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
รับข้อมูลเชิงลึกได้รวดเร็วยิ่งขึ้น
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
การนำข้อมูลเข้าอย่างรวดเร็ว*
องค์กรจำเป็นต้องนำข้อมูลเข้าและวิเคราะห์ข้อมูลประเภทต่าง ๆ อย่างรวดเร็วสำหรับการตัดสินใจแบบเรียลไทม์ ETL แบบไร้รอยต่อมีแนวทางที่ยืดหยุ่นในการรับข้อมูลอย่างรวดเร็วเข้าสู่คลังข้อมูลและ Data Lakehouse โดยตรง สิ่งนี้จะขจัดความจำเป็นสำหรับไปป์ไลน์ ETL แบบดั้งเดิม ทำให้องค์กรสามารถปรับให้เข้ากับความต้องการทางธุรกิจที่เปลี่ยนแปลงได้อย่างง่ายดาย
การนำเข้าข้อมูลการสตรีม
แพลตฟอร์มการสตรีมข้อมูลและการจัดคิวข้อความจะสตรีมข้อมูลแบบเรียลไทม์จากหลายแหล่งที่มา การบูรณาการ ETL แบบไร้รอยต่อกับคลังข้อมูลช่วยให้คุณสามารถนำเข้าข้อมูลจากหลายสตรีมดังกล่าวและนำเสนอเพื่อการวิเคราะห์ได้แทบจะในทันที ไม่มีข้อกำหนดในการจัดสตรีมข้อมูลเนื่องจากแพลตฟอร์มเหล่านี้ยังมีการเปลี่ยนแปลงและการวิเคราะห์ที่หลากหลายในขณะที่ข้อมูลกำลังเคลื่อนไหว
การจำลองแบบทันที
โดยทั่วไปแล้ว การย้ายข้อมูลจากฐานข้อมูลการดำเนินงานและธุรกรรมไปยังคลังข้อมูลส่วนกลางและ Data Lakehouse จะต้องใช้โซลูชัน ETL ที่ซับซ้อนอยู่เสมอ ทุกวันนี้ ETL แบบไร้รอยต่อสามารถทำหน้าที่เป็นเครื่องมือจำลองข้อมูลโดยทำซ้ำข้อมูลจากฐานข้อมูลการดำเนินงาน ฐานข้อมูลธุรกรรม และแอปพลิเคชันไปยังคลังข้อมูลและ Data Lakehouse ได้ทันที กลไกการทำสำเนาใช้เทคนิคการจับข้อมูลการเปลี่ยนแปลง (CDC) และอาจสร้างไว้ในคลังข้อมูลและ Data Lakehouse ผู้ใช้จะมองไม่เห็นการทำสำเนาดังกล่าว แอปพลิเคชันจะเก็บข้อมูลในฐานข้อมูลการทำธุรกรรมและนักวิเคราะห์จะสืบค้นข้อมูลจากคลังข้อมูลอย่างราบรื่น
AWS จะสนับสนุนความพยายามใช้ ETL แบบไร้รอยต่อของคุณได้อย่างไร
AWS กำลังลงทุนใน ETL แบบไร้รอยต่อเพื่ออนาคต ต่อไปนี้คือตัวอย่างของบริการที่ให้การรองรับ ETL แบบไร้รอยต่อ ซึ่งเป็นการรองรับแบบในตัว
Amazon SageMaker Lakehouse และ Amazon Redshift รองรับการผสานรวม ETL แบบไร้รอยต่อจากแอปพลิเคชัน ซึ่งทำให้การแยกและโหลดข้อมูลจากแอปพลิเคชันลงใน Amazon SageMaker Lakehouse และ Amazon Redshift โดยอัตโนมัติ
การผสานรวมรวม Amazon DynamoDB ETL แบบไร้รอยต่อเข้ากับ Amazon SageMaker Lakhouse จะทำให้การดึงและโหลดข้อมูลจาก Amazon DynamoDB ไปยัง Amazon SageMaker Lakehouse ซึ่งเป็น Data Lake เชิงธุรกรรมที่สร้างขึ้นบน Amazon S3 เป็นแบบอัตโนมัติ
การผสานรวม Amazon OpenSearch Service ETL แบบไร้รอยต่อด้วย Amazon CloudWatch Logs ช่วยให้การสืบค้นและแสดงภาพข้อมูลบันทึกโดยตรงใกล้เรียลไทม์โดยรวมการจัดการข้อมูลบันทึกแบบรวมศูนย์โดยไม่ต้องใช้ไปป์ไลน์ที่ซับซ้อนหรือการประมวลผลล่วงหน้า
การผสานรวม Amazon OpenSearch Service ETL แบบไร้รอยต่อด้วย Amazon Security Lake ช่วยให้สามารถค้นหาและวิเคราะห์ข้อมูลการรักษาความปลอดภัยโดยตรง ขจัดความท้าทายในการรวมข้อมูลในขณะเดียวกันก็ลดความซับซ้อน ค่าใช้จ่ายในการดำเนินงาน และค่าใช้จ่ายผ่านการเร่งความเร็วข้อมูลตามความต้องการและความสามารถในการวิเคราะห์ที่หลากหลาย
การผสานรวม Amazon Aurora ETL แบบไร้รอยต่อด้วย Amazon Redshift ช่วยให้สามารถวิเคราะห์และใช้งานแมชชีนเลิร์นนิง (ML) ได้เกือบเรียลไทม์ โดยใช้ Amazon Redshift สำหรับเวิร์กโหลดการวิเคราะห์ในระดับเพตะไบต์ของข้อมูลธุรกรรมจาก Aurora โดยเป็นโซลูชันที่มีการจัดการเต็มรูปแบบเพื่อทำให้ข้อมูลธุรกรรมพร้อมใช้งานใน Amazon Redshift หลังจากเขียนไปยังคลัสเตอร์ Aurora DB
การผสานรวม Amazon RDS สำหรับ MySQL ETL แบบไร้รอยต่อด้วย Amazon Redshift ช่วยให้ได้ข้อมูลเชิงลึกแบบองค์รวมในแอปพลิเคชันจำนวนมากและทำลาย Data Silo ในองค์กรของคุณ ทำให้การวิเคราะห์ข้อมูลจาก Amazon RDS หนึ่งหรือหลายอินสแตนซ์สำหรับ MySQL ใน Amazon Redshift ทำได้ง่ายขึ้น
การผสานรวม Amazon DynamoDB ETL แบบไร้รอยต่อด้วย Amazon OpenSearch Service ช่วยให้คุณใช้ความสามารถในการค้นหาขั้นสูง เช่น การค้นหาข้อความแบบเต็มและการค้นหาเวกเตอร์ ในข้อมูล Amazon DynamoDB
การผสานรวม Amazon DocumentDB ETL แบบไร้รอยต่อด้วย Amazon OpenSearch Service มอบความสามารถในการค้นหาขั้นสูง เช่น การค้นหาแบบคลุมเครือ การค้นหาข้ามคอลเลกชัน และการค้นหาหลายภาษา บนเอกสาร Amazon DocumentDB โดยใช้ OpenSearch API
การผสานรวม Amazon OpenSearch Service ETL แบบไร้รอยต่อด้วย Amazon S3 เป็นวิธีการใหม่ที่มีประสิทธิภาพสำหรับลูกค้าในการค้นหาข้อมูลบันทึกการดำเนินงานใน Amazon S3 Data Lake โดยไม่จำเป็นต้องสลับระหว่างเครื่องมือต่าง ๆ เพื่อวิเคราะห์ข้อมูล
การผสานรวม Amazon Aurora PostgreSQL ETL แบบไร้รอยต่อด้วย Amazon Redshift ช่วยให้วิเคราะห์ข้อมูลแบบเกือบเรียลไทม์และแมชชีนเลิร์นนิง (ML) ได้โดยใช้ Amazon Redshift เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลธุรกรรมหลายเพตาไบต์จาก Aurora
การผสานรวม Amazon DynamoDB ETL แบบไร้รอยต่อด้วย Amazon Redshift ช่วยให้ลูกค้าสามารถรันการวิเคราะห์ประสิทธิภาพสูงบนข้อมูล DynamoDB ของตนใน Amazon Redshift โดยไม่มีผลกระทบต่อเวิร์กโหลดการผลิตที่ทำงานบน DynamoDB
เริ่มต้นใช้งาน ELT แบบไร้รอยต่อบน AWS โดยสร้างบัญชีฟรีวันนี้!
