Qu'est-ce que le Zero-ETL ?
Zero-ETL est un type d'intégration qui ne repose pas sur les processus ETL traditionnels, permettant ainsi d'analyser les données en temps réel
Qu'est-ce que le zero-ETL ?
Le Zero-ETL (extraction, transformation et chargement) élimine le besoin de processus ETL traditionnels et coûteux en permettant de transférer et d'analyser des données de manière transparente entre les systèmes en temps réel. Il permet d'effectuer des requêtes directes entre les plateformes sans dépendre de pipelines de données complexes et de stockages intermédiaires.
Continuez à lire cette ressource pour en savoir plus sur le fonctionnement du zero-ETL, ses composants et ses fonctions, et sur la façon dont il se compare aux méthodes ETL traditionnelles. Vous découvrirez également les avantages et les cas d'utilisation du zero-ETL. De plus, vous trouverez une liste d'outils qui permettent le zero-ETL.
Comment fonctionne le zéro-ETL
Imaginez une plateforme e-commerce utilisant une base de données cloud (par exemple, Couchbase Capella™) pour données transactionnelles et un data warehouse cloud (par exemple, Amazon Redshift) pour l'analytique. Voici comment les données circulent avec le zéro-ETL :
La transaction de l'utilisateur a lieu
Un client achète un article sur la plateforme de commerce électronique. Cette action génère un enregistrement de transaction dans la base de données opérationnelle (Couchbase Capella).
Synchronisation automatique
Sans ETL traditionnel, la base de données opérationnelle automatiquement reproduit ces données de transaction vers l'entrepôt de données cloud (Amazon Redshift) en quasi-temps réel via Kafka Connect. Cela se fait par le biais d'une intégration native fournie par le service cloud (par exemple, l'intégration zéro-ETL de Couchbase Capella avec Kafka).
Compatibilité des données
Les données arrivent dans l'entrepôt sans nécessiter de transformation complexe, les systèmes étant configurés pour partager des formats compatibles (par ex., stockage en colonnes ou JSON). Toutes les transformations légères requises, comme le renommage de colonnes, sont traitées en ligne.
Disponibilité instantanée pour l'analytique
Dès que les données arrivent dans l'entrepôt, elles deviennent disponibles pour les requêtes, l'analyse et le reporting. Les analystes peuvent immédiatement accéder aux tableaux de bord mis à jour ou exécuter des requêtes ad hoc à l'aide d'outils tels que Tableau ou Microsoft Power BI.
Ce flux de données transparent du système source vers le système cible élimine le besoin de tâches ETL par lots, réduit la latence et simplifie la maintenance, faisant du zéro-ETL une approche puissante pour les écosystèmes de données modernes.
Composants du zéro-ETL
Le Zero-ETL repose sur une combinaison de technologies et d'approches pour rationaliser l'intégration des données sans passer par les processus ETL traditionnels. Voici les composants clés :
Systèmes sources
Les systèmes sources comprennent des applications, des systèmes transactionnels et des bases de données opérationnelles. Des exemples incluent Couchbase Capella, Microsoft SQL Server, Amazon Aurora et MongoDB Atlas. Les systèmes sources produisent des données et fournissent des mécanismes (tels que des flux d'événements ou la capture de données modificatives) pour synchronisation des données en temps réel.
Capture modificative des données et diffusion de flux de données
Le CDC et le streaming de données identifient et enregistrent les modifications des systèmes sources telles que les suppressions, les mises à jour et les insertions en temps réel.
La capture des données modifiées (CDC) enregistre les modifications incrémentielles d'une base de données et les transmet au système cible. Parmi les exemples d'outils facilitant le processus de CDC figurent Kafka Connect, Debezium et le service de migration de bases de données (DMS) d'Amazon Web Services (AWS), qui intègre des fonctionnalités de CDC propriétaires.
Les mécanismes de diffusion de données en continu garantissent que les données sont livrées en temps réel au fur et à mesure qu'elles changent. Des exemples d'outils de diffusion de données en continu incluent Apache Kafka et Amazon Kinesis.
Systèmes cibles
Les systèmes cibles tels que les entrepôts de données, les plateformes d'analyse et les bases de données reçoivent et stockent des données pour une utilisation ultérieure. Parmi les exemples figurent Amazon Redshift, Snowflake et Google Cloud BigQuery. Les systèmes cibles consomment directement les données sans nécessiter de transformations de prétraitement importantes.
Outils et connecteurs d'intégration en temps réel
Les outils d'intégration et les connecteurs en temps réel agissent comme un middleware, facilitant le flux direct de données entre les systèmes source et cible. Ceux-ci sont souvent intégrés dans les écosystèmes cloud modernes. Des exemples d'outils d'intégration natifs incluent :
- Intégration zero-ETL d'Amazon Aurora avec Amazon Redshift
- Service de transfert de données BigQuery
- Kafka Connect pour le streaming de données directement dans les entrepôts
Les outils d'intégration et les connecteurs en temps réel gèrent efficacement le transfert de données sans nécessiter de pipelines ETL distincts.
Format des données et compatibilité
Le Zero-ETL s'appuie sur des formats de données standardisés ou compatibles pour minimiser le besoin de transformations et garantir une intégration fluide. Exemples de formats :
- Formats structurés Apache Parquet, Apache Avro et les valeurs séparées par des virgules (CSV)
- Semi-structuré formats JSON (JavaScript Object Notation) et XML (Extensible Markup Language)
- Formats binaires : Protocol Buffers (Protobuf) et MessagePack
Moteurs de requêtes en temps réel
Les moteurs de requêtes et les outils en temps réel permettent d'analyser les données directement dans le système cible sans nécessrer d'étapes intermédiaires. Parmi les exemples figurent Amazon Athena et les outils de BI tels que Tableau ou Power BI. Ces outils permettent d'interroger en temps réel des données intégrées, évitant ainsi le besoin de flux de préparation des données.
ETL traditionnel vs. zéro-ETL
Le tableau ci-dessous met en évidence les principales différences entre les deux approches concernant la complexité, l'infrastructure, le coût et d'autres aspects.
| Aspect | ETL traditionnel | Zero-ETL |
|---|---|---|
| Processus | Extraire des données, les transformer dans la zone de staging, les charger dans le système cible | La synchronisation directe des données entre les systèmes s'effectue en temps réel. |
| Latence | Le traitement par lots provoque des retards | Mises à jour en temps quasi réel ou instantanées |
| Complexité | Implique de multiples étapes et outils, ce qui augmente la complexité | Simplifie l'intégration avec moins d'étapes et d'outils |
| Infrastructure | Nécessite des outils et une infrastructure ETL séparés pour les pipelines | Souvent intégré dans les plates-formes cloud ou les API modernes |
| Disponibilité des données | Les données ne sont disponibles qu'après l'exécution des tâches ETL | Les données sont continuellement mises à jour et toujours disponibles |
| Transformation | Les transformations sont gérées dans les outils de staging ou ETL | Des transformations en ligne ou minimales se produisent lors de la synchronisation |
| Pertinence du cas d'utilisation | Idéal pour les opérations par lots à grande échelle | Idéal pour l'analyse en temps réel et les cas d'utilisation opérationnels |
| Coût | Plus élevé en raison des exigences de maintenance des outils, de calcul et de stockage | Plus bas car cela réduit la maintenance des pipelines et l'utilisation des ressources |
| Évolutivité | Difficile à faire évoluer avec la multiplication des sources de données | Facilement évolutif grâce à une infrastructure cloud moderne |
Les avantages du zéro-ETL
Zero-ETL offre une gamme d'avantages qui améliorent considérablement les processus d'intégration des données et la prise de décision. Ceux-ci incluent :
- Délai d'obtention des informations accéléré (TTI) Le zéro-ETL accélère le TTI en permettant l'ingestion et le traitement des données en temps réel ou quasi réel, en minimisant les étapes de transformation et en réduisant considérablement la latence des données.
- Amélioration de la qualité des données : Le zéro-ETL améliore la qualité des données en automatisant leur validation et en minimisant l'intervention humaine afin de réduire les erreurs humaines et les incohérences de données.
- Agilité et évolutivité accrues : Zero-ETL offre flexibilité et évolutivité en permettant une intégration facile de nouvelles sources de données sans modifications significatives du pipeline de données.
- Réduction des coûts opérationnels : Zero-ETL réduit les coûts opérationnels en minimisant le besoin d'entrepôts de données et de serveurs ETL coûteux et en automatisant les processus d'intégration de données pour réduire l'intervention des ingénieurs et des analystes de données.
Défis des ETL (et comment le zero-ETL les résout)
Les processus ETL traditionnels, bien que fondamentaux, s'accompagnent de leur lot de tracas avec lesquels les entreprises luttent. Voici un examen plus approfondi de certains défis courants et de la manière dont le zéro-ETL simplifie les choses :
Les tâches ETL prennent du temps et sont lentes
Les tâches ETL s'exécutent souvent selon des planifications, de nuit ou par heure, ce qui signifie qu'il y a toujours un décalage entre le moment où les données sont créées et celui où elles sont prêtes à être utilisées. Dans les environnements en évolution rapide, ce décalage est frustrant et potentiellement coûteux.
Le zéro-ETL permet une synchronisation des données en temps réel, de sorte que les données circulent instantanément d'un système à un autre. Avec le zéro-ETL, il n'est pas nécessaire d'attendre la fin des traitements par lots.
Les pipelines ETL sont complexes
Les pipelines ETL comportent de multiples étapes : extraire les données des sources, les transformer pour qu'elles correspondent au schéma de destination, et les charger dans le système cible. Gérer et dépanner ces pipelines peut donner l'impression de jongler avec une douzaine d'assiettes en rotation.
Le Zero-ETL simplifie le processus en éliminant le besoin d'étapes d'extraction et de transformation distinctes. Les outils modernes gèrent le déplacement direct des données, réduisant ainsi la complexité.
Les pipelines ETL demandent beaucoup d'entretien
Les pipelines ETL sont fragiles. Chaque fois que vos sources de données ou vos schémas changent, votre processus ETL nécessite également des mises à jour. Cela entraîne une maintenance constante, qui empiète sur le temps de votre équipe qui pourrait être consacrée à des tâches prioritaires.
Le zéro-ETL tire parti d'intégrations natives entre des systèmes ou des API qui s'adaptent plus facilement aux changements. Les intégrations natives contribuent à réduire le travail manuel requis pour maintenir le fonctionnement des pipelines de données.
Cas d'usage du zéro-ETL
Le zéro-ETL n'est pas seulement une théorie ; il résout de vrais problèmes dans des scénarios où les pipelines de données traditionnels s'avèrent insuffisants. Voici quelques cas d'usage pratiques du zéro-ETL.
Analytique en temps réel pour le commerce électronique
Dans le monde du shopping en ligne, les entreprises ont besoin perspectives en temps réel. Par exemple, le suivi du comportement des clients ou des niveaux de stocks en temps réel peut faire ou défaire une vente.
Grâce au zéro-ETL, les données circulent directement de la base de données opérationnelle vers la plateforme d'analyse, garantissant que les tableaux de bord affichent toujours des données exactes. Vous pouvez repérer immédiatement les tendances ou les ruptures de stock au lieu d'attendre la fin des tâches ETL nocturnes.
Détection des fraudes bancaires
Systèmes de prévention de la fraude doit analyser les transactions au fur et à mesure qu'elles se produisent. Un retard dans l'identification des activités suspectes pourrait entraîner des pertes financières ou des atteintes à la réputation.
Le « Zero-ETL » contribue à la synchronisation en temps réel entre les bases de données transactionnelles et les systèmes de surveillance, de sorte que les fraudes potentielles peuvent être signalées et stoppées en quelques secondes.
Expériences client personnalisées
Les plateformes de streaming, les réseaux sociaux et les applications de vente au détail prospèrent parce qu'ils sont capables d'adapter le contenu et les recommandations aux utilisateurs individuels en temps réel.
Grâce au zéro-ETL, les données des clients affluent en continu vers les systèmes d'analyse, permettant personnalisation instantanée. Cela permet aux services de streaming de recommander des émissions en fonction de ce qu'un utilisateur vient de terminer de regarder, et ce, sans délai.
Outils sans ETL
Les outils Zéro-ETL simplifient et automatisent le transfert de données en temps réel entre les systèmes. Ces outils s'appuient souvent sur des intégrations natives, des architectures pilotées par les événements et une infrastructure cloud moderne pour permettre une synchronisation transparente des données. Voici un aperçu de quelques outils et plateformes de type zéro-ETL performants :
- Analyse Couchbase Le système Couchbase service d'analytique élimine les complexités de l'ETL en unifiant les stockages de données opérationnelles et analytiques en une seule plateforme, permettant le zéro-ETL, réduisant les coûts et améliorant le délai d'obtention des informations (TTI).
- Intégration zéro-ETL d'Amazon Aurora avec Amazon Redshift : AWS propose une intégration native sans ETL (zero-ETL) entre Aurora (une base de données relationnelle) et Redshift (un entrepôt de données). Les modifications apportées dans Aurora sont automatiquement transmises à Redshift pour analyse.
- Service de transfert de données BigQuery Ce service géré de Google permet un transfert de données natif à partir de sources telles que Google Cloud Storage, Google Ads et d'autres services Google directement dans BigQuery.
Principaux enseignements et ressources
Lorsque l'on compare le zéro-ETL à l'ETL traditionnel, il est clair que chaque approche a ses points forts, mais l'une d'entre elles redéfinit la façon dont les entreprises envisagent l'intégration des données. Alors que l'ETL traditionnel nous a bien servis par le passé, le zéro-ETL offre des avantages significatifs pour les entreprises qui cherchent à simplifier leurs opérations et à obtenir des informations plus rapidement à partir de leurs données.
Consultez notre blog et pôle de concepts pour continuer à en apprendre davantage sur les sujets liés au transfert et à l'analyse de données.