Соломонов А.А.
ОПТИМИЗАЦИЯ ETL-ПРОЦЕССОВ ДЛЯ БОЛЬШИХ ДАННЫХ *
Аннотация:
в статье рассматриваются современные методы оптимизации ETL-процессов для обработки больших данных. Традиционные подходы к извлечению, трансформации и загрузке данных часто не справляются с растущими требованиями к скорости, гибкости и масштабируемости. В статье описываются этапы работы ETL, включая извлечение данных из различных источников, их преобразование и загрузку в целевые базы данных. Также рассматриваются примеры применения ETL в различных областях, таких как миграция данных, машинное обучение и аналитические хранилища. Особое внимание уделяется автоматизации ETL-процессов и использованию новейших технологий для повышения производительности и качества данных.
Ключевые слова:
большие данные, оптимизация, извлечение данных, трансформация данных, загрузка данных
DOI 10.24412/2712-8849-2024-978-390-396
Обработка больших объемов данных становится все более сложной задачей для современных организаций. Традиционные методы извлечения, трансформации и загрузки (ETL) данных зачастую не справляются с растущими требованиями к скорости, гибкости и масштабируемости. Чтобы оставаться конкурентоспособными, компаниям необходимо оптимизировать свои ETL-процессы, используя новые технологии и подходы. Для начала рассмотрим понятие и сущность ETL.ETL (Extract, Transform, Load) – это трёхэтапный процесс управления данными, в дословном переводе значит «извлечение, преобразование, загрузка». Сначала извлекается информация из структурированных и неструктурированных источников, затем преобразовывается в нужный формат и загружается в место назначения.Чтобы лучше понять принцип работы ETL, можно представить продавца в торговом центре перед новогодними праздниками. Его задача состоит в том, чтобы взять товар, завернуть в красивую обёртку и передать покупателю. Если проводить аналогию с ETL, то процесс выглядит так: продавец извлекает товар, допустим, парфюм, из первоначального источника – с полки в магазине. Затем преображает парфюм, обернув его бумагой. После – «загружает» упакованный подарок в пакет, который покупатель забирает с собой.Точно так же инструменты ETL берут информацию из разных систем (извлекают), объединяют её с другими источниками (преобразовывают) и сохраняют (загружают) для дальнейшего анализа. Например, система может консолидировать данные о клиентах фитнес‑клуба. Если в отделе продаж менеджеры вносят данные через одну CRM‑систему, а при онлайн‑покупке клиенты регистрируются через другую, то ETL может собирать данные из обоих сервисов и преобразовывать их в единую таблицу.Подробнее рассмотрим этапы работы ETL:1. Извлечение (Extract). Первым делом система забирает данные из целевых источников, например, API‑интерфейсов, датчиков, баз данных, серверных журналов JSON, маркетинговых инструментов и так далее. При этом неважно, насколько информация структурирована – инструменты ETL собирают всё.Источниками могут быть: существующие базы данных и устаревшие системы, облачные, гибридные и локальные среды, приложения для продаж и маркетинга, мобильные устройства и приложения, CRM‑системы, платформы хранения данных, хранилища данных, инструменты аналитики.Данные проходят через синтаксический анализ, разделение и фильтрацию. В преобразованном виде они отправляются на обработку дальше. В современных системах они чаще всего сохраняются в форматах: JSON, Parquet или CSV, а это позволяет обработать их повторно при необходимости.2. Преобразование (Transform). К этому моменту данные, которые собрал сервис, не подходят для дальнейшего использования. Поэтому ETL их готовит к выгрузке, например, преобразовывает строковые значения в числовые, нормализует даты, разделяет составные значения на несколько полей.3. Загрузка (Load). На финальном этапе преобразованная информация из промежуточной области отправляется в целевую базу данных, озеро данных или хранилище данных. При этом её можно загружать всю сразу (полная загрузка) или с запланированными интервалами (добавочная или инкрементальная загрузка).Полная загрузка – всё, что поступает из источников, ETL отправляет в хранилище. Чаще всего этот подход используют для исследований, так как для бизнеса это не всегда рациональный подход. Полная загрузка может длиться долгое время и нуждаться в больших вычислительных ресурсах, что увеличивает затраты и затрудняет обслуживание.Добавочная загрузка – более управляемый подход. В этом случае ETL‑инструмент сравнивает входные данные с уже имеющимися и создаёт новые записи только в том случае, если в источниках данных будет новая информация.ETL упрощает процесс работы с информацией за счёт того, что объединяет её из разных источников и решает задачу переноса необработанных и распределённых данных в единый репозиторий. Эти функции ETL полезны во многих процессах.Задача ETL‑конвейера – подготовить данные для последующей аналитики. С его помощью можно стандартизировать данные, собранные из разных источников, освободить разработчиков от рутинных технических задач и проводить более глубокую аналитику за счёт более качественной предварительной обработки.ETL работает так, что любые структурированные и неструктурированные данные форматируются таким образом, что их потом можно анализировать с помощью BI‑инструментов. Из этого вытекают следующие преимущества:– с каждым годом появляется всё больше сложных и разнообразных данных. Если нужно управлять многими атрибутами, собирать информацию из нескольких источников, то ETL упростит задачи по очистке от лишних данных,– никто не застрахован от ошибок из‑за человеческого фактора, а в случае с работой с данными даже небольшая ошибка может потянуть за собой другие проблемы. ETL автоматически собирает, проверяет и обрабатывает данные по разработанным правилам, а значит, вероятность ошибки намного меньше,– инструменты ETL автоматически собирают данные. За счёт этого аналитики не тратят время на ручной сбор и быстрее получают нужные результаты.Рассмотрим пример оптимизации ETL-процессов для больших данных. Клиентом может выступить крупная международная фармацевтическая компания, разрабатывающая лекарства от онкологических, психиатрических, неврологических и других заболеваний.Проблема состоит в том, что объём данных, необходимых учёным-медикам для работы, постоянно увеличивается. Базы данных клиента содержат терабайты информации.При таких объёмах становится сложно контролировать время, требуемое для проведения операций с данными – загрузок новых массивов данных, преобразований и запросов к результирующим базам данных.При этом крайне важно убедиться, что данные имеют адекватное качество, поскольку от этого зависят результаты медицинских исследований и внедрение новых методов лечения. Также необходимо снизить затраты на ETL-процесс за счёт автоматизации как можно большего объёма работ.Решение состоит в том, что необходимо разработать и протестировать базы данных и приложения, процедуры извлечения, загрузки и преобразования данных, администрирования баз данных, оптимизации запросов, поддержки пользователей и отслеживания проблем.Для работы с огромными массивами данных следует использовать новейшие продвинутые функции SQL Server Enterprise, такие как сжатие данных на уровне страниц, горизонтальное секционирование и переключение секций.Некоторые базы данных следует перенести в систему баз данных с массовым параллелизмом – Analytic Platform System, что значительно повысит производительность запросов.Качество данных можно улучшить с помощью системы анализа валидации (Validation Analysis System) – утилиты, которая собирает статистику и находит аномалии в загруженных данных, – и веб-сайта, отображающего результаты. Большинство ETL-операций можно автоматизировать с помощью пакетов Integration Services и приложения CDM Builder.CDM Builder – это многопоточное и распределённое приложение для преобразования ряда популярных баз данных в общую модель данных. Целью Общей модели данных (CDM) является стандартизация формата и содержания данных наблюдений.В результате этого время загрузки данных будет значительно сокращено – в некоторых случаях с дней и недель до часов.Качество данных улучшится с помощью системы валидационного анализа.Можно также выделить несколько ключевых аспектов, которые помогут в оптимизации ETL-процессов:1. Использование параллельной обработки. Разделение данных на части и их параллельная обработка может значительно ускорить ETL-процессы. Это особенно полезно при работе с большими объемами данных.2. Оптимизация трансформаций. В данном случае необходимо убедится, что все трансформации данных выполняются эффективно. Использовать индексы, избегать ненужных операций и минимизировать количество шагов в процессе трансформации.3. Использование распределенных систем. Платформы, такие как Apache Hadoop и Apache Spark, могут помочь в обработке больших данных за счет их распределенной архитектуры. Эти системы позволяют обрабатывать данные параллельно на множестве узлов.4. Автоматизация ETL-процессов с помощью инструментов, таких как Apache Airflow, может помочь снизить количество ошибок и улучшить производительность. Мониторинг ETL-процессов позволяет выявлять и устранять узкие места.5. Оптимизация загрузки данных.6. Использование облачных решений. Облачные платформы, такие как AWS Glue или Google Cloud Dataflow, предлагают масштабируемые и гибкие решения для ETL-процессов, что позволяет обрабатывать большие объемы данных более эффективно.Таким образом можно отметить, что оптимизация ETL-процессов для больших данных является критически важной задачей для современных организаций, стремящихся эффективно управлять растущими объемами информации.
Номер журнала Вестник науки №9 (78) том 3
Ссылка для цитирования:
Соломонов А.А. ОПТИМИЗАЦИЯ ETL-ПРОЦЕССОВ ДЛЯ БОЛЬШИХ ДАННЫХ // Вестник науки №9 (78) том 3. С. 390 - 396. 2024 г. ISSN 2712-8849 // Электронный ресурс: https://www.вестник-науки.рф/article/17305 (дата обращения: 06.12.2024 г.)
Вестник науки СМИ ЭЛ № ФС 77 - 84401 © 2024. 16+