ゼロETLとは何か？

ゼロETLとは何か？

ゼロETL（抽出、変換、ロード）は、データをシームレスに転送し、リアルタイムでシステム間で分析できるようにすることで、従来のコストのかかるETLプロセスの必要性を排除します。複雑なデータパイプラインや中間ストレージに依存することなく、プラットフォーム間で直接クエリを実行できます。

この資料では、ゼロETLの仕組み、構成要素と機能、従来のETL手法との比較について詳しく説明します。また、ゼロETLの利点と使用例についても学びます。さらに、ゼロETLを可能にするツールのリストもご覧いただけます。

• ゼロETLの仕組み
• ゼロETLの構成要素
• 従来のETLとゼロETLの比較
• ゼロETLのメリット
• ETLの課題（そしてそれを解決するゼロETLの方法）
  
• ゼロETLの使用例
  
• ゼロETLツール
  
• 主な収穫とリソース
  

ゼロETLの仕組み

クラウド・データベース（例えば、以下のようなもの）を使ったeコマース・プラットフォームを想像してみてほしい、 Couchbase カペラの場合 トランザクションデータ そして分析用のクラウド・データウェアハウス（Amazon Redshiftなど）。ゼロETLによるデータの流れはこうだ：

ユーザートランザクションの発生

顧客がeコマースプラットフォームで商品を購入する。このアクションは、運用データベース（Couchbase Capella）にトランザクションレコードを生成します。

自動同期

従来のETLを使わずに、運用データベースは自動的に 複製 このトランザクションデータは、Kafka Connectを通じてほぼリアルタイムでクラウドデータウェアハウス（Amazon Redshift）に取り込まれる。これは、クラウドサービスが提供するネイティブ統合（例えば、KafkaとCouchbase CapellaのゼロETL統合）を通じて行われる。

データの互換性

システムは互換性のあるフォーマットを共有するように構成されているため、複雑な変換を必要とせずに、データはウェアハウスに到着する（例． カラム記憶装置 または JSON).カラム名の変更など、必要な軽量変換はすべてインラインで処理されます。

分析に即座に利用可能

データがウェアハウスに到達するとすぐに、クエリ、分析、レポート作成が可能になります。アナリストは、更新されたダッシュボードに即座にアクセスしたり、次のようなツールを使用してアドホッククエリを実行できます。 タブロー または マイクロソフトPower BI.

このソースシステムからターゲットシステムへのシームレスなデータフローは、バッチETLジョブの必要性を排除し、レイテンシーを削減し、メンテナンスを簡素化し、ゼロETLを最新のデータエコシステムのための強力なアプローチにしています。

ゼロETLの構成要素

ゼロETLは、従来のETLプロセスを使用せずにデータ統合を合理化するためのテクノロジーとアプローチの組み合わせに依存しています。以下はその主な構成要素である：

ソース・システム

ソースシステムには、アプリケーション、トランザクションシステム、運用データベースが含まれる。例えば、Couchbase Capella、Microsoft SQL Server、Amazon Aurora、MongoDB Atlasなどである。ソース・システムはデータを生成し、次のようなメカニズム（イベント・ストリームや変更データの取得など）を提供する。 リアルタイムでデータを同期.

チェンジ・データ・キャプチャ（CDC）とデータ・ストリーミング

CDCとデータストリーミングは、削除、更新、挿入などのソースシステムの変更をリアルタイムで識別し、記録する。

CDCはデータベースの増分変更をキャプチャし、ターゲットシステムに転送する。CDCプロセスを促進するツールの例としては、Kafka Connect、Debezium、Amazon Web Services（AWS）のDatabase Migration Service（DMS）などがあり、独自のCDC機能を備えている。

データ・ストリーミングの仕組みは、データが変更されるとリアルタイムで配信されることを保証する。データ・ストリーミング・ツールの例としては、Apache KafkaやAmazon Kinesisなどがある。

対象システム

データウェアハウス、分析プラットフォーム、データベースなどの対象システムは、さらなる利用のためにデータを受け取り、保存する。例としては、Amazon Redshift、Snowflake、Google Cloud BigQueryなどがある。ターゲット・システムは、大きな前処理変換を必要とせずにデータを直接消費する。

リアルタイム統合ツールとコネクタ

リアルタイム統合ツールとコネクターはミドルウェアとして機能し、ソースシステムとターゲットシステム間の直接的なデータフローを促進する。これらは多くの場合、最新のクラウドエコシステムに組み込まれている。ネイティブ統合ツールの例としては、以下のようなものがある：

• Amazon AuroraとAmazon RedshiftのゼロETL統合
• BigQueryデータ転送サービス
• データを直接倉庫にストリーミングするKafka Connect

リアルタイム統合ツールとコネクタは、個別のETLパイプラインを必要とすることなく、データの移動を効率的に処理します。

データ形式と互換性

Zero-ETLは、変換の必要性を最小限に抑え、スムーズな統合を保証するために、標準化された、または互換性のあるデータフォーマットに依存しています。フォーマットの例としては

• 構造化されたフォーマット： Apache Parquet、Apache Avro、カンマ区切り値(CSV)
• 半構造化 のフォーマットを使用している： JSON（JavaScript Object Notation）とXML（Extensible Markup Language）。
• バイナリ形式： プロトコルバッファ（Protobuf）とMessagePack

リアルタイム・クエリー・エンジン

リアルタイムクエリーエンジンやツールは、中間ステップを必要とせず、ターゲットシステムで直接データを分析できる。例えば、Amazon AthenaやTableauやPower BIのようなBIツールがある。これらのツールは、データ準備ワークフローの必要性を回避し、統合データのリアルタイムクエリを可能にする。

従来のETLとゼロETLの比較

下の表は、複雑さ、インフラ、コストなどに関する2つのアプローチの主な違いを示している。

ゼロETLのメリット

ゼロETLは、データ統合プロセスと意思決定を大幅に改善するさまざまな利点を提供します。これらには以下が含まれる：

• 洞察までの時間（TTI）の短縮： Zero-ETLは、リアルタイムまたはほぼリアルタイムのデータ取り込みと処理を可能にし、変換ステップを最小限に抑え、データレイテンシーを大幅に削減することで、TTIを加速します。
• データ品質の向上： Zero-ETLは、データ検証を自動化し、人手による介入を最小限に抑えることで、ヒューマンエラーやデータの不整合を減らし、データ品質を向上させます。
• 敏捷性と拡張性の向上： Zero-ETLは、データパイプラインに大きな変更を加えることなく、新しいデータソースを簡単に統合できるため、柔軟性と拡張性を提供します。
• 運用コストの削減： ゼロETL 運営コストの削減 高価なデータウェアハウスやETLサーバーの必要性を最小限に抑え、データ統合プロセスを自動化することで、データエンジニアやアナリストの関与を減らすことができます。

ETLの課題（そしてそれを解決するゼロETLの方法）

従来のETLプロセスは、基礎的なものではありますが、ビジネスが直面する頭痛の種があります。ここでは、いくつかの一般的な課題と、ゼロETLがどのように物事を単純化するかを詳しく見ていきます：

ETLジョブは時間がかかり、遅い。

ETLジョブは多くの場合、毎晩または毎時のスケジュールで実行されるため、データが作成されてから使用できるようになるまでに常に遅れが生じる。ペースの速い環境では、この遅れはフラストレーションと潜在的なコストになります。

ゼロETLはリアルタイムのデータ同期を可能にするので、あるシステムから別のシステムへ瞬時にデータが流れます。ゼロETLでは、バッチジョブの完了を待つ必要はありません。

ETLパイプラインは複雑

ETLパイプラインは、ソースからデータを抽出し、変換先のスキーマに合わせて変換し、ターゲットシステムにロードするという複数のステップを伴います。このようなパイプラインの管理とトラブルシューティングは、回転する皿を何枚もこなすようなものです。

ゼロETLは、抽出と変換を別々に行う必要をなくし、プロセスを簡素化する。最新のツールは直接データの移動を処理し、複雑さを取り除きます。

ETLパイプラインはメンテナンスが大変

ETLパイプラインは壊れやすい。データソースやスキーマが変更されるたびに、ETLプロセスも更新が必要になります。そのため、常にメンテナンスが必要となり、優先順位の高いタスクに費やせるはずのチームの時間が削られてしまいます。

Zero-ETLは、システム間のネイティブ統合や、変更に容易に対応できるAPIを活用します。ネイティブな統合は、データパイプラインを実行し続けるために必要な手作業を減らすのに役立ちます。

ゼロETLの使用例

ゼロETLは単なる理論ではなく、従来のデータ・パイプラインでは不十分なシナリオにおける現実的な問題を解決します。ゼロETLの実践的な使用例をいくつか紹介しよう。

eコマースのためのリアルタイム分析

オンラインショッピングの世界では、企業は次のことを必要としている。 リアルタイム・インサイト.例えば、顧客の行動や在庫レベルをリアルタイムで追跡することは、売上を左右する可能性がある。

ゼロETLにより、データは業務データベースから分析プラットフォームに直接流れ、ダッシュボードは常に正確なデータを提供します。夜間のETLジョブの完了を待つ代わりに、トレンドや在庫不足を即座に発見することができます。

銀行業務における不正検知

不正防止システム は、発生した取引を分析しなければならない。疑わしい取引の発見が遅れれば、金銭的損失や風評被害につながる可能性がある。

ゼロETLは、取引データベースと監視システム間のリアルタイム同期を支援するため、潜在的な不正行為に数秒以内にフラグを立て、阻止することができる。

パーソナライズされた顧客体験

ストリーミング・プラットフォーム、ソーシャル・ネットワーク、リテール・アプリが繁栄しているのは、リアルタイムで個々のユーザーに合わせたコンテンツやレコメンデーションを提供できるからだ。

ゼロETLにより、顧客データは継続的に分析システムに流れ込み、次のことが可能になります。 インスタント・パーソナライゼーション.これにより、ストリーミング・サービスは、ユーザーが見終わったばかりの番組に基づいて、遅滞なく番組を推薦することができる。

ゼロETLツール

ゼロETLツールは、システム間のリアルタイムのデータ移動を簡素化し、自動化します。これらのツールは多くの場合、シームレスなデータ同期を可能にするネイティブ統合、イベント駆動型アーキテクチャ、最新のクラウドインフラに依存しています。ここでは、いくつかの強力なゼロETLツールとプラットフォームを見てみましょう：

• Couchbase Analytics： Couchbaseの 分析サービス 運用データと分析データストアを単一のプラットフォームに統合することで、ETLの複雑さを解消し、ゼロETLを可能にし、コストを削減し、TTIを改善します。
• Amazon AuroraとAmazon RedshiftのゼロETL統合： AWSはAurora（リレーショナルデータベース）とRedshift（データウェアハウス）間のネイティブなゼロETL統合を提供している。Auroraの変更は分析のために自動的にRedshiftに転送される。
• BigQueryデータ転送サービス： Googleが提供するこのマネージドサービスでは、Google Cloud Storage、Google Ads、その他のGoogleサービスなどのソースからBigQueryに直接データを転送することができます。

主な収穫とリソース

ゼロETLと従来のETLを比較すると、それぞれのアプローチに強みがあることは明らかだが、一方はデータ統合に関するビジネスの考え方を変えつつある。従来のETLは私たちに十分な役割を果たしてきたが、ゼロETLは、オペレーションを簡素化し、データからより迅速な洞察を得たいと考えている企業にとって、大きなメリットを提供する。

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