ELT, абревіатура від Extract, Load, Transform, — це процес інтеграції даних, який широко використовується в області сховищ даних і бізнес-аналітики. Це стосується послідовності, в якій дані керуються під час шляху інтеграції даних. ELT обертається навколо вилучення необроблених даних із різних джерел, завантаження їх у систему зберігання даних, а потім перетворення їх у структурований і зручний формат для аналізу та звітності. У цій статті буде розглянуто історію, роботу, типи та майбутні перспективи ELT, а також досліджено його зв’язок із проксі-серверами.
Історія виникнення ELT та перші згадки про нього
Концепція ELT розвинулася як варіація традиційного процесу ETL (Extract, Transform, Load). Процес ETL був домінуючим протягом багатьох років, коли дані спочатку витягувалися з вихідних систем, потім трансформувалися відповідно до конкретних вимог і, нарешті, завантажувалися в сховище даних. Однак із появою великих даних і потребою в обробці в реальному часі традиційний підхід ETL зіткнувся з проблемами, пов’язаними з масштабованістю та продуктивністю.
Перші згадки про ELT відносяться до початку 2000-х років, коли інженери й архітектори почали експериментувати з альтернативними підходами до ефективного керування великими обсягами даних. ELT було запропоновано як рішення для перевантаження навантаження обробки з сервера ETL на цільове сховище даних, яке було оснащене більш потужними можливостями обробки. Ця зміна в логіці обробки відкрила нові можливості для інтеграції даних, дозволяючи організаціям використовувати потенціал великих даних.
Детальна інформація про ЕЛТ. Розширення теми ELT
Процес ELT можна розбити на три окремі етапи:
-
Екстракт: на цьому початковому етапі дані витягуються з різнорідних джерел, включаючи бази даних, хмарне сховище, веб-інтерфейси API, журнали, електронні таблиці тощо. Дані зазвичай знаходяться в необробленому вигляді.
-
навантаження: після вилучення даних вони завантажуються в цільову систему зберігання даних, якою може бути сховище даних, озеро даних або будь-яке інше відповідне сховище. Дані зберігаються в необробленому стані без серйозних перетворень.
-
Трансформувати: етап трансформації відбувається в цільовій системі зберігання даних. Інженери даних використовують різні методи перетворення даних для обробки, очищення, збагачення та агрегування даних, роблячи їх придатними для аналізу та звітності. Перетворення можуть включати нормалізацію даних, дедуплікацію даних, збагачення даних тощо.
Внутрішня структура ELT. Як працює ELT
Процес ELT зазвичай виконується за допомогою спеціалізованих інструментів інтеграції даних або платформ. Ці інструменти полегшують вилучення даних із різних джерел і автоматизують процеси завантаження та перетворення. Основні компоненти системи ELT включають:
-
Конектори даних: ці роз’єми відповідають за встановлення з’єднань з різними джерелами даних, дозволяючи інструменту ELT отримувати дані з них. Для кожного джерела даних можуть знадобитися спеціальні конектори, адаптовані до його формату даних і протоколу.
-
Постанова площа: Після вилучення даних вони тимчасово зберігаються в проміжній області перед завантаженням у цільову систему зберігання даних. Проміжна область допомагає керувати потоком даних і забезпечує цілісність даних під час процесу завантаження.
-
Сховище даних або система зберігання даних: це кінцеве місце призначення, де витягнуті дані завантажуються та перетворюються. Це може бути сховище даних, озеро даних або будь-яка інша інфраструктура зберігання даних залежно від вимог організації.
-
Механізм перетворення даних: Цей компонент обробляє завдання перетворення даних. Він виконує попередньо визначену логіку перетворення даних або спеціальні сценарії для очищення, об’єднання та збагачення даних.
-
Моніторинг і обробка помилок: Системи ELT часто мають вбудовані можливості моніторингу для відстеження прогресу завдань інтеграції даних і виявлення будь-яких помилок або проблем, які можуть виникнути під час процесу.
Аналіз основних характеристик ELT
ELT пропонує кілька переваг перед традиційним процесом ETL, що робить його популярним вибором для сучасних сценаріїв інтеграції даних:
-
Масштабованість: ELT використовує потужність обробки цільової системи зберігання даних, що дозволяє їй легко обробляти великі обсяги даних. Оскільки система зберігання даних масштабується, ELT може відповідати зростаючим вимогам до даних.
-
Обробка в реальному часі: ELT забезпечує інтеграцію даних у режимі реального часу або майже в реальному часі, що робить його придатним для підприємств, яким потрібна актуальна інформація для їх операцій і процесів прийняття рішень.
-
Економічна ефективність: шляхом перенесення перетворення даних на цільову систему зберігання даних ELT зменшує потребу в дорогих серверах ETL, що призводить до економії коштів.
-
Гнучкість: ELT дозволяє інженерам обробки даних виконувати перетворення даних безпосередньо в системі зберігання даних, надаючи їм більшу гнучкість для експериментів з різними методами перетворення.
-
Спрощена архітектура: ELT спрощує загальну архітектуру інтеграції даних, усуваючи потребу в проміжних проміжних базах даних і зменшуючи складність.
Види ЕЛТ
ELT можна класифікувати на різні типи на основі його реалізації та сфери застосування:
| Тип | опис |
|---|---|
| Локальний ELT | У цьому типі процес ELT виконується на локальних серверах в межах організації. Він забезпечує більший контроль, але може мати обмеження щодо масштабованості. |
| Хмарний ELT | Хмарний ELT передбачає виконання процесу ELT у хмарній інфраструктурі, використовуючи масштабованість і економічну ефективність послуг хмарних обчислень. Він підходить організаціям із різноманітними джерелами даних і великими обсягами даних. |
| ELT в реальному часі | ELT у реальному часі фокусується на миттєвій інтеграції даних, що дозволяє організаціям обробляти та аналізувати дані в режимі реального часу. Це важливо для чутливих до часу програм і підприємств. |
Способи використання ELT, проблеми та їх вирішення, пов'язані з використанням
ELT знаходить застосування в різних сценаріях у різних галузях, зокрема:
-
Бізнес-аналітика: ELT дозволяє інтегрувати дані з різних джерел, забезпечуючи повне уявлення про діяльність організації. Це допомагає генерувати корисну інформацію для кращого прийняття рішень.
-
Сховище даних: ELT є основою систем сховищ даних, де він завантажує та перетворює дані у формат, придатний для історичного аналізу.
-
Міграція даних: Під час міграції даних з однієї системи в іншу ELT відіграє вирішальну роль у ефективному переміщенні та перетворенні даних.
-
Аналітика в реальному часі: для підприємств, яким потрібна аналітика в режимі реального часу, ELT забезпечує постійне надходження та перетворення даних у міру їх надходження.
Поширені проблеми та рішення:
-
Проблеми з якістю даних: Дані низької якості можуть призвести до неточної статистики. Щоб вирішити цю проблему, запровадьте перевірки даних і процеси очищення даних на етапі трансформації.
-
Обсяг даних і затримка: Робота з великими обсягами даних і вимогами до низької затримки може бути складною. Розгляньте структуру розподіленої обробки та механізми кешування для ефективної обробки великих навантажень даних.
-
Безпека даних: Конфіденційність і безпека даних мають першочергове значення. Використовуйте засоби шифрування та контролю доступу, щоб захистити конфіденційну інформацію протягом усього процесу ELT.
-
Обробка помилок: Впроваджуйте комплексні механізми обробки помилок, щоб фіксувати та керувати будь-якими проблемами, які виникають під час процесу інтеграції даних.
Основні характеристики та інші порівняння з подібними термінами
| термін | опис |
|---|---|
| ETL | ETL (Extract, Transform, Load) є попередником ELT і дотримується послідовного підходу до інтеграції даних. |
| EAI | EAI (Enterprise Application Integration) зосереджується на інтеграції різноманітних програм у межах підприємства. |
| Озеро даних | Озеро даних — це централізоване сховище для зберігання необроблених даних, що забезпечує гнучке дослідження даних. |
| Data Mart | Data Mart — це підмножина сховища даних, що зосереджується на певній бізнес-функції або потребах у даних групи користувачів. |
Перспективи та технології майбутнього, пов'язані з ELT
Майбутнє ELT багатообіцяюче, з кількома тенденціями та технологіями, які формують його розвиток:
-
Розширена інтеграція даних: штучний інтелект і машинне навчання відіграватимуть більш значну роль в автоматизації завдань інтеграції даних, підвищуючи ефективність процесу ELT.
-
Безсерверні архітектури: Безсерверні обчислення можуть ще більше спростити ELT шляхом абстрагування управління інфраструктурою, дозволяючи більше зосереджуватися на перетвореннях даних.
-
Сітка даних: Концепція Data Mesh підтримує децентралізоване володіння даними та доменно-спеціальні групи даних, які можуть впливати на практику ELT в організаціях.
Як проксі-сервери можна використовувати або асоціювати з ELT
Проксі-сервери можуть відігравати вирішальну роль в ELT, особливо в хмарних реалізаціях і в реальному часі. Ось кілька способів використання проксі-серверів або зв’язування з ELT:
-
Перенаправлення джерела даних: Проксі-сервери можуть перенаправляти запити даних з різних джерел на певні сервери ELT, оптимізуючи вилучення даних.
-
Кешування та балансування навантаження: Проксі-сервери можуть кешувати дані, які часто запитуються, зменшуючи навантаження на системи ELT і покращуючи час відповіді.
-
Безпека та конфіденційність: Проксі-сервери діють як посередники, додаючи додатковий рівень безпеки між джерелами даних та інфраструктурою ELT, забезпечуючи конфіденційність даних.
-
Глобальний збір даних: У розподіленому середовищі ELT проксі-сервери можуть збирати дані з різних географічних місць і направляти їх на центральні сервери ELT.
Пов'язані посилання
Щоб отримати додаткові відомості про ELT, інтеграцію даних і сховище даних, перегляньте такі ресурси:
- ELT проти ETL: у чому різниця?
- Введення в інтеграцію даних
- Сховища даних і бізнес-аналітика
- Розвиток Data Mesh і його наслідки
Підсумовуючи, ELT став фундаментальним процесом у сучасній інтеграції даних, що дозволяє організаціям використовувати потенціал різноманітних джерел даних і генерувати цінну інформацію для прийняття обґрунтованих рішень. Використовуючи потужність сховищ даних і передових методів перетворення даних, ELT продовжуватиме відігравати вирішальну роль у формуванні майбутнього бізнесу, керованого даними.
