ELT

ELT، مخفف Extract، Load، Transform، یک فرآیند یکپارچه سازی داده است که به طور گسترده در زمینه انبار داده و هوش تجاری استفاده می شود. این به دنباله ای است که در آن داده ها در طول سفر یکپارچه سازی داده ها مدیریت می شوند. ELT حول استخراج داده‌های خام از منابع مختلف، بارگذاری آن در یک سیستم ذخیره‌سازی داده، و سپس تبدیل آن به یک قالب ساختاریافته و قابل استفاده برای تجزیه و تحلیل و گزارش می‌چرخد. این مقاله به بررسی تاریخچه، عملکرد، انواع و دیدگاه‌های آینده ELT می‌پردازد، در حالی که ارتباط آن با سرورهای پراکسی را نیز بررسی می‌کند.

تاریخچه پیدایش ELT و اولین ذکر آن

مفهوم ELT به عنوان یک تغییر از فرآیند سنتی ETL (Extract, Transform, Load) تکامل یافته است. فرآیند ETL برای سال‌های متمادی غالب بود، جایی که داده‌ها ابتدا از سیستم‌های منبع استخراج می‌شدند، سپس برای برآورده کردن نیازهای خاص تبدیل می‌شدند و در نهایت در یک انبار داده بارگیری می‌شدند. با این حال، با ظهور داده های بزرگ و نیاز به پردازش بلادرنگ، رویکرد سنتی ETL با چالش های مربوط به مقیاس پذیری و عملکرد مواجه شد.

اولین موارد ذکر شده از ELT را می توان به اوایل دهه 2000 ردیابی کرد، زمانی که مهندسان داده و معماران شروع به آزمایش با رویکردهای جایگزین برای مدیریت حجم زیادی از داده ها کردند. ELT به عنوان راه حلی برای تخلیه بار پردازش از سرور ETL به انبار داده هدف پیشنهاد شد که به قابلیت های پردازشی قدرتمندتری مجهز بود. این تغییر در منطق پردازش، فرصت‌های جدیدی را برای یکپارچه‌سازی داده‌ها باز کرد و سازمان‌ها را قادر ساخت تا از پتانسیل داده‌های بزرگ استفاده کنند.

اطلاعات دقیق در مورد ELT. گسترش موضوع ELT

فرآیند ELT را می توان به سه مرحله مجزا تقسیم کرد:

1. استخراج کردن: در این مرحله اولیه، داده ها از منابع ناهمگن شامل پایگاه های داده، ذخیره سازی ابری، API های وب، گزارش ها، صفحات گسترده و غیره استخراج می شوند. داده ها معمولاً به صورت خام و پردازش نشده هستند.

2. بار: پس از استخراج داده ها، در سیستم ذخیره سازی داده هدف که می تواند یک انبار داده، دریاچه داده یا هر مخزن مناسب دیگری باشد، بارگذاری می شود. داده ها در حالت خام و بدون هیچ تغییر عمده ای ذخیره می شوند.

3. تبدیل: مرحله تبدیل در داخل سیستم ذخیره سازی داده هدف رخ می دهد. مهندسان داده از تکنیک‌های مختلف تبدیل داده برای پردازش، پاکسازی، غنی‌سازی و تجمیع داده‌ها استفاده می‌کنند و آن‌ها را برای تجزیه و تحلیل و گزارش‌دهی مناسب می‌سازند. دگرگونی ها ممکن است شامل نرمال سازی داده ها، حذف مجدد داده ها، غنی سازی داده ها و موارد دیگر باشد.

ساختار داخلی ELT. چگونه ELT کار می کند

فرآیند ELT معمولاً از طریق ابزارها یا پلتفرم های تخصصی یکپارچه سازی داده ها اجرا می شود. این ابزارها استخراج داده ها از منابع مختلف را تسهیل می کنند و فرآیندهای بارگذاری و تبدیل را خودکار می کنند. اجزای اصلی یک سیستم ELT عبارتند از:

1. اتصال دهنده های داده: این کانکتورها وظیفه برقراری ارتباط با منابع داده مختلف را بر عهده دارند و به ابزار ELT اجازه می دهند تا داده ها را از آنها بیرون بکشد. هر منبع داده ممکن است به کانکتورهای خاصی نیاز داشته باشد که متناسب با فرمت داده و پروتکل آن باشد.

2. منطقه صحنه سازی: پس از استخراج داده ها، قبل از بارگذاری در سیستم ذخیره سازی داده هدف، به طور موقت در یک منطقه مرحله بندی ذخیره می شود. منطقه مرحله بندی به مدیریت جریان داده کمک می کند و یکپارچگی داده ها را در طول فرآیند بارگذاری تضمین می کند.

3. انبار داده یا سیستم ذخیره سازی داده: این مقصد نهایی است که داده های استخراج شده بارگیری و تبدیل می شوند. این می تواند یک انبار داده، یک دریاچه داده یا هر زیرساخت ذخیره سازی داده دیگری بسته به نیاز سازمان باشد.

4. موتور تبدیل داده ها: این جزء وظایف تبدیل داده را انجام می دهد. این منطق از پیش تعریف شده تبدیل داده یا اسکریپت های سفارشی را برای پاکسازی، ادغام و غنی سازی داده ها اجرا می کند.

5. نظارت و رسیدگی به خطا: سیستم‌های ELT اغلب دارای قابلیت‌های نظارت داخلی هستند تا پیشرفت کار یکپارچه‌سازی داده‌ها را ردیابی کنند و خطاها یا مسائلی را که ممکن است در طول فرآیند ایجاد شود شناسایی کنند.

تجزیه و تحلیل ویژگی های کلیدی ELT

ELT چندین مزیت را نسبت به فرآیند سنتی ETL ارائه می دهد که آن را به یک انتخاب محبوب برای سناریوهای ادغام داده های مدرن تبدیل می کند:

1. مقیاس پذیری: ELT از قدرت پردازش سیستم ذخیره سازی داده هدف استفاده می کند و به آن اجازه می دهد حجم زیادی از داده ها را به راحتی مدیریت کند. همانطور که سیستم ذخیره سازی داده ها مقیاس می شود، ELT می تواند با تقاضاهای رو به رشد داده ها سازگار باشد.

2. پردازش در زمان واقعی: ELT یکپارچه‌سازی داده‌های بی‌درنگ یا تقریباً بی‌درنگ را امکان‌پذیر می‌کند و آن را برای مشاغلی مناسب می‌کند که برای عملیات و فرآیندهای تصمیم‌گیری خود به بینش‌های به‌روز نیاز دارند.

3. مقرون به صرفه بودن: با بارگذاری تبدیل داده ها به سیستم ذخیره سازی داده هدف، ELT نیاز به سرورهای گران قیمت ETL را کاهش می دهد و در نتیجه باعث صرفه جویی در هزینه می شود.

4. انعطاف پذیری: ELT به مهندسان داده اجازه می دهد تا تبدیل داده ها را مستقیماً در سیستم ذخیره سازی داده انجام دهند و به آنها انعطاف بیشتری برای آزمایش تکنیک های تبدیل مختلف می دهد.

5. معماری ساده شده: ELT معماری کلی یکپارچه سازی داده ها را با حذف نیاز به پایگاه داده های مرحله بندی میانی و کاهش پیچیدگی ساده می کند.

انواع ELT

ELT را می توان بر اساس اجرا و دامنه آن به انواع مختلفی دسته بندی کرد:

راه‌های استفاده از ELT، مشکلات و راه‌حل‌های آنها مرتبط با استفاده

ELT کاربردها را در سناریوهای مختلف در صنایع پیدا می کند، از جمله:

1. هوش تجاری: ELT امکان ادغام داده ها از منابع مختلف را فراهم می کند و دید جامعی از عملیات یک سازمان ارائه می دهد. این به ایجاد بینش عملی برای تصمیم گیری بهتر کمک می کند.

2. ذخیره سازی داده هاELT ستون فقرات سیستم های انبار داده است که در آن داده ها را بارگیری و به قالبی مناسب برای تحلیل تاریخی تبدیل می کند.

3. مهاجرت داده ها: در طول انتقال داده ها از یک سیستم به سیستم دیگر، ELT نقش مهمی در انتقال و تبدیل داده ها به طور موثر ایفا می کند.

4. تجزیه و تحلیل زمان واقعی: برای کسب و کارهایی که به تجزیه و تحلیل بلادرنگ نیاز دارند، ELT تضمین می‌کند که داده‌ها به‌طور پیوسته دریافت می‌شوند و به محض اینکه در دسترس قرار می‌گیرند، تغییر شکل می‌دهند.

مشکلات و راه حل های رایج:

1. مسائل کیفیت داده ها: داده های با کیفیت پایین می تواند به بینش های نادرست منجر شود. برای رفع این مشکل، بررسی های اعتبارسنجی داده ها و فرآیندهای پاکسازی داده ها را در مرحله تبدیل اجرا کنید.

2. حجم داده و تأخیر: رویارویی با حجم داده های بزرگ و نیازهای با تاخیر کم می تواند چالش برانگیز باشد. چارچوب‌های پردازش توزیع‌شده و مکانیسم‌های ذخیره‌سازی را برای مدیریت کارآمد بارهای داده بالا در نظر بگیرید.

3. امنیت داده ها: حریم خصوصی و امنیت داده ها در درجه اول اهمیت قرار دارند. از رمزگذاری و کنترل های دسترسی برای محافظت از اطلاعات حساس در طول فرآیند ELT استفاده کنید.

4. رسیدگی به خطا: مکانیزم های جامع رسیدگی به خطا را برای ثبت و مدیریت هر گونه مسائلی که در طول فرآیند یکپارچه سازی داده ها ایجاد می شود، پیاده سازی کنید.

ویژگی های اصلی و مقایسه های دیگر با اصطلاحات مشابه

دیدگاه ها و فناوری های آینده مرتبط با ELT

آینده ELT امیدوار کننده است، با چندین روند و فناوری که تکامل آن را شکل می دهد:

1. یکپارچه سازی داده های افزوده شده: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین نقش مهم تری در خودکارسازی وظایف یکپارچه سازی داده ها ایفا می کنند و کارایی فرآیند ELT را افزایش می دهند.

2. معماری های بدون سرور: محاسبات بدون سرور می‌تواند با انتزاع کردن مدیریت زیرساخت، ELT را ساده‌تر کند و تمرکز بیشتری بر روی تبدیل داده‌ها ایجاد کند.

3. داده مش: مفهوم Data Mesh از مالکیت داده های غیرمتمرکز و تیم های داده خاص دامنه حمایت می کند، که می تواند روی شیوه های ELT در سازمان ها تأثیر بگذارد.

چگونه می توان از سرورهای پروکسی استفاده کرد یا با ELT مرتبط شد

سرورهای پروکسی می توانند نقش مهمی در ELT ایفا کنند، به ویژه در پیاده سازی های مبتنی بر ابر و زمان واقعی. در اینجا چند روش می توان از سرورهای پراکسی استفاده کرد یا با ELT مرتبط کرد:

1. تغییر مسیر منبع داده: سرورهای پروکسی می توانند درخواست های داده را از منابع مختلف به سرورهای خاص ELT هدایت کنند و استخراج داده ها را بهینه کنند.

2. ذخیره سازی و تعادل بار: پراکسی‌ها می‌توانند داده‌های درخواستی مکرر را ذخیره کنند، بار سیستم‌های ELT را کاهش داده و زمان پاسخ را بهبود می‌بخشند.

3. امنیت و حریم خصوصی: پروکسی ها به عنوان واسطه عمل می کنند و یک لایه امنیتی اضافی بین منابع داده و زیرساخت ELT اضافه می کنند و از حریم خصوصی داده ها اطمینان می دهند.

4. جمع آوری داده های جهانی: در یک محیط توزیع شده ELT، پراکسی ها می توانند داده ها را از مکان های جغرافیایی مختلف جمع آوری کرده و به سرورهای مرکزی ELT هدایت کنند.

لینک های مربوطه

برای اطلاعات بیشتر در مورد ELT، یکپارچه سازی داده ها، و انبار داده، منابع زیر را بررسی کنید:

1. ELT در مقابل ETL: تفاوت چیست؟
2. مقدمه ای بر یکپارچه سازی داده ها
3. ذخیره سازی داده ها و هوش تجاری
4. ظهور Data Mesh و پیامدهای آن

در نتیجه، ELT به فرآیندی اساسی در یکپارچه‌سازی داده‌های مدرن تبدیل شده است، که سازمان‌ها را قادر می‌سازد تا از پتانسیل منابع داده‌های متنوع استفاده کنند و بینش‌های ارزشمندی را برای تصمیم‌گیری آگاهانه تولید کنند. با استفاده از قدرت انبار داده ها و تکنیک های پیشرفته تبدیل داده، ELT همچنان نقش مهمی در شکل دادن به آینده کسب و کارهای مبتنی بر داده دارد.