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¿Qué es la transmisión ETL?

Zoha Shakoor

Estratega de contenido

5 de junio de 2024.

¿Qué es la transmisión ETL? 

Streaming ETL es un enfoque moderno para extraer, transformar y cargar (ETL) que procesa y mueve datos desde el origen al destino en tiempo real. Se basa en tiempo real. canalizaciones de datos que procesan los acontecimientos a medida que ocurren. Los eventos se refieren a varias piezas individuales de información dentro del flujo de datos. Dependiendo de la fuente y el propósito de los datos, un evento podría ser la visita de un solo usuario a un sitio web, una nueva publicación en una plataforma de redes sociales o un punto de datos de un sensor de temperatura.

En otras palabras, cada vez que los sistemas de origen generan datos, el sistema o plataforma ETL de transmisión los extrae, transforma y carga automáticamente en el sistema de destino. A medida que los datos fluyen a través de la tubería, el sistema realiza varias operaciones, como filtrado, enrutamiento y mapeo, lo que permite comentarios inmediatos y análisis en tiempo real basados ​​en los datos más recientes.

Transmisión de arquitectura ETL 

ETL tradicional y de streaming son conceptos similares, pero el ETL de streaming utiliza una arquitectura de procesamiento en tiempo real. En convencional ETL, los datos provienen de una fuente, se almacenan en un área de preparación para su procesamiento y luego se trasladan al destino (almacén de datos). En la transmisión ETL, la fuente introduce datos en tiempo real directamente en una plataforma de procesamiento de transmisión.

Esta plataforma actúa como motor central, ingerir, transformando y enriquecer los datos mientras se mueve. Los datos procesados ​​pueden entonces ser entregados a almacenes de datos o lagos de datos para su análisis. Los datos también se pueden enrutar volver a la fuente para proporcionar retroalimentación en tiempo real.  

Imagen que muestra la arquitectura ETL de transmisión general

El diseño de una arquitectura ETL de streaming se basa en cinco capas lógicas.  

1. fuente

La primera capa representa el origen de los datos. Incluye plataformas de redes sociales, dispositivos de Internet de las cosas (IoT) y archivos de registro generados por aplicaciones web y móviles. También incluye dispositivos móviles que crean datos semiestructurados o no estructurados como flujos continuos a alta velocidad.  

2. Almacenamiento en streaming

La capa de almacenamiento de flujo proporciona componentes escalables y rentables para almacenar datos de flujo, como sistemas de bases de datos, fuentes de valores clave o servicios de almacenamiento de objetos. En la capa de almacenamiento, los datos de transmisión se pueden almacenar en el orden fue recibido durante un período de tiempo determinado.  

3. Ingestión de secuencias

La capa de ingesta consolida datos de varias fuentes. en tiempo real. Esta transmisión de datos es ingerido a través de protocolos y conectores eficientes de transferencia de datos.  

4. Procesamiento de flujo

Las capas de procesamiento de flujo transforman los datos entrantes a un estado utilizable mediante validación, limpieza, normalización, controles de calidad de los datos y transformaciones. En la capa de procesamiento, los registros de transmisión. se leen a medida que se producen, lo que permite realizar análisis en tiempo real. 

5. Destino

El destino es una capa diseñada específicamente, dependiendo de un caso de uso específico. Puede ser una aplicación basada en eventos, un lago web, un base de datos, o una almacenamiento de datos.  

Otra diferencia entre las arquitecturas ETL de transmisión en tiempo real y tradicionales radica en el flujo de datos. En lo ultimo, los datos procesados ​​pueden ser entregados a los destinos y potencialmente retroalimentado a la fuente en en tiempo real. En otras palabras, ETL en tiempo real brinda la oportunidad de repensar el flujo de diversas aplicaciones. 

ETL por lotes vs Transmisión ETL  

In procesamiento por lotes, el software ETL extrae datos en lotes de una fuente en un flujo de trabajo programado, transforma esos datos y los carga en un repositorio o almacén de datos. Por otro lado, el streaming ETL es un flujo y procesamiento constante de datos desde el origen hasta su destino. Permite la extracción y transformación automática de datos. Luego, lo carga en cualquier destino durante la creación del evento.  

Streaming ETL ofrece menos latencia ya que procesa datos en tiempo real y carga y actualiza continuamente los resultados. Por otro lado, la latencia en ETL por lotes es mayor porque los datos es procesado en intervalos. Normalmente, la latencia oscila entre unos pocos minutos y horas para el procesamiento por lotes.  

Otra diferencia entre streaming y ETL por lotes es el volumen de datos manejados. Batch ETL es adecuado para procesar grandes volúmenes de datos recopilados a lo largo del tiempo mientras que la transmisión ETL es un gran opción para manejar datos de alta velocidad que requieren procesamiento inmediato.  

La transmisión ETL implica un trabajo único y de larga duración que actualiza continuamente los datos procesados. Maneja fallas mejor que ETL por lotes porque los resultados, transformaciones de datos parciales que are continuamente Fed en el proceso general, se generan de forma incremental. El sistema no descarta los resultados ya generados si ocurre una falla. Aún así, reprocesa los datos desde donde los dejó. Por el contrario, el procesamiento por lotes escribe resultados en fragmentos. Si ocurre una falla, puede resultar en datos incompletos, lo que requerirá que todo el lote ser reprocesado, lo que requiere mucho tiempo y recursos.  

Los beneficios de la transmisión ETL 

La transmisión de ETL ayuda a las empresas a tomar decisiones más rápidamente, ya que los datos se procesan tan pronto como llegan. A continuación se presentan algunos beneficios adicionales de la transmisión de ETL para organizaciones que dependen de datos en tiempo real. 

Analítica en tiempo real

El procesamiento continuo de datos del sistema ETL de transmisión garantiza que los conocimientos estén siempre actualizados. Es útil cuando se requieren acciones y decisiones rápidas basadas en los datos más recientes, como realizar ajustes en tiempo real en la logística de la cadena de suministro.

Integridad de datos consistente

Streaming ETL se mantiene alto calidad de los datos monitoreando y corrigiendo continuamente las inconsistencias de los datos a medida que ocurren. Identificando y corrigiendo errores a medida que ocurren ocurrir, la transmisión ETL minimiza las imprecisiones en los datos. Esta mejora continua garantiza que las organizaciones tengan información limpia y confiable para tomar decisiones informadas.   

Adaptabilidad al volumen de datos

Las plataformas de streaming ETL combinan técnicas para hacer frente a los crecientes volúmenes de datos. Pueden escalar horizontalmente y agregar más potencia de procesamiento para distribuir la carga de trabajo. Algunas plataformas utilizan procesamiento en memoria para manejar aumentos repentinos de datos en tiempo real sin sobrecargar los sistemas de almacenamiento.

Integración entre plataformas

Streaming ETL puede manejar varios formatos y fuentes de datos, desde bases de datos tradicionales y plataformas en la nube hasta dispositivos IoT. Esta integración fluida entre diferentes plataformas de datos agiliza el proceso de procesamiento de datos y crea un enfoque unificado para datos de gestión.

Información detallada

Integra los datos entrantes con fuentes externas, los limpia o los aumenta con información relevante adicional a medida que ingresan los datos. Por ejemplo, los flujos de datos entrantes se pueden fusionar con datos históricos, ofreciendo una vista integral para análisis predictivos, detección de anomalías o tendencias. identificación. 

Transmisión de casos de uso de ETL  

La transmisión de ETL es beneficiosa en varios campos y mejora la toma de decisiones general y la eficiencia operativa de las empresas.  

Detección de fraude  

Streaming ETL permite a las instituciones financieras analizar instantáneamente datos de transacciones en tiempo real. Les permite detectar fraude analizando la desviación de un cliente de los patrones de gasto habituales y respondiendo a actividades fraudulentas a medida que ocurren. El análisis rápido aumenta la seguridad de las transacciones y reduce el riesgo de pérdidas financieras.

Monitoreo de atención médica  

Con la ayuda de la transmisión ETL, las organizaciones de salud pueden extraer datos de pacientes en tiempo real de diferentes fuentes, como dispositivos portátiles, equipos hospitalarios y registros médicos electrónicos. Esto permite el análisis inmediato de los signos vitales y otras métricas de salud importantes.

El monitoreo de datos en tiempo real permite a los proveedores de atención médica configurar sistemas de alerta temprana que detectan cambios repentinos o patrones inusuales en la salud de un paciente para impulsar una intervención oportuna y mejorar los resultados de los pacientes. Streaming ETL también admite modelos predictivos que utilizan datos históricos y actuales para predecir posibles riesgos para la salud o empeoramiento de condiciones, lo que ayuda en la gestión proactiva de la atención médica.

Creación de canalizaciones ETL de streaming  

El análisis en tiempo real depende en gran medida de una sólida canalización ETL de transmisión que respalda la entrega y transformación continua de flujos de datos al motor. Configurar una canalización de arquitectura de transmisión para manejar diferentes formatos de datos es un desafío.

Hay algunos pasos y estrategias clave involucrados en su estructuración para aprovechar al máximo una canalización ETL de transmisión:

  • Definición de fuentes de datos

El primer paso es identificar las fuentes de datos en tiempo real que alimentarán el proceso. Este paso incluye datos de flujo de clics de los clientes, lecturas de sensores de dispositivos IoT, feeds de redes sociales o registros de transacciones en tiempo real. Comprender el formato (p. ej., JSON, CSV) y la estructura de estos datos es esencial para diseñar la canalización de forma eficaz.

  • Elegir la plataforma de transmisión

Seleccione una plataforma capaz de ingerir, procesar y transportar flujos de datos en tiempo real. Considere factores como la escalabilidad, la tolerancia a fallas y las capacidades de integración al elegir.

La imagen muestra los pasos necesarios para crear canalizaciones de streaming etl.

  • Diseño de la lógica de transformación de datos

La transmisión de datos a menudo requiere transformaciones en tiempo real para prepararlos para el análisis. Filtrar datos irrelevantes, analizar estructuras de datos complejas, aplicar agregaciones o realizar cálculos son típicos de una canalización de datos en streaming.

  • Procesos de limpieza de datos

Integre comprobaciones de validación y limpieza de datos para identificar y corregir cualquier anomalía. Este paso implica definir reglas de calidad de datos, manejar valores faltantes o realizar la normalización de datos.

  • Seleccionar el destino

Los datos transformados corriente El destino es el sumidero de datos. puede ser un almacenamiento de datos, una plataforma de análisis en tiempo real, o even Otra aplicación de streaming. El sumidero elegido debe ser compatible con el formato y la estructura de la canalización de datos. 

  • Monitoreo del oleoducto

Streaming Tuberías ETL requieren monitoreo y mantenimiento continuo. Implemente herramientas de monitoreo del desempeño para rastrear el rendimiento de los datos, identificar cuellos de botella y garantizar un funcionamiento fluido del proceso.

Desafíos de la transmisión ETL  

Streaming ETL puede procesar datos de alta velocidad de forma inmediata, pero gestionar los canales de streaming es un desafío debido a su complejidad inherente y mayor demanda de recursos. Los flujos continuos de datos pueden saturar la infraestructura de procesamiento, provocando cuellos de botella y retrasos. Además, con datos de alta velocidad, los errores y las inconsistencias deben identificarse y abordarse en tiempo real, lo cual es más desafiante que manejar errores en un proceso por lotes.

Sin embargo, no todos los casos de uso requieren o son adecuados para este enfoque. Muchos escenarios de datos requieren transformaciones extensas e integración de datos compleja o involucran datos generados solo algunas veces. Para estas situaciones, ETL casi en tiempo real proporciona una alternativa convincente. Las organizaciones que busquen equilibrar las ventajas de la información en tiempo real con la capacidad de gestión estarán mejor con un enfoque de ETL casi en tiempo real.

Transmisión de herramientas ETL  

Las herramientas y plataformas de streaming ETL ingieren, procesan y transforman flujos de datos continuos. Más allá de la funcionalidad principal, las herramientas de transmisión ETL ofrecen beneficios adicionales y capacidades integradas para la limpieza y validación de datos. Estas herramientas también pueden integrarse con una variedad de fuentes y destinos de datos. Muchas herramientas de ETL de transmisión ofrecen funciones de monitoreo y administración para rastrear el rendimiento de la tubería, identificar problemas y garantizar el flujo fluido de datos en tiempo real.

Reflexiones Finales:  

Muchas empresas dependen de datos en tiempo real para tomar decisiones instantáneas respaldadas por datos. Streaming ETL funciona perfectamente en la gestión y procesamiento de datos en tiempo real.  

Aunque la transmisión ETL ofrece importantes beneficios en términos de procesamiento de datos en tiempo real e información inmediata, existen varios casos de uso donde un enfoque ETL tradicional o casi en tiempo real puede funcionar mejor. Entendiendo cada uso casos Los requisitos y objetivos específicos son esenciales para determinar el método más apropiado. acercarse a integración y procesamiento de datos. 

Supongamos que su organización requiere acceso rápido a los datos pero no necesita en en tiempo real. En ese caso, una herramienta ETL con capacidades de procesamiento de datos casi en tiempo real puede ser una solución viable.  

Astera ofrece un extremo a extremo plataforma ETL impulsado por IA y automatización. Debe ser una solución 100 % sin código con transformaciones integradas y conectores nativos que le permiten conectarse y mover datos fácilmente, ya sea de forma local o en la nube. También ofrece gestión de la calidad de los datos, lo que le permite limpiar y validar datos sin problemas. Con su interfaz de usuario unificada e intuitiva, Astera garantiza que la plataforma sea accesible incluso para usuarios no técnicos.  

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Autores:

  • Zoha Shakoor
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