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 Analytik, 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.
Schneller Erkenntnisse gewinnen
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.
Schnelle Datenerfassung
Unternehmen müssen verschiedene Arten von Daten schnell erfassen und analysieren, um Entscheidungen in Echtzeit treffen zu können. Zero-ETL bietet einen flexiblen Ansatz für die schnelle Datenerfassung direkt in Data Warehouses und Data Lakehouses. Dadurch werden herkömmliche ETL-Pipelines überflüssig, sodass sich Unternehmen problemlos an veränderte Geschäftsanforderungen anpassen können.
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 vorab bereitzustellen, da diese Plattformen auch umfangreiche Transformationen und Analysen ermöglichen, während die Daten in Bewegung sind.
Sofortige Replikation
Früher war für die Übertragung von Daten aus einer operativen und transaktionalen Datenbank in ein zentrales Data Warehouse und ein Data Lakehouse immer eine komplexe ETL-Lösung erforderlich. Heutzutage kann Zero-ETL als Datenreplikationswerkzeug fungieren, das Daten aus der operativen Datenbank, der Transaktionsdatenbank und den Anwendungen sofort in das Data Warehouse und den Data Lakehouse dupliziert. Der Duplizierungsmechanismus verwendet CDC-Techniken (Change Data Capture) und kann in das Data Warehouse und Data Lakehouse 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 SageMaker Lakehouse und Amazon Redshift unterstützen Null-ETL-Integrationen von Anwendungen, wodurch das Extrahieren und Laden von Daten aus Anwendungen in Amazon SageMaker Lakehouse und Amazon Redshift automatisiert wird.
Amazon DynamoDB Null-ETL-Integration mit Amazon SageMaker Lakehouse automatisiert das Extrahieren und Laden von Daten aus Amazon DynamoDB in Amazon SageMaker Lakehouse, einen transaktionalen Data Lake, der auf Amazon S3 basiert.
Die Null-ETL-Integration des Amazon OpenSearch Service mit Amazon CloudWatch Logs ermöglicht die direkte Abfrage und Visualisierung von Protokolldaten nahezu in Echtzeit und zentralisiert die Protokollverwaltung ohne komplexe Pipelines oder Vorverarbeitung.
Die Null-ETL-Integration des Amazon OpenSearch Service mit Amazon Security Lake ermöglicht die direkte Suche und Analyse von Sicherheitsdaten, wodurch Herausforderungen bei der Datenintegration beseitigt werden und gleichzeitig die Komplexität, der betriebliche Aufwand und die Kosten durch On-Demand-Datenbeschleunigung und umfangreiche Analysefunktionen reduziert werden.
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.
Eine Null-ETL-Integration von Amazon RDS für MySQL mit Amazon Redshift hilft dabei, ganzheitliche Einblicke in viele Anwendungen zu gewinnen und Datensilos in Ihrem Unternehmen zu durchbrechen, wodurch es einfacher wird, Daten von einer oder mehreren Amazon RDS für MySQL-Instances in Amazon Redshift zu analysieren.
Die Amazon DynamoDB Null-ETL-Integration mit Amazon OpenSearch Service bietet Kunden erweiterte Suchfunktionen wie Volltext- und Vektorsuche für ihre Amazon DynamoDB-Daten.
Die Null-ETL-Integration von Amazon DocumentDB mit Amazon OpenSearch Service bietet Kunden erweiterte Suchfunktionen wie Fuzzy-Suche, sammlungsübergreifende Suche und mehrsprachige Suche in ihren Amazon DocumentDB-Dokumenten unter Verwendung von OpenSearch API.
Die Null-ETL-Integration des Amazon OpenSearch Service mit Amazon S3 ist eine neue effiziente Möglichkeit für Kunden, Betriebsprotokolle in Amazon S3 Data Lakes abzufragen, ohne zwischen Tools wechseln zu müssen, um Daten zu analysieren.
Die Null-ETL-Integration von Amazon Aurora PostgreSQL mit Amazon Redshift ermöglicht Analysen nahezu in Echtzeit und Machine Learning (ML) mit Amazon Redshift, um Petabytes an Transaktionsdaten aus Aurora zu analysieren.
Die Amazon-DynamoDB-Null-ETL-Integration mit Amazon Redshift ermöglicht es Kunden, Hochleistungsanalysen für ihre DynamoDB-Daten in Amazon Redshift auszuführen, ohne dass dies Auswirkungen auf Produktionsworkloads hat, die auf DynamoDB ausgeführt werden.
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