Was ist Null-ETL?
Null-ETL ist eine Reihe von Integrationen, die den Aufbau von ETL-Datenpipelines überflüssig machen oder minimieren. Beim Extract, Transform, Load (ETL) werden Daten aus verschiedenen Quellen kombiniert, bereinigt und normalisiert, um sie für Workloads in den Bereichen Analytics, künstliche Intelligenz (KI) und Machine Learning (ML) vorzubereiten. Herkömmliche ETL-Prozesse sind zeitaufwändig und komplex in der Entwicklung, Wartung und Skalierung. Stattdessen erleichtern Null-ETL-Integrationen die Punkt-zu-Punkt-Datenbewegung, ohne dass ETL-Datenpipelines erstellt werden müssen. Null-ETL kann auch Abfragen über Datensilos hinweg ermöglichen, ohne dass Daten verschoben werden müssen.
Welche ETL-Herausforderungen löst die Null-ETL-Integration?
Die Null-ETL-Integrationen lösen viele der bestehenden Herausforderungen bei der Datenverlagerung bei herkömmlichen ETL-Prozessen.
Höhere Systemkomplexität
ETL-Datenpipelines erhöhen die Komplexität Ihrer Datenintegrationsbemühungen zusätzlich. Die Zuordnung von Daten zum gewünschten Zielschema erfordert komplizierte Datenzuordnungsregeln und erfordert den Umgang mit Dateninkonsistenzen und Konflikten. Sie müssen effektive Fehlerbehandlungs-, Protokollierungs- und Benachrichtigungsmechanismen implementieren, um Probleme zu diagnostizieren. Die Anforderungen an die Datensicherheit erhöhen die Beschränkungen für das System weiter.
Weitere Kosten
ETL-Pipelines sind anfangs teuer, aber die Kosten können mit steigendem Datenvolumen in die Höhe schnellen. Doppelter Datenspeicher zwischen Systemen ist für große Datenmengen möglicherweise nicht erschwinglich. Darüber hinaus erfordert die Skalierung von ETL-Prozessen häufig kostspielige Infrastruktur-Upgrades, eine Optimierung der Abfrageleistung und parallele Verarbeitungstechniken. Wenn sich die Anforderungen ändern, muss das Data Engineering die Pipeline während des Aktualisierungsprozesses ständig überwachen und testen, was die Wartungskosten erhöht.
Verspätungen für Analytics, KI und ML
ETL erfordert in der Regel, dass Dateningenieure benutzerdefinierten Code erstellen und DevOps-Ingenieure die Infrastruktur bereitstellen und verwalten, die für die Skalierung der Arbeitslast erforderlich ist. Bei Änderungen an den Datenquellen müssen Dateningenieure ihren Code manuell ändern und erneut bereitstellen. Dieser Prozess kann Wochen dauern, was zu Verzögerungen bei der Ausführung von Analytics, künstlicher Intelligenz und Machine Learning führt. Darüber hinaus sind die Daten aufgrund des Zeitaufwands für den Aufbau und die Bereitstellung von ETL-Datenpipelines für Anwendungsfälle nahezu in Echtzeit ungeeignet, z. B. für die Platzierung von Online-Anzeigen, die Erkennung betrügerischer Transaktionen oder die Analyse der Lieferkette in Echtzeit. In diesen Szenarien geht die Gelegenheit verloren, das Kundenerlebnis zu verbessern, neue Geschäftschancen zu nutzen oder Geschäftsrisiken zu senken.
Welche Vorteile bietet Null-ETL?
Null-ETL bietet mehrere Vorteile für die Datenstrategie eines Unternehmens.
Mehr Agilität
Null-ETL vereinfacht die Datenarchitektur und reduziert den Aufwand für das Data Engineering. Es ermöglicht die Aufnahme neuer Datenquellen, ohne dass große Datenmengen erneut verarbeitet werden müssen. Diese Flexibilität verbessert die Agilität und unterstützt datengestützte Entscheidungsfindung und schnelle Innovation.
Kosteneffizienz
Null-ETL nutzt cloudnative und skalierbare Datenintegrationstechnologien, sodass Unternehmen die Kosten auf der Grundlage der tatsächlichen Nutzungs- und Datenverarbeitungsanforderungen optimieren können. Unternehmen reduzieren Infrastrukturkosten, Entwicklungsaufwand und Wartungsaufwand.
Echtzeit-Datenerkenntnisse
Herkömmliche ETL-Prozesse beinhalten häufig regelmäßige Batch-Updates, was zu einer verzögerten Datenverfügbarkeit führt. Null-ETL hingegen bietet Datenzugriff in Echtzeit oder nahezu in Echtzeit und gewährleistet so aktuellere Daten für Analysen, KI/ML und Reporting. Sie erhalten genauere und zeitnahe Einblicke für Anwendungsfälle wie Echtzeit-Dashboards, optimiertes Spielerlebnis, Überwachung der Datenqualität und Analyse des Kundenverhaltens. Unternehmen treffen datengestützte Prognosen mit mehr Selbstvertrauen, verbessern das Kundenerlebnis und fördern datengestützte Erkenntnisse im gesamten Unternehmen.
Was sind die verschiedenen Anwendungsfälle für Null-ETL?
Es gibt drei Hauptanwendungsfälle für Null-ETL.
Verbundabfrage
Verbundabfragetechnologien bieten die Möglichkeit, eine Vielzahl von Datenquellen abzufragen, ohne sich Gedanken über Datenverschiebungen machen zu müssen. Sie können vertraute SQL-Befehle verwenden, um Abfragen auszuführen und Daten aus verschiedenen Quellen wie Betriebsdatenbanken, Data Warehouses und Data Lakes zusammenzuführen. In-Memory Data Grids (IMDG) speichern Daten im Arbeitsspeicher, um zwischengespeichert und verarbeitet zu werden, sodass Sie die Vorteile extrem kurzer Analyse- und Abfragereaktionszeiten nutzen können. Anschließend können Sie die Join-Ergebnisse zur weiteren Analyse und späteren Verwendung in einem Datenspeicher speichern.
Streaming-Aufnahme
Plattformen für Datenströme und Nachrichtenwarteschlangen streamen Echtzeitdaten aus verschiedenen Quellen. Eine Null-ETL-Integration mit einem Data Warehouse ermöglicht es Ihnen, Daten aus mehreren solchen Strömen aufzunehmen und sie fast sofort für Analysen zu präsentieren. Es ist nicht erforderlich, die Streaming-Daten für die Transformation auf einem anderen Speicherservice bereitzustellen.
Sofortige Replikation
Früher erforderte das Verschieben von Daten aus einer Transaktionsdatenbank in ein zentrales Data Warehouse immer eine komplexe ETL-Lösung. Heutzutage kann Null-ETL als Datenreplikationstool fungieren und Daten sofort aus der Transaktionsdatenbank in das Data Warehouse duplizieren. Der Duplikationsmechanismus verwendet CDC-Techniken (Change Data Capture) und kann in das Data Warehouse integriert werden. Die Duplizierung ist für Benutzer unsichtbar – Anwendungen speichern Daten in der Transaktionsdatenbank und Analysten fragen die Daten nahtlos aus dem Warehouse ab.
Wie kann AWS Ihre Null-ETL-Bemühungen unterstützen?
AWS investiert in eine Null-ETL-Zukunft. Hier sind Beispiele für Services, die integrierte Unterstützung für Null-ETL bieten.
Amazon Athena ist ein serverloser, interaktiver Analytics-Service, der auf Open-Source-Frameworks aufbaut und offene Tabellen- und Dateiformate unterstützt. Athena bietet eine vereinfachte, flexible Möglichkeit, Petabytes an Daten dort zu analysieren, wo sie gespeichert sind. Sie können mithilfe von SQL oder Python Daten analysieren oder Anwendungen aus einem Data Lake von Amazon Simple Storage Service (S3) und über 30 Datenquellen entwickeln, einschließlich On-Premises-Datenquellen oder anderer Cloud-Systeme. Athena wurde auf den Open-Source-Engines Trino und Presto sowie den Apache Spark-Frameworks entwickelt, ohne dass ein Bereitstellungs- oder Konfigurationsaufwand erforderlich ist.
Amazon Redshift Streaming Ingestion nimmt Hunderte von Megabyte an Daten pro Sekunde aus Amazon Kinesis Data Streams oder Amazon MSK auf. Definieren Sie ein Schema oder nehmen Sie halbstrukturierte Daten mit dem SUPER-Datentyp auf, um Daten in Echtzeit abzufragen.
Die Amazon-Aurora-Null-ETL-Integration in Amazon Redshift ermöglicht Analytics und Machine Learning nahezu in Echtzeit. Es verwendet Amazon Redshift für Analytics-Workloads mit Petabyte an Transaktionsdaten von Aurora. Er ist eine vollständig verwaltete Lösung, um Transaktionsdaten in Amazon Redshift verfügbar zu machen, nachdem sie in einen Aurora-DB-Cluster geschrieben wurden.
Das automatische Kopieren von S3 von Amazon Redshift vereinfacht und automatisiert die Dateiaufnahme in Amazon Redshift. Diese Funktion erfasst kontinuierlich Daten, sobald neue Dateien in S3 erstellt werden, ohne dass benutzerdefinierte Codierung oder manuelle Eingabeaktivitäten erforderlich sind.
Die Datenfreigabezugriffskontrolle von AWS Lake Formation verwaltet zentral den granularen Zugriff auf Daten, die in Ihrem Unternehmen gemeinsam genutzt werden. Sie können Berechtigungen für Tabellen, Spalten und Zeilen in Amazon Redshift definieren, ändern und prüfen.
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