Cos'è Zero-ETL?
Zero-ETL è un insieme di integrazioni che elimina o riduce al minimo la necessità di creare pipeline di dati ETL. Estrazione, trasformazione e caricamento (ETL) è il processo di combinazione, pulizia e normalizzazione dei dati provenienti da diverse fonti per prepararli per i carichi di lavoro di analisi, intelligenza artificiale (IA) e machine learning (ML). I processi ETL tradizionali richiedono molto lavoro e sono complessi da sviluppare, mantenere e dimensionare. Invece, le integrazioni Zero-ETL facilitano lo spostamento dei dati da punto a punto senza la necessità di creare pipeline di dati ETL. Zero-ETL può anche consentire l'esecuzione di query tra silos di dati senza la necessità di spostare i dati stessi.
Quali sfide ETL risolve l'integrazione Zero-ETL?
Le integrazioni Zero-ETL risolvono molte delle attuali sfide di spostamento dei dati nei processi ETL tradizionali.
Maggiore complessità del sistema
Le pipeline di dati ETL aggiungono un ulteriore livello di complessità alle tue attività di integrazione dei dati. La mappatura dei dati, eseguita in modo che corrispondano allo schema di destinazione desiderato, implica complesse regole e richiede la gestione delle incongruenze e dei conflitti dei dati. È necessario implementare meccanismi efficaci di gestione, registrazione e notifica degli errori per diagnosticare i problemi. I requisiti di sicurezza dei dati aumentano ulteriormente i vincoli del sistema.
Costi aggiuntivi
Le pipeline ETL sono costose sin dall'inizio e i costi possono aumentare vertiginosamente con l'aumento del volume di dati. L'archiviazione di dati duplicati tra sistemi potrebbe non essere conveniente per grandi volumi di dati. Inoltre, la scalabilità dei processi ETL richiede spesso costosi aggiornamenti dell'infrastruttura, ottimizzazione delle prestazioni delle query e tecniche di elaborazione parallela. Se i requisiti cambiano, l'ingegneria dei dati deve monitorare e testare costantemente la pipeline durante il processo di aggiornamento, aumentando i costi di manutenzione.
Ritardi nell'analisi, IA e ML
L'ETL richiede in genere agli ingegneri dei dati di creare codice personalizzato e agli ingegneri DevOps di implementare e gestire l'infrastruttura necessaria per dimensionare il carico di lavoro. In caso di modifiche alle origini dati, gli ingegneri devono modificare manualmente il codice e implementarlo nuovamente. Il processo può richiedere settimane, con conseguenti ritardi nell'esecuzione dei carichi di lavoro di analisi, intelligenza artificiale e machine learning. Inoltre, il tempo necessario per creare e implementare pipeline di dati ETL rende i dati inadatti per casi d'uso quasi in tempo reale, come l'inserimento di annunci online, il rilevamento di transazioni fraudolente o l'analisi in tempo reale della catena di approvvigionamento. In questi scenari, si perde l'opportunità di migliorare l'esperienza dei clienti, di affrontare nuove opportunità di business o di ridurre i rischi aziendali.
Quali sono i vantaggi di Zero-ETL?
Zero-ETL offre diversi vantaggi alla strategia dei dati di un'organizzazione.
Maggiore agilità
Zero-ETL semplifica l'architettura dei dati e riduce gli sforzi di ingegneria dei dati. Consente l'inclusione di nuove origini dati senza la necessità di rielaborarne grandi quantità. Questa flessibilità migliora l'agilità, supportando il processo decisionale basato sui dati e la rapida innovazione.
Efficienza dei costi
Zero-ETL utilizza tecnologie di integrazione dei dati scalabili e native del cloud, che consentono alle aziende di ottimizzare i costi in base all'utilizzo effettivo e alle esigenze di elaborazione dei dati. Le organizzazioni riducono i costi dell'infrastruttura, gli sforzi di sviluppo e gli oneri generali di manutenzione.
Approfondimenti più rapidi
I processi ETL tradizionali spesso comportano aggiornamenti periodici in batch, con conseguente ritardo nella disponibilità dei dati. Zero-ETL, invece, fornisce l'accesso ai dati in tempo reale o quasi in tempo reale, garantendo dati più aggiornati per analisi, IA/ML e creazione di report. Ottieni informazioni più accurate e tempestive per casi d'uso come dashboard in tempo reale, esperienza di gioco ottimizzata, monitoraggio della qualità dei dati e analisi del comportamento dei clienti. Le organizzazioni effettuano previsioni basate sui dati con maggiore sicurezza, migliorano le esperienze dei clienti e promuovono approfondimenti basati sui dati in tutta l'azienda.
Quali sono i diversi casi d'uso di Zero-ETL?
Esistono tre casi d'uso principali per Zero-ETL.
Importazione dei dati semplificata
Le aziende devono importare e analizzare rapidamente diversi tipi di dati per prendere decisioni in tempo reale. Zero-ETL garantisce un approccio flessibile per importare rapidamente i dati direttamente nei data warehouse e nei data lakehouse. Si elimina così la necessità delle tradizionali pipeline ETL, consentendo alle organizzazioni di adattarsi facilmente ai mutevoli requisiti aziendali.
Importazione dati di streaming
Le piattaforme di streaming di dati e di accodamento dei messaggi trasmettono dati in tempo reale da diverse fonti. Un'integrazione Zero-ETL con un data warehouse consente di importare dati da più flussi di questo tipo e di presentarli per l'analisi quasi istantaneamente. Non è necessario organizzare i dati in streaming, poiché queste piattaforme offrono anche trasformazioni e analisi avanzate mentre i dati sono in movimento.
Replica istantanea
Tradizionalmente, lo spostamento dei dati da un database operativo e transazionale a un data warehouse centrale e a un data lakehouse richiedeva sempre una soluzione ETL complessa. Oggi, zero-ETL può fungere da strumento di replica dei dati, poiché duplica istantaneamente i dati dal database operativo, dal database transazionale e dalle applicazioni al data warehouse e al data Lakehouse. Il meccanismo di duplicazione utilizza tecniche di acquisizione dei dati di modifica (CDC) e può essere integrato nel data warehouse e nel data lakehouse. La duplicazione è invisibile agli utenti: le applicazioni archiviano i dati nel database transazionale e gli analisti eseguono query sui dati dal warehouse.
In che modo AWS può supportare i tuoi sforzi Zero-ETL?
AWS sta investendo in un futuro Zero-ETL. Ecco alcuni esempi di servizi che offrono supporto integrato per Zero-ETL.
Amazon SageMaker Lakehouse e Amazon Redshift assicurano il supporto per le integrazioni Zero-ETL a partire dalle applicazioni che automatizza l'estrazione e il caricamento dei dati dalle applicazioni in Amazon SageMaker Lakehouse e Amazon Redshift.
L'integrazione Zero-ETL di Amazon DynamoDB con Amazon SageMaker Lakhouse automatizza l'estrazione e il caricamento dei dati da Amazon DynamoDB in Amazon SageMaker Lakehouse, un data lake transazionale creato su Amazon S3.
L'integrazione Zero-ETL del Servizio OpenSearch di Amazon con Amazon CloudWatch Logs consente l'interrogazione diretta e la visualizzazione dei dati di log quasi in tempo reale, centralizzando la gestione dei log senza pipeline complesse o pre-elaborazione.
L'integrazione Zero-ETL del Servizio OpenSearch di Amazon con Amazon Security Lake consente la ricerca e l'analisi dirette dei dati di sicurezza, eliminando le sfide di integrazione dei dati e riducendo la complessità, il sovraccarico operativo e i costi attraverso l'accelerazione dei dati on demand e le ricche funzionalità analitiche.
L'integrazione Zero-ETL di Amazon Aurora con Amazon Redshift consente analisi e machine learning (ML) quasi in tempo reale. Utilizza Amazon Redshift per i carichi di lavoro di analisi su petabyte di dati transazionali di Aurora. È una soluzione completamente gestita per rendere disponibili i dati transazionali in Amazon Redshift dopo la scrittura su un cluster Aurora DB.
L'integrazione Zero-ETL di Amazon RDS per MySQL con Amazon Redshift consente di ricavare informazioni olistiche su molte applicazioni e a infrangere i silo di dati nella tua organizzazione, semplificando l'analisi dei dati da una o più istanze di Amazon RDS per MySQL in Amazon Redshift.
L'integrazione Zero-ETL di Amazon DynamoDB con il Servizio OpenSearch di Amazon fornisce ai clienti funzionalità di ricerca avanzate, come la ricerca full-text e vettoriale, sui loro dati Amazon DynamoDB.
L'integrazione Zero-ETL di Amazon DocumentDB con il Servizio OpenSearch di Amazon offre ai clienti funzionalità di ricerca avanzate (come ricerca fuzzy, ricerca su tutte le collezioni, ricerca multilingue) sui documenti Amazon DocumentDB utilizzando l'API OpenSearch.
Integrazione Zero-ETL del Servizio OpenSearch di Amazon con Amazon S3, un nuovo modo efficiente con cui i clienti possono eseguire query sui log operativi nei data lake di Amazon S3, eliminando la necessità di passare da uno strumento all'altro per analizzare i dati.
L’integrazione Zero-ETL di Amazon Aurora PostgreSQL con Amazon Redshift consente analisi e machine learning (ML) quasi in tempo reale utilizzando Amazon Redshift per analizzare petabyte di dati transazionali di Aurora.
L'integrazione Zero-ETL di Amazon DynamoDB con Amazon Redshift consente ai clienti di eseguire analisi ad alte prestazioni sui propri dati DynamoDB in Amazon Redshift, senza alcun impatto sui carichi di lavoro di produzione eseguiti su DynamoDB.
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