übertragen als so schnell wie möglich, Integration mit Systemen außerhalb des Ökosystems von, sagen wir AWS, kann eine Herausforderung, wenn nicht sogar unmöglich sein.
Komplexe Transformationen können nicht verarbeitet werden
Da der Null-ETL Ansatz hängt Aufgrund der In-Place-Verarbeitung ist es nicht ideal für Szenarien, die Datentransformationen oder die Kombination von Daten aus verschiedenen Quellen erfordern. Darüber hinaus erfordern hochkomplexe Daten mehr Entwicklungs- und Wartungsressourcen für die Pflege Null-ETL Lösungen
Im Vergleich zu Null-ETLTraditionelles ETL eignet sich gut für komplexe und umfangreiche Datentransformationen Vorverarbeitung. Es ermöglicht Firmen und Organisationen, Daten zu strukturieren und zu bereinigen, bevor sie in ein Ziel-Repository übertragen werden.
Mangelnde Datenqualitätssicherung
Obwohl Null-ETL Da ETL sehr reaktionsschnell ist und einen Geschwindigkeitsvorteil bietet, bietet es möglicherweise nicht das gleiche Maß an Datenqualitätssicherung wie ETL. Qualitätskontrollen sollen in den Analyseprozess integriert werdenDies stellt die Herausforderung dar, die Datenintegrität bei spontanen Transformationen aufrechtzuerhalten. Diese Verschiebung im Zeitpunkt und in der Art der Qualitätsprüfungen erzählt über die Notwendigkeit sorgfältiger Überlegung.
Herkömmliche ETL-Prozesse umfassen umfassende Datenqualität Überprüfungen wie Kompetenzkonsistenz, Datengenauigkeit usw. sowie Transformationen während der Staging-Phase. Dadurch wird sichergestellt, dass nur genaue Daten in das Ziel geladen werden.
Kosteneffizienz und Stapelverarbeitung
Die Stapelverarbeitung ist mit ETL häufig kostengünstiger und praktischer für die Verarbeitung großer Datenmengen, die regelmäßig verarbeitet werden können. Dies gilt insbesondere dann, wenn die Datenverarbeitung in Echtzeit oder nahezu in Echtzeit keine einschränkende Anforderung darstellt und es zu Verzögerungen kommt nicht beeinflussen wichtige Entscheidungen.
Echtzeit-Datenstreaming in Null-ETL Es entstehen höhere Kosten für eine schnelle Datenverarbeitung. Dies macht es weniger kosteneffizient in Fällen, in denen die Stapelverarbeitung ideal für Geschäftsanforderungen und Ressourcenbeschränkungen ist.
Fazit
Null ETL kann sein ein lebensfähiges Ansatz in sicher Fälle aufgrund der schnellen Reaktion und der direkten Überweisungen. Aber, Es erfordert auch erhebliche Investitionen in Datenverwaltungstechnologien und an Fachpersonal, um effizient umsetzbare Erkenntnisse abzuleiten.
Beide traditionell ETL und Zero ETL haben ihre Vorzüge und die Präferenz hängt von der spezifischen Verwendung und den Anforderungen ab. Bei der Verwaltung von Daten auf Unternehmensebene bietet traditionelles ETL ein zentralisiertes System, um Daten aus verschiedenen Quellen nicht nur zu integrieren, sondern auch umzuwandeln und ihre Qualität zu verbessern.
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