제로-ETL이란 무엇인가요?

제로-ETL이란 무엇인가요?

제로-ETL(추출, 변환, 로드)은 데이터를 실시간으로 시스템 간에 원활하게 전송하고 분석할 수 있게 함으로써 기존의 고비용 ETL 프로세스의 필요성을 없애줍니다. 복잡한 데이터 파이프라인과 중간 저장소에 의존하지 않고도 여러 플랫폼에서 직접 쿼리할 수 있습니다.

이 리소스를 계속 읽으면서 제로 ETL의 작동 방식, 구성 요소와 기능, 기존 ETL 방법과 비교하는 방법에 대해 자세히 알아보세요. 또한 제로 ETL의 장점과 사용 사례에 대해서도 알아볼 수 있습니다. 또한 제로 ETL을 지원하는 도구 목록도 확인할 수 있습니다.

• 제로-ETL 작동 방식
• 제로-ETL의 구성 요소
• 기존 ETL과 제로 ETL 비교
• 제로-ETL의 이점
• ETL 과제(그리고 제로 ETL이 이를 해결하는 방법)
  
• 제로-ETL 사용 사례
  
• 제로-ETL 도구
  
• 주요 요점 및 리소스
  

제로-ETL 작동 방식

클라우드 데이터베이스를 사용하는 전자상거래 플랫폼을 상상해 보세요, 카우치베이스 카펠라™)에 대한 트랜잭션 데이터 및 분석을 위한 클라우드 데이터 웨어하우스(예: Amazon Redshift)를 사용합니다. 제로 ETL에서 데이터가 흐르는 방식은 다음과 같습니다:

사용자 트랜잭션 발생

고객이 이커머스 플랫폼에서 상품을 구매합니다. 이 작업은 운영 데이터베이스(카우치베이스 카펠라)에 거래 레코드를 생성합니다.

자동 동기화

기존 ETL이 없으면 운영 데이터베이스가 자동으로 복제 이 트랜잭션 데이터는 Kafka Connect를 통해 거의 실시간으로 클라우드 데이터 웨어하우스(Amazon Redshift)로 전송됩니다. 이는 클라우드 서비스에서 제공하는 기본 통합을 통해 이루어집니다(예: Couchbase Capella 제로-ETL과 Kafka의 통합).

데이터 호환성

시스템이 호환 가능한 형식을 공유하도록 구성되어 있으므로 복잡한 변환 없이도 데이터가 웨어하우스에 도착합니다, 컬럼형 스토리지 or JSON). 열 이름 변경과 같이 필요한 모든 경량 변환은 인라인으로 처리됩니다.

분석을 위한 즉각적인 가용성

데이터가 웨어하우스에 도착하는 즉시 쿼리, 분석 및 보고에 사용할 수 있게 됩니다. 분석가는 즉시 업데이트된 대시보드에 액세스하거나 다음과 같은 도구를 사용하여 임시 쿼리를 실행할 수 있습니다. Tableau or Microsoft Power BI.

소스 시스템에서 대상 시스템으로의 원활한 데이터 흐름은 일괄 ETL 작업의 필요성을 없애고, 지연 시간을 줄이며, 유지 관리를 간소화하여 최신 데이터 에코시스템을 위한 강력한 접근 방식인 제로 ETL을 만들어줍니다.

제로-ETL의 구성 요소

제로-ETL은 여러 기술과 접근 방식을 조합하여 기존의 ETL 프로세스 없이 데이터 통합을 간소화합니다. 주요 구성 요소는 다음과 같습니다:

소스 시스템

소스 시스템에는 애플리케이션, 트랜잭션 시스템, 운영 데이터베이스가 포함됩니다. 예를 들어 Couchbase Capella, Microsoft SQL Server, Amazon Aurora, MongoDB Atlas 등이 있습니다. 소스 시스템은 데이터를 생성하고 다음과 같은 메커니즘(예: 이벤트 스트림 또는 변경 데이터 캡처)을 제공합니다. 실시간 데이터 동기화.

변경 데이터 캡처(CDC) 및 데이터 스트리밍

CDC 및 데이터 스트리밍은 삭제, 업데이트, 삽입과 같은 소스 시스템 변경 사항을 실시간으로 식별하고 기록합니다.

CDC는 데이터베이스의 점진적인 변경 사항을 캡처하여 대상 시스템으로 전달합니다. CDC 프로세스를 용이하게 하는 도구의 예로는 Kafka Connect, Debezium, 독점적인 CDC 기능을 포함하는 Amazon Web Services(AWS) 데이터베이스 마이그레이션 서비스(DMS)가 있습니다.

데이터 스트리밍 메커니즘은 데이터가 변경되는 대로 실시간으로 전달되도록 합니다. 데이터 스트리밍 도구의 예로는 아파치 카프카와 아마존 키네시스 등이 있습니다.

대상 시스템

데이터 웨어하우스, 분석 플랫폼, 데이터베이스와 같은 대상 시스템은 추후 사용을 위해 데이터를 수신하고 저장합니다. 예를 들어 Amazon Redshift, Snowflake 및 Google Cloud BigQuery가 있습니다. Target 시스템은 상당한 사전 처리 변환 없이 데이터를 직접 소비합니다.

실시간 통합 도구 및 커넥터

실시간 통합 도구와 커넥터는 미들웨어 역할을 하여 소스 시스템과 대상 시스템 간의 직접적인 데이터 흐름을 촉진합니다. 이러한 도구는 최신 클라우드 에코시스템에 내장되어 있는 경우가 많습니다. 기본 통합 도구의 예는 다음과 같습니다:

• Amazon Aurora 제로-ETL과 Amazon Redshift 통합
• BigQuery 데이터 전송 서비스
• 웨어하우스로 직접 데이터를 스트리밍하기 위한 Kafka Connect

실시간 통합 도구와 커넥터는 별도의 ETL 파이프라인 없이도 데이터 이동을 효율적으로 처리합니다.

데이터 형식 및 호환성

Zero-ETL은 표준화되거나 호환되는 데이터 형식을 사용하여 변환의 필요성을 최소화하고 원활한 통합을 보장합니다. 형식의 예는 다음과 같습니다:

• 구조화된 형식: 아파치 파켓, 아파치 아브로 및 쉼표로 구분된 값(CSV)
• 반구조화 형식입니다: JSON(JavaScript 객체 표기법) 및 XML(확장 가능한 마크업 언어)
• 바이너리 형식: 프로토콜 버퍼(Protobuf) 및 메시지팩

실시간 쿼리 엔진

실시간 쿼리 엔진과 도구를 사용하면 중간 단계 없이 대상 시스템에서 바로 데이터를 분석할 수 있습니다. 예를 들어 Amazon Athena와 Tableau 또는 Power BI와 같은 BI 도구가 있습니다. 이러한 도구를 사용하면 데이터 준비 워크플로우를 거치지 않고도 통합 데이터를 실시간으로 쿼리할 수 있습니다.

기존 ETL과 제로 ETL 비교

아래 표는 복잡성, 인프라, 비용 및 기타 측면과 관련하여 두 접근 방식 간의 주요 차이점을 강조합니다.

제로-ETL의 이점

제로-ETL은 데이터 통합 프로세스와 의사 결정을 크게 개선하는 다양한 이점을 제공합니다. 여기에는 다음이 포함됩니다:

• 인사이트 도출 시간(TTI) 단축: 제로-ETL은 실시간 또는 실시간에 가까운 데이터 수집 및 처리를 가능하게 하고, 변환 단계를 최소화하며, 데이터 지연 시간을 크게 줄임으로써 TTI를 가속화합니다.
• 데이터 품질 개선: Zero-ETL은 데이터 유효성 검사를 자동화하고 수동 개입을 최소화하여 인적 오류와 데이터 불일치를 줄여 데이터 품질을 개선합니다.
• 민첩성 및 확장성 향상: 제로-ETL은 데이터 파이프라인을 크게 변경하지 않고도 새로운 데이터 소스를 쉽게 통합할 수 있어 유연성과 확장성을 제공합니다.
• 운영 비용 절감: 제로-ETL 운영 비용 절감 값비싼 데이터 웨어하우스와 ETL 서버의 필요성을 최소화하고 데이터 통합 프로세스를 자동화하여 데이터 엔지니어와 분석가의 개입을 줄입니다.

ETL 과제(그리고 제로 ETL이 이를 해결하는 방법)

기존의 ETL 프로세스는 기본이 되기는 하지만, 기업에서 어려움을 겪는 골칫거리도 적지 않습니다. 몇 가지 일반적인 문제와 제로 ETL이 어떻게 업무를 간소화하는지 자세히 살펴보세요:

ETL 작업은 시간이 많이 걸리고 느립니다.

ETL 작업은 종종 야간 또는 시간 단위로 일정에 따라 실행되므로 데이터가 생성되는 시점과 사용할 준비가 되는 시점 사이에 항상 지연이 발생합니다. 빠르게 변화하는 환경에서는 이러한 지연이 불만스럽고 잠재적으로 비용이 많이 듭니다.

제로-ETL을 사용하면 실시간 데이터 동기화가 가능하므로 데이터가 한 시스템에서 다른 시스템으로 즉시 이동합니다. 제로-ETL을 사용하면 배치 작업이 완료될 때까지 기다릴 필요가 없습니다.

ETL 파이프라인은 복잡합니다.

ETL 파이프라인에는 소스에서 데이터를 추출하고, 대상 스키마에 맞게 변환하고, 대상 시스템에 로드하는 등 여러 단계가 포함됩니다. 이러한 파이프라인을 관리하고 문제를 해결하는 것은 마치 수십 개의 회전판을 저글링하는 것처럼 느껴질 수 있습니다.

Zero-ETL은 별도의 추출 및 변환 단계가 필요 없어 프로세스를 간소화합니다. 최신 도구는 직접 데이터 이동을 처리하여 복잡성을 제거합니다.

ETL 파이프라인은 유지 관리가 많이 필요합니다.

ETL 파이프라인은 취약합니다. 데이터 소스나 스키마가 변경될 때마다 ETL 프로세스도 업데이트해야 합니다. 이는 지속적인 유지 관리로 이어져 더 우선순위가 높은 작업에 사용할 수 있는 팀의 시간을 빼앗아 갑니다.

제로-ETL은 변경에 보다 쉽게 적응하는 시스템 또는 API 간의 기본 통합을 활용합니다. 기본 통합은 데이터 파이프라인을 계속 실행하는 데 필요한 수작업을 줄이는 데 도움이 됩니다.

제로-ETL 사용 사례

제로-ETL은 단순한 이론이 아니라 기존 데이터 파이프라인이 부족한 시나리오에서 실제 문제를 해결합니다. 다음은 제로-ETL의 실제 사용 사례입니다.

이커머스를 위한 실시간 분석

온라인 쇼핑의 세계에서 기업은 다음이 필요합니다. 실시간 인사이트. 예를 들어, 고객 행동이나 재고 수준을 실시간으로 추적하면 판매의 성패를 좌우할 수 있습니다.

제로 ETL을 사용하면 데이터가 운영 데이터베이스에서 분석 플랫폼으로 직접 흐르기 때문에 대시보드가 항상 정확한 데이터를 전달할 수 있습니다. 야간 ETL 작업이 완료될 때까지 기다릴 필요 없이 트렌드나 재고 부족을 즉시 파악할 수 있습니다.

뱅킹 사기 탐지

사기 방지 시스템 거래가 발생하는 즉시 분석해야 합니다. 의심스러운 활동을 식별하는 것이 지연되면 금전적 손실이나 평판 손상으로 이어질 수 있습니다.

제로-ETL은 거래 데이터베이스와 모니터링 시스템 간의 실시간 동기화를 지원하므로 잠재적인 사기를 몇 초 내에 신고하고 중지할 수 있습니다.

개인화된 고객 경험

스트리밍 플랫폼, 소셜 네트워크, 리테일 앱은 실시간으로 개별 사용자에게 맞춤화된 콘텐츠와 추천을 제공할 수 있기 때문에 성공할 수 있습니다.

제로-ETL을 사용하면 고객 데이터가 분석 시스템으로 지속적으로 유입되어 다음을 수행할 수 있습니다. 즉각적인 개인화. 이를 통해 스트리밍 서비스는 사용자가 방금 시청한 내용을 기반으로 지연 없이 프로그램을 추천할 수 있습니다.

제로-ETL 도구

제로-ETL 도구는 시스템 간의 실시간 데이터 이동을 단순화하고 자동화합니다. 이러한 도구는 기본 통합, 이벤트 중심 아키텍처, 최신 클라우드 인프라에 의존하여 원활한 데이터 동기화를 지원합니다. 다음은 몇 가지 강력한 제로 ETL 도구와 플랫폼을 살펴봅니다:

• 카우치베이스 카펠라 컬럼형: 카펠라 컬럼형 서비스 는 운영 및 분석 데이터 저장소를 단일 플랫폼으로 통합하여 ETL의 복잡성을 제거하고, 제로 ETL을 실현하며, 비용을 절감하고, TTI를 개선합니다.
• Amazon Aurora 제로-ETL과 Amazon Redshift의 통합: AWS는 Aurora(관계형 데이터베이스)와 Redshift(데이터 웨어하우스) 간에 기본 제로-ETL 통합을 제공합니다. Aurora의 변경 사항은 분석을 위해 자동으로 Redshift로 전송됩니다.
• BigQuery 데이터 전송 서비스: Google의 이 관리형 서비스를 사용하면 Google 클라우드 스토리지, Google Ads 및 기타 Google 서비스와 같은 소스에서 BigQuery로 직접 네이티브 데이터를 전송할 수 있습니다.

주요 요점 및 리소스

제로 ETL과 기존 ETL을 비교할 때, 각 접근 방식에는 분명 강점이 있지만, 하나는 데이터 통합에 대한 기업의 사고방식을 바꾸고 있습니다. 과거에는 전통적인 ETL이 유용했지만, 제로 ETL은 운영을 간소화하고 데이터에서 더 빠르게 인사이트를 얻고자 하는 기업에게 상당한 이점을 제공합니다.

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