Qu’est-ce que le streaming ETL ?

Qu’est-ce que le streaming ETL ? 

Le streaming ETL est une approche moderne de extraction, transformation et chargement (ETL) qui traite et déplace les données de la source à la destination en temps réel. Il s'appuie sur le temps réel pipelines de données qui traite les événements au fur et à mesure qu’ils se produisent. Les événements font référence à diverses informations individuelles au sein du flux de données. Selon la source et la finalité des données, un événement peut être une visite d'un seul utilisateur sur un site Web, une nouvelle publication sur une plateforme de médias sociaux ou un point de données provenant d'un capteur de température.

En d’autres termes, chaque fois que les systèmes sources génèrent des données, le système ou la plate-forme ETL de streaming les extrait, les transforme et les charge automatiquement dans le système cible. Au fur et à mesure que les données circulent dans le pipeline, le système effectue diverses opérations telles que le filtrage, le routage et le mappage, permettant un retour immédiat et des analyses en temps réel basées sur les dernières données.

Architecture ETL de diffusion en continu 

L'ETL traditionnel et l'ETL en streaming sont des concepts similaires, mais l'ETL en streaming utilise une architecture de traitement en temps réel. En conventionnel ETL, les données proviennent d'une source, sont stockées dans une zone de préparation pour traitement, puis sont déplacées vers la destination (entrepôt de données). Dans le streaming ETL, la source alimente les données en temps réel directement dans une plateforme de traitement de flux.

Cette plateforme fait office de moteur central, ingérer, transformation, et enrichir les données comme il se déplace. Les données traitées peuvent ensuite être livrées vers des entrepôts de données ou des lacs de données pour analyse. Les données peuvent également être acheminées retour à la source pour apporter rétroaction en temps réel.  

La conception d'une architecture ETL de streaming repose sur cinq couches logiques.  

1. La source

La première couche représente l'origine des données. Il comprend les plateformes de médias sociaux, les appareils Internet des objets (IoT) et les fichiers journaux générés par les applications Web et mobiles. Cela inclut également les appareils mobiles qui créent des données semi-structurées ou non structurées sous forme de flux continus à grande vitesse.  

2. Stockage de flux

La couche de stockage de flux fournit des composants évolutifs et économiques pour stocker des données en streaming, telles que des systèmes de bases de données, des sources de valeurs-clés ou des services de stockage d'objets. Dans la couche de stockage, les données de streaming peuvent être stockées dans l'ordre il a été reçu pendant une durée déterminée.  

3. Ingestion de flux

La couche d'ingestion consolide les données provenant de diverses sources en temps réel. Ces données en streaming est ingéré grâce à des protocoles et des connecteurs de transfert de données efficaces.  

4. Traitement des flux

Les couches de traitement de flux transforment les données entrantes en un état utilisable grâce à la validation, au nettoyage, à la normalisation, aux contrôles de qualité des données et aux transformations des données. Dans la couche de traitement, les enregistrements en streaming sont lus au fur et à mesure de leur production, permettant une analyse en temps réel. 

5. Destination

La destination est une couche spécialement conçue, en fonction d'un cas d'utilisation spécifique. Il peut s'agir d'une application basée sur des événements, d'un lac Web, d'un base de donnéesOu un entrepôt de données.  

Une autre différence entre les architectures ETL de streaming traditionnelles et en temps réel réside dans le flux de données. Dans ce dernier, les données traitées peuvent être livrées vers les destinations et potentiellement renvoyés à la source dans en temps réel. En d’autres termes, ETL en temps réel offre la possibilité de repenser le flux de diverses applications. 

ETL par lots vs. ETL en streaming  

In le traitement par lots, le logiciel ETL extrait les données par lots d'une source selon un flux de travail planifié, transforme ces données et les charge dans un référentiel ou un entrepôt de données. D'un autre côté, le streaming ETL est un flux et un traitement constants de données de la source à sa destination. Il permet l’extraction et la transformation automatiques des données. Ensuite, il le charge vers n'importe quelle destination lors de la création de l'événement.  

Le streaming ETL offre moins de latence car il traite les données dans temps réel et télécharge et met à jour en permanence les résultats. En revanche, la latence dans l'ETL par lots est plus élevée car les données est traité par intervalles. Généralement, la latence varie de quelques minutes à quelques heures pour le traitement par lots.  

Une autre différence entre le streaming et le traitement ETL par lots est le volume de données traitées. Normalement, un Pipeline ETL est parfaitement adapté au traitement de grands volumes de données collectées au fil du temps tandis que le streaming ETL est excellent 'reset' option pour gérer les données à grande vitesse qui nécessitent un traitement immédiat.  

Le streaming ETL implique une tâche unique et de longue durée mettant à jour en permanence les données traitées. Il gère mieux les échecs que l'ETL par lots car les résultats, les transformations partielles des données qui continuellement nourris dans le processus global, sont générés progressivement. Le système ne rejette pas les résultats déjà générés en cas d'échec. Néanmoins, il retraite les données là où elles se sont arrêtées. En revanche, le traitement par lots écrit les résultats sous forme de morceaux. Si un échec se produit, cela peut entraîner des données incomplètes, ce qui nécessite de traiter l'ensemble du lot. être retraité, ce qui prend du temps et nécessite beaucoup de ressources.  

Les avantages du streaming ETL 

Le streaming ETL aide les entreprises à prendre des décisions plus rapidement car les données sont traitées dès leur arrivée. Voici quelques avantages supplémentaires du streaming ETL pour les organisations qui s'appuient sur des données en temps réel. 

Analyse en temps réel

Le traitement continu des données du système ETL en streaming garantit que les informations sont toujours à jour. Cela s'avère utile lorsque des actions et des décisions rapides sont nécessaires sur la base des données les plus récentes, par exemple en effectuant des ajustements en temps réel dans la logistique de la chaîne d'approvisionnement.

Intégrité cohérente des données

L'ETL de streaming reste élevé qualité des données en surveillant et en corrigeant en permanence les incohérences des données au fur et à mesure qu'elles surviennent. En identifiant et en corrigeant les erreurs au fur et à mesure se produire, le streaming ETL minimise les inexactitudes dans les données. Cette amélioration continue garantit que les organisations disposent d’informations claires et fiables pour prendre des décisions éclairées.   

Adaptabilité au volume de données

Les plateformes ETL de streaming combinent des techniques pour faire face à l’augmentation des volumes de données. Ils peuvent évoluer horizontalement et ajouter plus de puissance de traitement pour répartir la charge de travail. Certaines plates-formes utilisent le traitement en mémoire pour gérer les pics de données en temps réel sans surcharger les systèmes de stockage.

Intégration sur toutes les plateformes

Le streaming ETL peut gérer divers formats et sources de données, depuis les bases de données traditionnelles et les plates-formes cloud jusqu'aux appareils IoT. Cette intégration fluide entre différentes plates-formes de données rationalise le pipeline de traitement des données et crée une approche unifiée pour gestion des données.

Aperçus approfondis

Il intègre les données entrantes avec des sources externes, les nettoie ou les augmente avec des informations pertinentes supplémentaires au fur et à mesure que les données arrivent. Par exemple, les flux de données entrants peuvent être fusionnés avec des données historiques, offrant une vue complète pour l'analyse prédictive, la détection d'anomalies ou la tendance. identification. 

Cas d'utilisation du streaming ETL  

Le streaming ETL est bénéfique dans divers domaines et améliore la prise de décision globale et l'efficacité opérationnelle des entreprises.  

Détection de fraude  

Le streaming ETL permet aux institutions financières d’analyser instantanément les données de transaction en temps réel. Il leur permet de détecter la fraude en analysant les écarts d'un client par rapport à ses habitudes de dépenses habituelles et en répondant aux activités frauduleuses au fur et à mesure qu'elles se produisent. L'analyse rapide renforce la sécurité des transactions et réduit le risque de pertes financières.

Surveillance des soins de santé  

Grâce au streaming ETL, les organismes de santé peuvent extraire des données sur les patients en temps réel à partir de différentes sources, telles que des appareils portables, des équipements hospitaliers et des dossiers de santé électroniques. Cela permet l’analyse immédiate des signes vitaux et d’autres paramètres de santé importants.

La surveillance des données en temps réel permet aux prestataires de soins de santé de mettre en place des systèmes d'alerte précoce qui détectent les changements soudains ou les tendances inhabituelles dans l'état de santé d'un patient afin de déclencher une intervention rapide et d'améliorer les résultats pour les patients. Streaming ETL prend également en charge des modèles prédictifs qui utilisent des données historiques et actuelles pour prédire les risques potentiels pour la santé ou l'aggravation des conditions, contribuant ainsi à une gestion proactive des soins de santé.

Création de pipelines ETL de streaming  

L'analyse en temps réel s'appuie largement sur un solide pipeline ETL de streaming qui prend en charge la livraison et la transformation continues des flux de données vers le moteur. La mise en place d'un pipeline d'architecture de streaming pour gérer différents formats de données est un défi.

Il existe quelques étapes et stratégies clés impliquées dans sa structuration afin de tirer le meilleur parti d'un pipeline ETL de streaming :

• Définir des sources de données

La première étape consiste à identifier les sources de données en temps réel qui alimenteront le pipeline. Cette étape inclut les données de parcours des clients, les relevés des capteurs des appareils IoT, les flux de réseaux sociaux ou les journaux de transactions en temps réel. Comprendre le format (par exemple JSON, CSV) et la structure de ces données est essentiel pour concevoir le pipeline efficacement.

• Choisir une plateforme de streaming

Sélectionnez une plate-forme capable d'ingérer, de traiter et de transporter des flux de données en temps réel. Tenez compte de facteurs tels que l’évolutivité, la tolérance aux pannes et les capacités d’intégration lors du choix.

• Conception de la logique de transformation des données

Le streaming de données nécessite souvent des transformations en temps réel pour les préparer à l'analyse. Filtrer les données non pertinentes, analyser des structures de données complexes, appliquer des agrégations ou effectuer des calculs sont typiques d'un pipeline de données en streaming.

• Processus de nettoyage des données

Intégrez des contrôles de nettoyage et de validation des données pour identifier et corriger toute anomalie. Cette étape consiste à définir des règles de qualité des données, à gérer les valeurs manquantes ou à effectuer une normalisation des données.

• Sélection de la destination

Les données transformées ruisseaux la destination est le récepteur de données. Cela peut être un entrepôt de données, une plateforme d'analyse en temps réel, ou pair une autre application de streaming. Le récepteur choisi doit être compatible avec le format et la structure du pipeline de données. 

• Surveillance du pipeline

Les pipelines ETL en streaming nécessitent une surveillance et une maintenance continues. Mettez en œuvre des outils de surveillance des performances pour suivre le débit des données, identifier les goulots d'étranglement et garantir le bon fonctionnement du pipeline.

Les défis du streaming ETL  

L'ETL de streaming peut traiter immédiatement des données à grande vitesse, mais la gestion des pipelines de streaming est un défi en raison de leur complexité inhérente et de leur demande de ressources plus élevée. Les flux de données continus peuvent surcharger l’infrastructure de traitement, provoquant des goulots d’étranglement et des retards. De plus, avec des données à grande vitesse, les erreurs et les incohérences doivent être identifiées et traitées en temps réel, ce qui est plus difficile que la gestion des erreurs dans un processus par lots.

Cependant, tous les cas d’utilisation ne nécessitent pas ou ne conviennent pas à cette approche. De nombreux scénarios de données nécessitent des transformations approfondies et une intégration de données complexe ou impliquent des données générées seulement de temps en temps. Pour ces situations, l’ETL en temps quasi réel constitue une alternative intéressante. Les organisations cherchant à équilibrer les avantages des informations en temps réel et la facilité de gestion bénéficieront d’une approche ETL quasiment en temps réel.

Outils ETL de diffusion en continu  

Les outils et plateformes ETL de streaming ingèrent, traitent et transforment des flux de données continus. Au-delà des fonctionnalités de base, les outils ETL de streaming offrent des avantages supplémentaires et des fonctionnalités intégrées pour le nettoyage et la validation des données. Ces outils peuvent également s'intégrer à diverses sources et destinations de données. De nombreux outils ETL de streaming offrent des fonctionnalités de surveillance et de gestion pour suivre les performances du pipeline, identifier les problèmes et garantir le flux fluide des données en temps réel.

Réflexions finales  

De nombreuses entreprises s'appuient sur des données en temps réel pour prendre des décisions instantanées fondées sur des données. Streaming ETL fonctionne parfaitement dans la gestion et le traitement des données en temps réel.  

Bien que le streaming ETL offre des avantages significatifs en termes de traitement des données en temps réel et d'informations immédiates, il y a plusieurs cas d'utilisation où une approche ETL traditionnelle ou en temps quasi réel peut mieux fonctionner. Comprendre chaque utilisation cas des exigences et des objectifs spécifiques sont essentiels pour déterminer la solution la plus appropriée. s'approcher intégration et traitement des données. 

Supposons que votre organisation ait besoin d'un accès rapide aux données mais n'a pas besoin il en en temps réel. Dans ce cas, un outil ETL doté de capacités de traitement des données en temps quasi réel peut constituer une solution viable.  

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