ETL แบบไร้รอยต่อคืออะไร
ETL แบบไร้รอยต่อเป็นชุดการผสานรวมที่ขจัดหรือลดความจำเป็นในการสร้างไปป์ไลน์ข้อมูล ETL กระบวนการ Extract, Transform and Load (ETL) เป็นกระบวนการของการรวม ล้าง และปรับข้อมูลจากแหล่งที่มาต่างๆ ให้เป็นมาตรฐาน เพื่อให้พร้อมสำหรับเวิร์กโหลดการวิเคราะห์ ปัญญาประดิษฐ์ (AI) และแมชชีนเลิร์นนิง (ML) กระบวนการ ETL แบบเดิมใช้เวลานานและซับซ้อนในการพัฒนา บำรุงรักษา และปรับขนาด ทว่า การบูรณาการ ETL แบบไร้รอยต่อช่วยอำนวยความสะดวกในการเคลื่อนย้ายข้อมูลแบบจุดต่อจุดโดยไม่จำเป็นต้องสร้างไปป์ไลน์ข้อมูล ETL ETL แบบไร้รอยต่อแบบไร้รอยต่อยังสามารถเปิดใช้งานการสืบค้นข้าม Data Silo โดยไม่ต้องเคลื่อนย้ายข้อมูลอีกด้วย
อุปสรรคของ ETL ใดบ้างที่การบูรณาการ ETL แบบไร้รอยต่อสามารถแก้ได้
การบูรณาการ ETL แบบไร้รอยต่อช่วยแก้ปัญหาความท้าทายในการเคลื่อนย้ายข้อมูลที่มีอยู่มากมายในกระบวนการ ETL แบบเดิม
ความซับซ้อนของระบบเพิ่มมากขึ้น
ไปป์ไลน์ข้อมูล ETL ทำให้ความพยายามในการรวมข้อมูลของคุณซับซ้อนขึ้นไปอีกขั้น การแมปข้อมูลให้ตรงกับสคีมาเป้าหมายที่ต้องการนั้นเกี่ยวข้องกับกฎการแมปข้อมูลที่ซับซ้อน และต้องมีการจัดการข้อมูลที่ไม่สอดคล้องและขัดแย้งกัน คุณต้องใช้การจัดการข้อผิดพลาดที่มีประสิทธิภาพ การบันทึกข้อมูล และกลไกการแจ้งเตือนเพื่อวินิจฉัยปัญหา ข้อกำหนดด้านความปลอดภัยของข้อมูลยิ่งเพิ่มข้อจำกัดให้กับระบบ
ค่าบริการเพิ่มเติม
ไปป์ไลน์ ETL มีราคาแพงหากต้องการเริ่มนำมาใช้งาน แต่ค่าใช้จ่ายอาจพุ่งสูงขึ้นเมื่อปริมาณข้อมูลเพิ่มขึ้น พื้นที่เก็บข้อมูลซ้ำซ้อนระหว่างระบบอาจแพงเกินกว่าที่จะจ่ายได้หากมีข้อมูลปริมาณมาก นอกจากนี้ การปรับขนาดกระบวนการ ETL มักต้องอาศัยการอัปเกรดโครงสร้างพื้นฐานที่มีค่าใช้จ่ายสูง การเพิ่มประสิทธิภาพในการสืบค้นข้อมูล และเทคนิคการประมวลผลแบบคู่ขนาน หากข้อกำหนดมีการเปลี่ยนแปลง วิศวกรรมข้อมูลจะต้องตรวจติดตามและทดสอบไปป์ไลน์อย่างต่อเนื่องในระหว่างกระบวนการอัปเดต ซึ่งจะเป็นการเพิ่มค่าใช้จ่ายในการบำรุงรักษา
เวลาล่าช้าในการวิเคราะห์, AI และ ML
โดยปกติแล้ว ETL ต้องการวิศวกรข้อมูลในการสร้างโค้ดที่กำหนดเอง รวมถึงวิศวกร DevOps ในการปรับใช้และจัดการโครงสร้างพื้นฐานที่จำเป็นในการปรับขนาดเวิร์กโหลด ในกรณีที่มีการเปลี่ยนแปลงแหล่งที่มาของข้อมูล วิศวกรข้อมูลต้องแก้ไขโค้ดด้วยตนเองและปรับใช้อีกครั้ง กระบวนการนี้อาจใช้เวลาหลายสัปดาห์ ทำให้เกิดความล่าช้าในการเรียกใช้เวิร์กโหลดการวิเคราะห์ ปัญญาประดิษฐ์ และแมชชีนเลิร์นนิง นอกจากนี้ เวลาที่จำเป็นในการสร้างและปรับใช้ไปป์ไลน์ข้อมูล ETL ทำให้ข้อมูลไม่เหมาะสำหรับกรณีการใช้งานแบบเกือบเรียลไทม์ เช่น การวางโฆษณาออนไลน์ การตรวจจับธุรกรรมที่ฉ้อโกง หรือการวิเคราะห์ซัพพลายเชนแบบเรียลไทม์ ในสถานการณ์เหล่านี้ โอกาสในการปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้า รับมือกับโอกาสทางธุรกิจใหม่ๆ หรือลดความเสี่ยงทางธุรกิจจะสูญเสียไป
ETL แบบไร้รอยต่อมีประโยชน์อย่างไรบ้าง
ETL แบบไร้รอยต่อมีประโยชน์หลายประการกับกลยุทธ์ข้อมูลขององค์กร
เพิ่มความคล่องตัว
ETL แบบไร้รอยต่อช่วยลดความยุ่งยากของสถาปัตยกรรมข้อมูลและลดความพยายามด้านวิศวกรรมข้อมูล ช่วยให้สามารถรวมแหล่งที่มาของข้อมูลใหม่ได้โดยไม่จำเป็นต้องประมวลผลข้อมูลจำนวนมากอีกครั้ง ความยืดหยุ่นนี้ช่วยเพิ่มความคล่องตัว สนับสนุนการตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลและนวัตกรรมที่ฉับไว
ความคุ้มราคา
ETL แบบไร้รอยต่อใช้เทคโนโลยีการรวมข้อมูลที่เป็นแบบ Cloud-Native และปรับขนาดได้ จึงช่วยให้ธุรกิจสามารถปรับค่าใช้จ่ายให้เหมาะสมตามการใช้งานจริงและความต้องการในการประมวลผลข้อมูล องค์กรลดต้นทุนโครงสร้างพื้นฐาน ความพยายามในการพัฒนา และค่าใช้จ่ายในการบำรุงรักษา
ข้อมูลเชิงลึกแบบเรียลไทม์
กระบวนการ ETL แบบเดิมๆ มักเกี่ยวข้องกับการอัปเดตแบตช์เป็นระยะๆ ส่งผลให้ความพร้อมใช้งานของข้อมูลล่าช้า ในทางกลับกัน ETL แบบไร้รอยต่อให้การเข้าถึงข้อมูลแบบเรียลไทม์หรือเกือบเรียลไทม์ ทำให้มั่นใจได้ว่าข้อมูลมีความสดใหม่สำหรับการวิเคราะห์, AI/ML และการรายงาน คุณจะได้รับข้อมูลเชิงลึกที่แม่นยำและทันท่วงทีมากขึ้นสำหรับกรณีการใช้งาน เช่น แดชบอร์ดแบบเรียลไทม์ ประสบการณ์การเล่นเกมที่ปรับให้เหมาะสม การตรวจสอบคุณภาพข้อมูล และการวิเคราะห์พฤติกรรมลูกค้า องค์กรต่างๆ สามารถทำการคาดการณ์ที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลด้วยความมั่นใจมากขึ้น ปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้า และส่งเสริมข้อมูลเชิงลึกที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลทั่วทั้งธุรกิจ
กรณีการใช้งานต่างๆ สำหรับ ETL แบบไร้รอยต่อมีอะไรบ้าง
มีกรณีการใช้งานหลัก 3 รูปแบบสำหรับ ETL แบบไร้รอยต่อ
การสืบค้นที่เชื่อมโยงกับส่วนกลาง
เทคโนโลยีการสืบค้นที่เชื่อมโยงกับส่วนกลางทำให้สามารถสืบค้นแหล่งที่มาของข้อมูลที่หลากหลายได้โดยไม่ต้องกังวลเรื่องการเคลื่อนย้ายข้อมูล คุณสามารถใช้คำสั่ง SQL ที่คุ้นเคยเพื่อทำการสืบค้นและรวมข้อมูลระหว่างแหล่งที่มาต่างๆ เช่น ฐานข้อมูลปฏิบัติการ คลังข้อมูล และ Data Lake In-Memory Data Grids (IMDG) จะจัดเก็บข้อมูลในหน่วยความจำเพื่อแคชและประมวลผล คุณจึงสามารถเก็บเกี่ยวผลประโยชน์จากเวลาตอบสนองการวิเคราะห์และการสืบค้นในทันที จากนั้น คุณสามารถจัดเก็บผลการรวมในที่เก็บข้อมูลสำหรับการวิเคราะห์เพิ่มเติมและการใช้งานในภายหลัง
การนำเข้าข้อมูลการสตรีม
แพลตฟอร์มการสตรีมข้อมูลและการจัดคิวข้อความจะสตรีมข้อมูลแบบเรียลไทม์จากหลายแหล่งที่มา การบูรณาการ ETL แบบไร้รอยต่อกับคลังข้อมูลช่วยให้คุณสามารถนำเข้าข้อมูลจากหลายสตรีมดังกล่าวและนำเสนอเพื่อการวิเคราะห์ได้แทบจะในทันที โดยไม่จำเป็นต้องจัดเตรียมข้อมูลการสตรีมเพื่อทำการแปลงในบริการจัดเก็บข้อมูลอื่น
การจำลองแบบทันที
เดิมที การย้ายข้อมูลจากฐานข้อมูลธุรกรรมไปยังคลังข้อมูลกลางจำเป็นต้องใช้โซลูชัน ETL ที่ซับซ้อนเสมอ ทว่าทุกวันนี้ ETL แบบไร้รอยต่อสามารถทำหน้าที่เป็นเครื่องมือจำลองข้อมูล โดยคัดลอกข้อมูลจากฐานข้อมูลธุรกรรมไปยังคลังข้อมูลได้ทันที กลไกการทำสำเนาใช้เทคนิคการจับข้อมูลการเปลี่ยนแปลง (CDC) และอาจสร้างไว้ในคลังข้อมูล ผู้ใช้จะมองไม่เห็นการทำสำเนาดังกล่าว แอปพลิเคชันจะเก็บข้อมูลในฐานข้อมูลการทำธุรกรรมและนักวิเคราะห์จะสืบค้นข้อมูลจากคลังข้อมูลอย่างราบรื่น
AWS จะสนับสนุนความพยายามใช้ ETL แบบไร้รอยต่อของคุณได้อย่างไร
AWS กำลังลงทุนใน ETL แบบไร้รอยต่อเพื่ออนาคต ต่อไปนี้คือตัวอย่างของบริการที่ให้การรองรับ ETL แบบไร้รอยต่อ ซึ่งเป็นการรองรับแบบในตัว
Amazon Athena เป็นบริการวิเคราะห์อินเทอร์แอคทีฟแบบไม่ต้องใช้เซิร์ฟเวอร์ที่สร้างขึ้นบนเฟรมเวิร์กโอเพนซอร์ส รองรับรูปแบบไฟล์และตารางเปิด Athena มอบวิธีการที่เรียบง่ายและยืดหยุ่นในการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดเพตะไบต์ในที่ที่มันอาศัยอยู่ คุณสามารถวิเคราะห์ข้อมูลหรือสร้างแอปพลิเคชันจาก Data Lake ของ Amazon Simple Storage Service (S3) และแแหล่งที่มาของข้อมูล 30 แหล่ง รวมถึงแหล่งที่มาของข้อมูลในองค์กรหรือระบบคลาวด์อื่นๆ โดยใช้ SQL หรือ Python Athena สร้างขึ้นจากกลไก Trino และ Presto แบบโอเพนซอร์สและเฟรมเวิร์ก Apache Spark โดยไม่ต้องเตรียมการหรือกำหนดค่าใดๆ
Amazon Redshift Streaming Ingestion นำเข้าข้อมูลหลายร้อยเมกะไบต์ต่อวินาทีจาก Amazon Kinesis Data Streams หรือ Amazon MSK กำหนดสคีมาหรือเลือกที่จะนำเข้าข้อมูลกึ่งโครงสร้างด้วยข้อมูลประเภท SUPER เพื่อสืบค้นข้อมูลแบบเรียลไทม์
การบูรณาการ ETL แบบไร้รอยต่อด้วย Amazon Redshift ช่วยให้สามารถวิเคราะห์และใช้งานแมชชีนเลิร์นนิง (ML) ได้เกือบเรียลไทม์ โดยใช้ Amazon Redshift สำหรับเวิร์กโหลดการวิเคราะห์ในระดับเพตะไบต์ของข้อมูลธุรกรรมจาก Aurora โดยเป็นโซลูชันที่มีการจัดการเต็มรูปแบบเพื่อทำให้ข้อมูลธุรกรรมพร้อมใช้งานใน Amazon Redshift หลังจากเขียนไปยังคลัสเตอร์ Aurora DB
การคัดลอกอัตโนมัติของ Amazon Redshift จาก S3 ช่วยลดความยุ่งยากและทำให้การนำเข้าไฟล์ไปยัง Amazon Redshif เป็นไปโดยอัตโนมัติ ความสามารถนี้จะนำเข้าข้อมูลอย่างต่อเนื่องทันทีที่ไฟล์ใหม่ถูกสร้างขึ้นใน S3 โดยไม่ต้องเขียนโค้ดแบบกำหนดเองหรือนำเข้าด้วยตนเอง
การควบคุมการเข้าถึงการแชร์ข้อมูลด้วย AWS Lake Formation จะจัดการการเข้าถึงข้อมูลแบบละเอียดที่ใช้ร่วมกันทั่วทั้งองค์กรของคุณ คุณสามารถกำหนด แก้ไข และตรวจสอบสิทธิ์ได้ในตาราง คอลัมน์ และแถวภายใน Amazon Redshift
เริ่มต้นใช้งาน ELT แบบไร้รอยต่อบน AWS โดยสร้างบัญชีฟรีวันนี้!
