Что такое ELT (Извлечение, Загрузка, Преобразование)? Вот все, что вам нужно знать

На протяжении десятилетий организации использовали Извлечение, преобразование и загрузка (ЭТЛ) для интеграции данных, хранящихся в разных исходных системах. Однако растущий объем, разнообразие и скорость данных, возникающие в эпоху больших данных, требуют другого подхода. Многие архитекторы данных сейчас склоняются к методу извлечения, загрузки и преобразования (ELT), который больше подходит для современного стека данных.

В блоге обсуждается, как работает ELT, как ETL превратился в ELT, почему последний стал более популярным подходом и могут ли эти два подхода сосуществовать.

Что такое ЭЛТ?

Извлечение, загрузка и преобразование (ELT) — это современный Интеграция данных процесс, который включает извлечение данных из различных источников, загрузку их в целевую систему и последующее преобразование в этой среде. Этап преобразования включает очистку, структурирование и оптимизацию данных для анализа и составления отчетов. ELT использует вычислительную мощность современных хранилищ данных и озер данных, что позволяет эффективно обрабатывать большие объемы структурированных и неструктурированных данных. Этот подход обычно используется в облачных архитектурах, позволяя организациям хранить необработанные данные и применять преобразования по мере необходимости.

Как работает ELT

ELT следует трехэтапному процессу, который оптимизирует перемещение и обработку данных в облачных средах.

1. экстракт

Первый шаг включает в себя получение необработанных данных из нескольких источников, таких как:

• Реляционные базы данных (например, MySQL, PostgreSQL, SQL Server)
• API и веб-сервисы (например, REST, SOAP)
• Плоские файлы (например, CSV, JSON, XML)
• Источники потокового вещания (например, Kafka, датчики IoT, журналы событий)

Эти данные извлекаются в своем родном формате и часто неструктурированы или полуструктурированы. Процесс извлечения может выполняться пакетами или потоками в реальном времени, в зависимости от варианта использования.

2. Загрузить

После извлечения необработанные данные загружаются непосредственно в систему хранения, например:

• Облачные хранилища данных (например, Snowflake, Google BigQuery, Amazon Redshift)
• Озера данных (например, Amazon S3, Azure Data Lake, Google Cloud Storage)
• Распределенные фреймворки обработки (например, Apache Hadoop, Apache Spark)

Цель этого шага — быстро перемещать данные, не изменяя их, что позволяет быстрее принимать и хранить данные. Многие платформы ELT используют методы параллельной загрузки для оптимизации производительности и устранения узких мест.

3. Преобразование

После загрузки данные обрабатываются, чтобы сделать их пригодными для отчетности, аналитики и принятия решений. Этот шаг может включать такие задачи, как организация, очистка, стандартизация и обогащение данных. ELT позволяет выполнять преобразования с использованием различных инструментов, включая встроенные функции базы данных, запросы SQL и решения по обработке данных без кода или с малым кодом. Поскольку современные облачные хранилища предоставляют вычислительную мощность по требованию, преобразования могут выполняться эффективно в масштабе, не влияя на скорость извлечения и загрузки.

ELT против ETL: в чем разница?

ETL и ELT включают три этапа: добыча, преобразование, и загрузка. Принципиальное различие между ними заключается в где и когда происходит преобразование данных.

• ETL преобразует данные до загрузка: При таком подходе данные извлекаются из источников, обрабатываются в промежуточной области, а затем загружаются в целевую систему. Это гарантирует, что будут сохранены только структурированные, очищенные и оптимизированные данные, что делает ETL идеальным для традиционных хранилищ данных, требующих строгого управления данными и предопределенных схем. Поскольку преобразования происходят за пределами целевой системы, ETL часто требует выделенных ресурсов обработки и дополнительного времени для подготовки данных.

• ELT преобразует данные после загрузка: Здесь необработанные данные сначала загружаются в целевую систему (обычно облачное хранилище данных или озеро данных) и преобразуются по мере необходимости. Это устраняет необходимость во внешней промежуточной области, перенося вычислительную нагрузку на целевую систему. ELT обычно используется в современных архитектурах данных, которые обрабатывают большие объемы структурированных, полуструктурированных и неструктурированных данных, что позволяет более гибко обрабатывать данные и проводить аналитику в реальном времени.

Более быстрая и интеллектуальная обработка данных с ELT

Подключайтесь к более чем 100 источникам, автоматизируйте перемещение данных и используйте облачную обработку для масштабируемых преобразований. Уменьшите задержку, повысьте эффективность и разблокируйте информацию в реальном времени — и все это без кодирования!

Попробуйте бесплатно

ELT в эпоху облаков

Рост нетрадиционных источников данных — устройств Интернета вещей, социальных сетей и спутниковых снимков — привел к взрывному росту объема, разнообразия и скорости данных. Чтобы справиться с этим всплеском, предприятия обращаются к облачным хранилищам данных (например, Snowflake, Amazon Redshift, Google BigQuery) и облачным платформам хранения данных (например, Amazon S3, Хранилище BLOB-объектов Azure, Google Cloud Storage) для масштабируемого, высокопроизводительного управления данными.

В этой облачной среде ELT (извлечение, загрузка, преобразование) стал предпочтительным подходом к обработке данных.

Он особенно подходит для облачных сред, поскольку:

• Оптимизировано для обработки на платформе: В отличие от традиционных баз данных, современные облачные хранилища могут эффективно выполнять масштабные преобразования. ELT использует это преимущество, сначала загружая необработанные данные и применяя преобразования внутри хранилища.
• Более быстрый и масштабируемый прием данных: ELT ускоряет процесс загрузки, устраняя узкие места при преобразовании, что упрощает прием больших объемов данных в режиме реального времени или неструктурированных данных.
• Сохранение необработанных данных обеспечивает гибкость: Поскольку ELT загружает данные в их исходном виде, организации могут преобразовывать их различными способами для различных аналитических вариантов использования, моделей ИИ и требований соответствия.

Преимущества ЭЛТ

• Повышенная производительность и эффективность – Облачные хранилища данных используют параллельную обработку и распределенные вычисления для обработки преобразований, что позволяет сократить время выполнения и улучшить использование ресурсов по сравнению с традиционными рабочими процессами ETL.

• Оптимизировано для современных архитектур данных – ELT совместим с современными архитектурами озер данных и озерных домов, позволяя компаниям эффективно хранить и обрабатывать различные форматы данных, одновременно поддерживая аналитику и отчетность в реальном времени.

• Уменьшение задержки данных – ELT обеспечивает доступность данных в режиме реального времени или почти в режиме реального времени, загружая их сначала и преобразуя в облачной платформе. Это гарантирует, что компании могут действовать на основе самой актуальной информации, а не ждать завершения пакетных процессов ETL.

• Гибкая и перспективная стратегия работы с данными – ELT хранит необработанные данные до преобразования, позволяя компаниям повторно обрабатывать и адаптировать данные по мере появления новых аналитических требований, правил или вариантов использования, обеспечивая долгосрочную гибкость и максимизируя ценность данных.

• Большая доступность – Бизнес-пользователи и аналитики могут напрямую взаимодействовать с необработанными данными в облачных хранилищах, что позволяет самостоятельно исследовать и анализировать данные, не полагаясь на ИТ-отделы для предварительно преобразованных наборов данных.

• Более низкие эксплуатационные расходы – Поскольку ELT использует ресурсы облачных вычислений для преобразований, предприятия могут минимизировать затраты на инфраструктуру, устраняя необходимость в отдельных серверах ETL и сокращая перемещение данных, что приводит к снижению эксплуатационных расходов.

ETL и ELT — заменители или дополнения?

Хотя ETL и ELT считаются альтернативами, эти подходы не являются взаимоисключающими. Хотя последний решает многие проблемы ETL, называть его заменой может быть неточно. Оба подхода имеют преимущества и недостатки, а их эффективность зависит от типа активов данных и требований бизнеса.

Например, если вам необходимо интегрировать данные с конфиденциальной бизнес-информацией, ETL должен быть вашим предпочтительным подходом к интеграции данных, поскольку он позволяет структурировать, преобразовывать, манипулировать и защищать данные в соответствии с требованиями перед их загрузкой в ​​целевой пункт назначения. С другой стороны, когда вы работаете с большими объемами данных, поступающими из нескольких источников, где любые замедления могут отрицательно сказаться на эффективности бизнеса, вам следует выбрать ELT.

Поэтому можно с уверенностью сказать, что ELT и ETL могут сосуществовать и имеют жизненно важное значение для успеха организации. Вместо того, чтобы рассматривать их как заменителей, вам следует рассматривать их как аналоги, позволяющие использовать бизнес-аналитику, необходимую для роста.

Функции, на которые следует обратить внимание в ELT Tools

Важно выбрать правильный инструмент ELT для вашей организации. Вот некоторые особенности, о которых вам следует помнить, прежде чем инвестировать в один из них:

1. Архитектура без кода

Инструмент ELT должен обеспечивать одинаковый уровень удобства использования как для разработчиков, так и для бизнес-пользователей без необходимости дополнительных технических знаний. Инструмент ELT без кода снижает зависимость от ИТ-команды, обеспечивает простоту использования и доступность информации, тем самым позволяя предприятиям быстро и эффективно использовать ценную информацию.

2. Автоматизация

Типичное предприятие ежедневно обрабатывает большие объемы данных. Постоянное выполнение одних и тех же задач приводит к потере времени, ресурсов и усилий. Инструмент ELT должен иметь возможности автоматизации и оркестрации, чтобы вы могли легко планировать задания по интеграции и преобразованию, будь то простой поток данных или сложный рабочий процесс.

3. Возможность подключения к нескольким источникам данных

Работа ELT становится проще, когда инструмент предлагает встроенную связь с различными источниками и пунктами назначения. Перед покупкой инструмента ознакомьтесь с библиотекой поддерживаемых им разъемов. В идеале инструмент ELT должен иметь встроенную возможность подключения к популярным облачным базам данных и платформам хранения, таким как Amazon S3, Azure Blob, Snowflake и Amazon Redshift и другим.

Создание ELT-конвейеров с помощью Astera

Astera — это инструмент интеграции данных без кода с мощным механизмом ETL/ELT. С AsteraELT или режим оптимизации pushdownвы можете передать логику преобразования исходной или целевой базе данных, если они находятся на одном сервере. Вот почему Astera является идеальным решением ELT:

1. Поддержка различных облачных платформ, таких как Snowflake, Redshift, Amazon S3 и хранилище BLOB-объектов, что делает его идеальным решением для облачных сред.
2. Два режима опускания: частичное и полное опускание. AsteraИнтеллектуальный алгоритм решает, какой из двух вариантов лучше всего подходит для выполнения работы.
3. Режим ELT выполняет автоматически сгенерированные SQL-запросы в месте назначения.
4. Встроенная поддержка SQL для преобразований, включая объединение, агрегирование, объединение, маршрутизацию, переключение, различные типы поиска и стратегии написания базы данных.

Минимизируйте время на построение конвейеров ELT с помощью Astera

Astera использует интерфейс перетаскивания без кода, планирование и автоматизацию рабочих процессов и потоков данных, а также поддержку подключения ко всем популярным базам данных и облачным платформам, что делает построение конвейеров ELT простым и сверхбыстрым!

Попробуйте прямо сейчас! - Бесплатно в течение 14 дней

AsteraФункциональные возможности ELT в сочетании с мощными возможностями автоматизации и оркестрации рабочих процессов ускоряют интеграцию больших объемов данных, сводя к минимуму задержку. С Astera, вы можете использовать возможности ELT и оптимизировать производительность даже самых сложных потоков данных.

Вы можете скачать AsteraАвтора 14-дневная бесплатная пробная версия сегодня интегрировать огромные объемы данных с невероятной скоростью.