O que é streaming ETL?

O que é streaming ETL? 

O streaming ETL é uma abordagem moderna para extração, transformação e carregamento (ETL) que processa e move dados da origem para o destino em tempo real. Ele depende de tempo real pipelines de dados que processam eventos à medida que eles ocorrem. Os eventos referem-se a várias informações individuais dentro do fluxo de dados. Dependendo da fonte e da finalidade dos dados, um evento pode ser uma visita de um único usuário a um site, uma nova postagem em uma plataforma de mídia social ou um ponto de dados de um sensor de temperatura.

Em outras palavras, sempre que os sistemas de origem geram dados, o sistema ou plataforma ETL de streaming os extrai, transforma e carrega automaticamente no sistema de destino. À medida que os dados fluem pelo pipeline, o sistema executa diversas operações, como filtragem, roteamento e mapeamento, permitindo feedback imediato e análises em tempo real com base nos dados mais recentes.

Arquitetura ETL de streaming 

ETL tradicional e de streaming são conceitos semelhantes, mas o ETL de streaming utiliza uma arquitetura de processamento em tempo real. Em convencional ETL, os dados vêm de uma origem, são armazenados em uma área de preparação para processamento e depois são movidos para o destino (data warehouse). No streaming ETL, a fonte alimenta dados em tempo real diretamente em uma plataforma de processamento de fluxo.

Esta plataforma funciona como um motor central, ingestão, transformando e enriquecendo os dados conforme ele se move. Os dados processados ​​podem então ser entregues para data warehouses ou data lakes para análise. Os dados também podem ser roteados de volta à fonte para fornecer feedback em tempo real.  

O design de uma arquitetura ETL de streaming depende de cinco camadas lógicas.  

1. fonte

A primeira camada representa a origem dos dados. Inclui plataformas de mídia social, dispositivos de Internet das Coisas (IoT) e arquivos de log gerados por aplicativos da web e móveis. Também inclui dispositivos móveis que criam dados semiestruturados ou não estruturados como fluxos contínuos em alta velocidade.  

2. Armazenamento de fluxo

A camada de armazenamento de fluxo fornece componentes escalonáveis ​​e econômicos para armazenar dados de streaming, como sistemas de banco de dados, fontes de valor-chave ou serviços de armazenamento de objetos. Na camada de armazenamento, dados de streaming podem ser armazenados na ordem foi recebido por um determinado período de tempo.  

3. Ingestão de fluxo

A camada de ingestão consolida dados de várias fontes em tempo real. Este streaming de dados é ingerido por meio de protocolos e conectores eficientes de transferência de dados.  

4. Processamento de fluxo

As camadas de processamento de fluxo transformam os dados recebidos em um estado utilizável por meio de validação, limpeza, normalização, verificações de qualidade de dados e transformações de dados. Na camada de processamento, os registros de streaming são lidos à medida que são produzidos, permitindo análises em tempo real. 

5. Destino

O destino é uma camada criada especificamente, dependendo de um caso de uso específico. Pode ser um aplicativo baseado em eventos, um web lake, um banco de dados, Ou um data warehouse.  

Outra diferença entre as arquiteturas ETL de streaming tradicional e em tempo real está no fluxo de dados. No ultimo, dados processados ​​podem ser entregues aos destinos e potencialmente realimentados para a fonte em em tempo real. Em outras palavras, o ETL em tempo real oferece a oportunidade de repensar o fluxo de vários aplicativos. 

ETL em lote vs Transmissão de ETL  

In processamento em lote, o software ETL extrai dados em lotes de uma fonte em um fluxo de trabalho agendado, transforma esses dados e os carrega em um repositório ou data warehouse. Por outro lado, streaming ETL é um fluxo e processamento constante de dados da origem ao destino. Permite a extração e transformação automática de dados. Em seguida, carrega-o em qualquer destino durante a criação do evento.  

Streaming ETL oferece menos latência, pois processa dados em tempo real e carrega e atualiza continuamente os resultados. Por outro lado, a latência no ETL em lote é maior porque os dados é processado em intervalos. Normalmente, a latência varia de alguns minutos a horas para processamento em lote.  

Outra diferença entre streaming e batch ETL é o volume de dados manipulados. Normalmente, um Pipeline ETL é bem adequado para processar grandes volumes de dados coletados ao longo do tempo, enquanto o streaming ETL é um grande opção para lidar com dados de alta velocidade que requerem processamento imediato.  

O streaming ETL envolve um trabalho único e de longa duração que atualiza continuamente os dados processados. Ele lida melhor com falhas do que ETL em lote porque os resultados, transformações parciais de dados que e guarante que os mesmos estão continuamente alimentado no processo geral, são gerados de forma incremental. O sistema não descarta os resultados já gerados caso ocorra uma falha. Ainda assim, ele reprocessa os dados de onde parou. Por outro lado, as gravações do processamento em lote resultam em pedaços. Se ocorrer uma falha, isso poderá resultar em dados incompletos, exigindo que todo o lote seja ser reprocessado, que é demorado e consome muitos recursos.  

Os benefícios do streaming ETL 

O streaming ETL ajuda as empresas a tomar decisões com mais rapidez, pois os dados são processados ​​assim que chegam. Aqui estão alguns benefícios adicionais do streaming ETL para organizações que dependem de dados em tempo real. 

Analytics em tempo real

O processamento contínuo de dados do sistema ETL de streaming garante que os insights estejam sempre atualizados. É útil quando são necessárias ações e decisões rápidas com base nos dados mais recentes, como fazer ajustes em tempo real na logística da cadeia de abastecimento.

Integridade de dados consistente

Streaming ETL mantém alta qualidade de dados monitorando e corrigindo continuamente inconsistências de dados à medida que ocorrem. Ao identificar e corrigir erros à medida que eles ocorrer, o streaming de ETL minimiza imprecisões nos dados. Esta melhoria contínua garante que as organizações tenham informações limpas e confiáveis ​​para tomar decisões informadas.   

Adaptabilidade ao volume de dados

As plataformas ETL de streaming combinam técnicas para lidar com volumes crescentes de dados. Eles podem ser dimensionados horizontalmente e adicionar mais poder de processamento para distribuir a carga de trabalho. Algumas plataformas utilizam processamento na memória para lidar com picos de dados em tempo real sem sobrecarregar os sistemas de armazenamento.

Integração entre plataformas

O streaming ETL pode lidar com vários formatos e fontes de dados, desde bancos de dados tradicionais e plataformas em nuvem até dispositivos IoT. Essa integração suave entre diferentes plataformas de dados agiliza o pipeline de processamento de dados e cria uma abordagem unificada para gestão de dados.

Insights aprofundados

Ele integra dados recebidos com fontes externas, limpa-os ou aumenta-os com informações adicionais relevantes à medida que os fluxos de dados entram. Por exemplo, os fluxos de dados recebidos podem ser mesclados com dados históricos, oferecendo uma visão abrangente para análise preditiva, detecção de anomalias ou tendência. identificação. 

Casos de uso de ETL de streaming  

O streaming ETL é benéfico em vários campos e melhora a tomada de decisão geral e a eficiência operacional das empresas.  

Detecção de fraude  

O streaming ETL permite que as instituições financeiras analisem instantaneamente dados de transações em tempo real. Ele permite que eles detectem fraudes analisando o desvio de um cliente em relação aos padrões habituais de gastos e respondendo a atividades fraudulentas à medida que elas acontecem. A análise rápida aumenta a segurança das transações e reduz o risco de perdas financeiras.

Monitoramento de saúde  

Com a ajuda do streaming ETL, as organizações de saúde podem extrair dados de pacientes em tempo real de diferentes fontes, como dispositivos vestíveis, equipamentos hospitalares e registros eletrônicos de saúde. Isto permite a análise imediata dos sinais vitais e outras métricas importantes de saúde.

O monitoramento de dados em tempo real permite que os prestadores de serviços de saúde estabeleçam sistemas de alerta precoce que detectam mudanças repentinas ou padrões incomuns na saúde de um paciente para solicitar uma intervenção oportuna e melhorar os resultados do paciente. O Streaming ETL também oferece suporte a modelos preditivos que usam dados históricos e atuais para prever possíveis riscos à saúde ou agravamento de condições, ajudando no gerenciamento proativo da saúde.

Construindo pipelines ETL de streaming  

A análise em tempo real depende fortemente de um forte pipeline de ETL de streaming que suporta a entrega contínua e a transformação de fluxos de dados para o mecanismo. Configurar um pipeline de arquitetura de streaming para lidar com diferentes formatos de dados é um desafio.

Existem algumas etapas e estratégias principais envolvidas na estruturação para obter o máximo de um pipeline de ETL de streaming:

• Definição de fontes de dados

A primeira etapa é identificar as fontes de dados em tempo real que alimentarão o pipeline. Esta etapa inclui dados de fluxo de cliques do cliente, leituras de sensores de dispositivos IoT, feeds de mídia social ou registros de transações em tempo real. Compreender o formato (por exemplo, JSON, CSV) e a estrutura desses dados é essencial para projetar o pipeline de maneira eficaz.

• Escolhendo a plataforma de streaming

Selecione uma plataforma capaz de ingerir, processar e transportar fluxos de dados em tempo real. Considere fatores como escalabilidade, tolerância a falhas e recursos de integração ao escolher.

• Projetando a lógica de transformação de dados

O streaming de dados geralmente requer transformações em tempo real para prepará-los para análise. Filtrar dados irrelevantes, analisar estruturas de dados complexas, aplicar agregações ou realizar cálculos são típicos de um pipeline de dados de streaming.

• Processos de limpeza de dados

Integre limpeza de dados e verificações de validação para identificar e corrigir quaisquer anomalias. Esta etapa envolve a definição de regras de qualidade de dados, o tratamento de valores ausentes ou a realização de normalização de dados.

• Selecionando o destino

Os dados transformados fluxo o destino é o coletor de dados. Pode ser um data warehouse, uma plataforma de análise em tempo real ou até outro aplicativo de streaming. O coletor escolhido deve ser compatível com o formato e a estrutura do pipeline de dados. 

• Monitorando o pipeline

Os pipelines de ETL de streaming exigem monitoramento e manutenção contínuos. Implemente ferramentas de monitoramento de desempenho para rastrear o rendimento de dados, identificar gargalos e garantir uma operação suave do pipeline.

Desafios do streaming ETL  

O ETL de streaming pode processar dados de alta velocidade imediatamente, mas gerenciar pipelines de streaming é um desafio devido à sua complexidade inerente e à maior demanda de recursos. Fluxos contínuos de dados podem sobrecarregar a infraestrutura de processamento, causando gargalos e atrasos. Além disso, com dados de alta velocidade, erros e inconsistências devem ser identificados e resolvidos em tempo real, o que é mais desafiador do que lidar com erros em um processo em lote.

No entanto, nem todos os casos de uso exigem ou são adequados para esta abordagem. Muitos cenários de dados exigem transformações extensas e integração complexa de dados ou envolvem dados gerados apenas algumas vezes. Para essas situações, o ETL quase em tempo real oferece uma alternativa atraente. As organizações que buscam equilibrar as vantagens dos insights em tempo real com a capacidade de gerenciamento ficarão em melhor situação com uma abordagem de ETL quase em tempo real.

Ferramentas ETL de streaming  

Ferramentas e plataformas de streaming ETL ingerem, processam e transformam fluxos de dados contínuos. Além da funcionalidade principal, as ferramentas ETL de streaming oferecem benefícios adicionais e recursos integrados para limpeza e validação de dados. Essas ferramentas também podem ser integradas a uma variedade de fontes e destinos de dados. Muitas ferramentas de ETL de streaming oferecem recursos de monitoramento e gerenciamento para rastrear o desempenho do pipeline, identificar problemas e garantir o fluxo suave de dados em tempo real.

Considerações Finais  

Muitas empresas dependem de dados em tempo real para tomar decisões instantâneas baseadas em dados. Streaming ETL funciona perfeitamente no gerenciamento e processamento de dados em tempo real.  

Embora o streaming ETL ofereça benefícios significativos em termos de processamento de dados em tempo real e insights imediatos, existem vários casos de uso onde uma abordagem ETL tradicional ou quase em tempo real pode funcionar melhor. Entendendo cada uso caso requisitos e objetivos específicos é essencial para determinar o mais apropriado abordagem para integração e processamento de dados. 

Suponha que sua organização exija acesso rápido aos dados, mas não precisa em em tempo real. Nesse caso, uma ferramenta ETL com capacidades de processamento de dados quase em tempo real pode ser uma solução viável.  

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