ما المقصود بنهج بدون حاجة إلى ETL؟

عدم الحاجة إلى ETL هو مجموعة من التكاملات التي تقلل من الحاجة إلى بناء مسارات بيانات ETL. الاستخراج والتحويل والتحميل (ETL) هي عملية دمج، وتنظيف، وتسوية البيانات من مصادر مختلفة لتجهيزها لأعباء عمل التحليلات، والذكاء الاصطناعي (AI)، وتعلم الآلة (ML). عمليات ETL التقليدية تستغرق وقتًا طويلًا ومعقدة من حيث التطوير والصيانة والتوسيع. بدلًا من ذلك، تُسهل تكاملات عدم الحاجة إلى ETL نقل البيانات من نقطة إلى نقطة دون الحاجة إلى إنشاء مسارات بيانات ETL. يمكن أن تتيح عدم الحاجة إلى ETL أيضًا إجراء الاستعلامات عبر صوامع البيانات دون الحاجة إلى نقل البيانات. 

اقرأ عن ETL »

تعمل عمليات تكامل zero-ETL على حل العديد من تحديات حركة البيانات الحالية في عمليات ETL التقليدية.

زيادة تعقيد النظام

تضيف مسارات بيانات ETL طبقة إضافية من التعقيد لجهود تكامل البيانات الخاصة بك. يتضمن تعيين البيانات لتتناسب مع المخطط المستهدف المطلوب قواعد معقدة لرسم خرائط البيانات، ويتطلب معالجة عدم تناسق البيانات والتعارضات. يجب عليك تنفيذ آليات فعالة لمعالجة الأخطاء والتسجيل والإخطار لتشخيص المشكلات. تزيد متطلبات أمان البيانات من القيود المفروضة على النظام.

التكاليف الإضافية

تُعد مسارات ETL باهظة الثمن في البداية، ولكن يمكن أن تتصاعد التكاليف مع نمو حجم البيانات. قد لا يكون تخزين البيانات المكررة بين الأنظمة ميسور التكلفة بالنسبة لأحجام البيانات الكبيرة. بالإضافة إلى ذلك، غالبا ما يتطلب توسيع نطاق عمليات ETL ترقيات مكلفة للبنية التحتية، وتحسين أداء الاستعلام، وتقنيات المعالجة المتوازية. إذا تغيرت المتطلبات، يتعين على فريق هندسة البيانات مراقبة واختبار مسار سير العمل باستمرار في أثناء عملية التحديث، مما يزيد من تكاليف الصيانة.

تأخر الوقت المخصص للتحليلات والذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة

تتطلب عملية ETL عادةً من مهندسي البيانات إنشاء تعليمات برمجية مخصصة، بالإضافة إلى مهندسي عمليات التطوير (DevOps) لنشر وإدارة البنية التحتية المطلوبة لتوسيع نطاق عبء العمل. في حالة حدوث تغييرات في مصادر البيانات، يتعين على مهندسي البيانات تعديل التعليمات البرمجية الخاصة بهم يدويًا ونشرها مرة أخرى. يمكن أن تستغرق العملية أسابيع، مما يتسبب في حدوث تأخيرات في تشغيل التحليلات، والذكاء الاصطناعي، وأعباء عمل تعلم الآلة. علاوة على ذلك، فإن الوقت اللازم لإنشاء مسارات بيانات ETL ونشرها يجعل البيانات غير مناسبة لحالات الاستخدام في الوقت الفعلي تقريبًا مثل وضع الإعلانات عبر الإنترنت أو اكتشاف المعاملات الاحتيالية أو تحليل سلسلة التوريد في الوقت الفعلي. في هذه السيناريوهات، يتم فقدان فرصة تحسين تجارب العملاء أو معالجة فرص عمل جديدة أو تقليل مخاطر الأعمال.

تقدم Zero-ETL العديد من الفوائد لاستراتيجية بيانات المؤسسة.

زيادة المرونة

يعمل Zero-ETL على تبسيط بنية البيانات وتقليل جهود هندسة البيانات. كما يسمح بإدراج مصادر بيانات جديدة دون الحاجة إلى إعادة معالجة كميات كبيرة من البيانات. تعمل هذه المرونة على تعزيز السرعة ودعم صنع القرار المستند إلى البيانات والابتكار السريع.

كفاءة التكلفة

تستخدم Zero-ETL تقنيات تكامل البيانات المبنية بالسحابة والقابلة للتطوير، مما يسمح للشركات بتحسين التكاليف بناءً على الاستخدام الفعلي واحتياجات معالجة البيانات. تعمل المؤسسات على تقليل تكاليف البنية التحتية وجهود التطوير ونفقات الصيانة العامة.

تقليل وقت الحصول على الرؤى

غالبًا ما تتضمن عمليات ETL التقليدية تحديثات تصحيح دورية، مما يؤدي إلى تأخر توافر البيانات. أما Zero-ETL، فتوفر الوصول إلى البيانات في الوقت الفعلي أو شبه الفعلي، مما يضمن بيانات أحدث للتحليلات والذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة وإعداد التقارير. يمكنك الحصول على رؤى أكثر دقة وفي الوقت المناسب لحالات الاستخدام مثل لوحات المعلومات في الوقت الفعلي وتجربة ألعاب محسَّنة ومراقبة جودة البيانات وتحليل سلوك العملاء. تقوم المؤسسات بعمل تنبؤات تعتمد على البيانات بمزيد من الثقة، وتحسِّن تجارب العملاء، وتعزز الرؤى القائمة على البيانات عبر الأعمال.

هناك ثلاث حالات استخدام رئيسية لـ zero-ETL.

استيعاب سريع للبيانات

تحتاج المؤسسات إلى استيعاب وتحليل أنواع مختلفة من البيانات بسرعة لاتخاذ القرارات في الوقت الفعلي. يوفر Zero-ETL نهجًا مرنًا لاستيعاب البيانات بسرعة وبشكل مباشر في مستودعات البيانات ومستودعات بحيرات البيانات. ويزيل هذا النهج الحاجة إلى مسارات الاستخراج والتحويل والتحميل (ETL) التقليدية، مما يسمح للمؤسسات بالتكيف مع متطلبات العمل المتغيرة بسهولة.

استيعاب تدفق البيانات

تبث منصات تدفق البيانات وقوائم انتظار الرسائل بيانات في الوقت الفعلي من مصادر متعددة. يتيح لك تكامل zero-ETL مع مستودع البيانات استيعاب البيانات من تدفقات متعددة من هذا القبيل وتقديمها للتحليلات على الفور تقريبًا. ليست هناك حاجة إلى تنظيم البيانات المتدفقة، حيث تقدم هذه المنصات أيضًا تحويلات وتحليلات غنية في أثناء انتقال البيانات.

النسخ المتماثل الفوري

تقليديًا، كان نقل البيانات من قاعدة البيانات التشغيلية والمعاملاتية إلى مستودع بيانات مركزي ومستودع بحيرة بيانات يتطلب دائمًا حلًا معقدًا لعمليات ETL. وفي الوقت الحاضر، يمكن أن يعمل zero-ETL كأداة للنسخ المتماثل للبيانات، حيث يقوم بنسخ البيانات فوريًا من قاعدة البيانات التشغيلية، وقاعدة البيانات المعاملاتية، والتطبيقات إلى مستودع البيانات ومستودع بحيرة البيانات. تستخدم آلية النسخ المتماثل تقنيات التقاط بيانات التغيير (CDC) وقد تكون مدمجة في مستودع البيانات ومستودع بحيرة البيانات. يكون النسخ المتماثل غير مرئي للمستخدمين؛ حيث تقوم التطبيقات بتخزين البيانات في قاعدة البيانات المعاملاتية، بينما يستعلم المحللون عن البيانات من المستودع بسلاسة.

تستثمر AWS في مستقبل خالٍ من عمليات استخراج وتحويل وتحميل البيانات (ETL) إليك أمثلة على الخدمات التي تقدم دعمًا مدمجًا لعدم الحاجة إلى ETL.

يدعم الآن إصدار Amazon Aurora MySQL وAmazon RDS for MySQL تكامل عدم الحاجة إلى ETL مع Amazon SageMaker، مما يتيح توفر البيانات في الوقت الفعلي تقريبًا لأعباء عمل التحليلات.

دعم مخزن بيانات Amazon SageMaker وAmazon Redshift لتكاملات عدم الحاجة إلى ETL من التطبيقات، والذي يعمل على أتمتة استخراج البيانات وتحميلها من التطبيقات إلى مخزن بيانات Amazon SageMaker وAmazon Redshift.

يعمل تكامل عدم الحاجة إلى ETL بين Amazon DynamoDB ومخزن بيانات Amazon SageMaker على أتمتة استخراج وتحميل البيانات من Amazon DynamoDB إلى Amazon SageMaker Lakehouse، وهي بحيرة بيانات معاملات مبنية على Amazon S3.

يتيح تكامل عدم الحاجة إلى ETL بين خدمة Amazon OpenSearch وAmazon CloudWatch Logs الاستعلام المباشر عن بيانات السجلات وتصورها في الوقت الفعلي تقريبًا، مما يجعل إدارة السجلات مركزية بدون مسارات معقدة أو معالجة مسبقة.

يتيح تكامل عدم الحاجة إلى ETL بين خدمة Amazon OpenSearch وAmazon Security Lake البحث المباشر في البيانات الأمنية وتحليلها، مما يقضي على تحديات تكامل البيانات مع تقليل التعقيد والأعباء التشغيلية والتكاليف من خلال تسريع البيانات عند الطلب والإمكانات التحليلية الغنية.

يتيح تكامل عدم الحاجة إلى ETL بين Amazon Aurora وAmazon Redshift إجراء التحليلات وتعلم الآلة في الوقت الفعلي تقريبًا. تستخدم Amazon Redshift لأعباء عمل التحليلات على بيانات المعاملات من Aurora والتي يصل حجمها إلى عدد من البيتابايت. إنه حل مُدار بالكامل لإتاحة بيانات المعاملات في Amazon Redshift بعد حفظها في كتلة Aurora DB.

يساعد تكامل عدم الحاجة إلى ETL بين Amazon RDS لـ MySQL وAmazon Redshift على استخلاص رؤى شاملة عبر العديد من التطبيقات وكسر صوامع البيانات في مؤسستك، مما يسهل تحليل البيانات من مثيل واحد أو عدة مثيلات Amazon RDS لـ MySQL في Amazon Redshift.

يوفر تكامل عدم الحاجة إلى ETL بين Amazon DynamoDB وخدمة Amazon OpenSearch للعملاء إمكانات بحث متقدمة، مثل البحث في النص الكامل والبحث المتجه، على بيانات Amazon DynamoDB الخاصة بهم.

يوفر تكامل عدم الحاجة إلى ETL بين Amazon DocumentDB وخدمة Amazon OpenSearch للعملاء إمكانات بحث متقدمة، مثل البحث الضبابي والبحث عبر المجموعات والبحث المتعدد اللغات، على مستندات Amazon DocumentDB الخاصة بهم باستخدام واجهة برمجة تطبيقات OpenSearch.

يمثل تكامل عدم الحاجة إلى ETL بين خدمة Amazon OpenSearch وAmazon S3 طريقة جديدة وفعالة للعملاء للاستعلام عن سجلات التشغيل في بحيرات بيانات Amazon S3، مما يلغي الحاجة إلى التبديل بين الأدوات لتحليل البيانات.

يتيح تكامل عدم الحاجة إلى ETL بين Amazon Aurora PostgreSQL وAmazon Redshift إجراء التحليلات وتعلم الآلة في الوقت الفعلي تقريبًا باستخدام Amazon Redshift لتحليل بيتابايت من بيانات المعاملات من Aurora.

يتيح تكامل عدم الحاجة إلى ETL بين Amazon DynamoDB وAmazon Redshift للعملاء تشغيل تحليلات عالية الأداء على بيانات DynamoDB الخاصة بهم في Amazon Redshift دون أي تأثير على أعباء عمل الإنتاج التي تعمل على DynamoDB. 

ابدأ واستفد من عدم الحاجة إلى ETL على AWS من خلال إنشاء حساب مجاني اليوم!