ETL बनाम ELT

स्क्रैपलेस स्क्रेपिंग ब्राउज़र अधिग्रहण सीमा पर ETL या ELT आर्किटेक्चर को सक्षम सार्वजनिक वेब डेटा प्रदान कर सकते हैं।

ETL और ELT डेटा एकीकृत करने के लिए दो क्रम हैं। ETL स्रोत डेटा निकालता है, इसे प्रसंस्करण परत में परिवर्तित करता है, और क्यूरेटेड परिणाम लोड करता है। ELT स्रोत डेटा निकालता है, इसे सक्षम गंतव्य में लोड करता है, और वहां परिवर्तित करता है। अक्षर एक स्थिति में भिन्न होते हैं, लेकिन वह स्थिति कच्चे डेटा के निवास, कंप्यूट के चलने, और कब शासन नियम लागू होते हैं, में बदलाव करती है।

AWS का ETL और ELT तुलना परिवर्तन क्रम के आधार पर अंतर को केंद्रित करता है। एक उपयोगी आर्किटेक्चर समीक्षा को आगे बढ़ना चाहिए: विश्वास सीमा, डेटा प्रतियां, लागत मॉडल, पुनःप्ले पथ, सामांतिक स्वामित्व, और प्रत्येक विकल्प के लिए कार्यात्मक साक्ष्य की पहचान करें।

ETL और ELT बगल में

ETL कैसे काम करता है

ETL स्रोतों और मुख्य गंतव्य के बीच एक रूपांतरण सीमा रखता है। प्रसंस्करण परत फ़ील्ड को मान्य करती है, मैपिंग लागू करती है, अनुचित डेटा को हटा या मास्क करती है, व्युत्पन्न मानों की गणना करती है, और उन रिकॉर्ड्स को लिखती है जो गंतव्य अनुबंध से मेल खाते हैं। यह व्यवस्था तब उपयोगी होती है जब लक्ष्य को केवल क्यूरेटेड डेटा स्वीकार करना चाहिए या जब रूपांतरण लॉजिक एक विशेषज्ञ इंजन पर निर्भर होता है।

मुख्य जोखिम पुनःप्ले लचीलापन खोना है। यदि कच्चे निकासी को अस्वीकृत किया जाता है, तो एक बदलते व्यापार नियम को हर स्रोत से डेटा फिर से प्राप्त करने की आवश्यकता हो सकती है। इसलिए ETL लक्षित के बाहर नियंत्रित कच्चे संरक्षण, संस्करणित रूपांतरण कोड, और निकाले गए, अस्वीकृत, और लोडेड रिकॉर्ड के बीच सामंजस्य से लाभ उठाता है।

ELT कैसे काम करता है

ELT पूर्ण विश्लेषणात्मक रूपांतरण से पहले गंतव्य में स्रोत डेटा लैंड करता है। एक गोदाम या लेकहाउस कच्चे तालिकाओं को स्टोर कर सकता है और डेटा के करीब SQL या अन्य रूपांतरण कार्यभार निष्पादित कर सकता है। क्यूरेटेड मॉडल फिर लैंडेड परत से बनाए जाते हैं, अक्सर अलग विकास, परीक्षण, और प्रकाशन चरणों के साथ।

Google Cloud का ELT अवलोकन व्याख्या करता है कि गंतव्य लोड करने के बाद रूपांतरण निष्पादित करता है। यह डिज़ाइन पुनरावृत्ति और पुनःप्ले में सुधार कर सकता है क्योंकि कच्चा डेटा उपलब्ध रहता है, लेकिन यह गंतव्य को भंडारण, कार्यभार अलगाव, पहुंच नियंत्रण, और कच्चे डेटा शासन की जिम्मेदारी भी देता है।

गवर्नेंस और सुरक्षा

ETL मुख्य गंतव्य में प्रवेश करने वाले क्षेत्रों को कम कर सकता है। संवेदनशील या अनावश्यक मानों को नियंत्रण प्रसंस्करण सीमा में हटाया, टोकनित, संचित, या मास्क किया जा सकता है। यह लक्ष्य के जोखिम को सरल बना सकता है, हालांकि ETL स्टेजिंग क्षेत्र को अभी भी सुरक्षा और संरक्षण नियमों की आवश्यकता होती है।

ELT कच्चे डेटा को गंतव्य सीमा के अंदर रखता है, इसलिए भूमिका डिज़ाइन और क्षेत्र विभाजन महत्वपूर्ण हो जाते हैं। कच्चे स्कीमा व्यापक रूप से सुलभ नहीं होने चाहिए केवल इसलिए कि क्यूरेटेड मॉडल हैं। एनक्रिप्शन, पंक्ति या कॉलम नियंत्रण, उद्देश्य सीमाएं, बनाए रखना, ऑडिट लॉग, और हटाने की प्रक्रियाएं लागू होनी चाहिए इससे पहले कि विश्लेषक उतरे हुए डेटा का पता लगाना शुरू करें।

प्रदर्शन और लागत

ETL केवल क्यूरेटेड परिणामों को लोड करके गंतव्य भंडारण और कंप्यूट को कम कर सकता है। यह लक्षित क्षेत्र के बाहर स्थानांतरण और प्रसंस्करण इन्फ्रास्ट्रक्चर भी जोड़ सकता है। ELT स्केलेबल गंतव्य कंप्यूट का लाभ उठा सकता है और डेटा को दूसरे इंजन में ले जाने से बच सकता है, लेकिन बार-बार रूपांतरण क्वेरी, कच्ची अवधि, और अनियन्त्रित विकास कार्यभार प्लेटफ़ॉर्म लागत बढ़ा सकते हैं।

एक व्यावासिक इकाई का उपयोग करके आर्किटेक्चर की तुलना करें: ताज़ा ग्राहक, प्रसंस्कृत घटना, क्यूरेटेड उत्पाद, या प्रकाशित विभाजन। इनजेक्शन, ट्रांसफॉर्मेशन कंप्यूट, भंडारण, डेटा ट्रांसफर, ऑर्केस्ट्रेशन, मॉनिटरिंग, और ऑपरेटर समय शामिल करें। प्रति-क्वेरी कम कीमत एक कम कुल पाइपलाइन लागत को साबित नहीं करती।

लेटेंसी और उपलब्धता

ELT कच्चे डेटा को जल्दी उपलब्ध करा सकता है जब वह उतरता है, जो अन्वेषणात्मक कार्य और डाउनस्ट्रीम मॉडल की मदद करता है जो स्रोत रूप को सहन करते हैं। क्यूरेटेड डेटा अभी भी रूपांतरणों और परीक्षणों की प्रतीक्षा करता है। ETL गंतव्य लोड को तब तक बाधित करता है जब तक कि रूपांतरण पूरा नहीं हो जाता, लेकिन यह एक संकुचित, मान्य डेटा सेट को एक परमाणु चरण में प्रकाशित कर सकता है।

दोनों पैटर्न बैच, माइक्रो-बैच, और स्ट्रीमिंग डिज़ाइन का समर्थन करते हैं। ट्रांसफॉर्मेशन का क्रम स्वचालित रूप से लेटेंसी का निर्धारण नहीं करता। स्रोत परिवर्तन पहचान, डेटा मात्रा, चेकपॉइंटिंग, मॉडल निर्भरताएँ, प्रकाशन नियंत्रण, और उपभोक्ता ताजगी लक्ष्य आमतौर पर संक्षिप्त रूप से अधिक महत्वपूर्ण होते हैं।

टूलिंग और टीम सीमाएँ

ETL अक्सर डेटा इंटीग्रेशन इंजीनियर्स और उनके निष्पादन प्लेटफॉर्म को गोदाम उपभोक्ताओं से अलग करता है। ELT SQL में अधिक ट्रांसफॉर्मेशन कार्य कर सकता है और एनालिटिक्स इंजीनियरिंग के करीब हो सकता है। कोई भी व्यवस्था डोमेन समीक्षा, संस्करण नियंत्रण, परीक्षण, वंश, और स्वामित्व की आवश्यकता को समाप्त नहीं करती।

Microsoft के डेटा आर्किटेक्चर दिशानिर्देश दिखाते हैं कि स्रोत, ट्रांसफॉर्मेशन, और गंतव्य चिंताएँ कैसे बातचीत करती हैं। सबसे अच्छा संगठनात्मक डिज़ाइन जिम्मेदारी को स्पष्ट बनाता है: कौन स्रोत इनजेक्शन का मालिक है, कौन अर्थशास्त्र को स्वीकार करता है, कौन गंतव्य कार्यभार का संचालन करता है, और जब प्रकाशित मीट्रिक बदलता है तो कौन उत्तर देता है।

जब ETL बेहतर फिट हो

• लक्ष्य को केवल क्यूरेटेड डेटा प्राप्त करना चाहिए। नीति या आर्किटेक्चर कच्चे स्रोत भंडारण को गंतव्य में सीमित करता है।
• रूपांतरण को विशेष रूप से कंप्यूट की आवश्यकता होती है। एक बाहरी इंजन पहले से ही जटिल पार्सिंग, मीडिया प्रसंस्करण, या स्रोत-विशिष्ट सामान्यीकरण करता है।
• गंतव्य संसाधन सीमित हैं। पूर्व-समेकन लक्षित भंडारण और कार्यभार को कम करता है।
• प्रकाशन के लिए एक सख्त गेट की आवश्यकता होती है। पूरा रूपांतरित डेटा सेट किसी उपभोक्ता को दिखाने से पहले सत्यापन पास करना चाहिए।

जब ELT बेहतर फिट हो

• गंतव्य में स्केलेबल ट्रांसफॉर्मेशन कंप्यूट है। डेटा को अपने भंडारण के निकट नियंत्रित कार्यभार अलगाव के साथ मोडेल किया जा सकता है।
• टीमों को लचीला पुनःप्रोसेसिंग की आवश्यकता होती है। राख़ेन कच्चा डेटा नए नियमों का समर्थन करता है बिना हर स्रोत को फिर से प्राप्त किए।
• एकाधिक मॉडल एक ही उतरे हुए डेटा को साझा करते हैं। अलग-अलग क्यूरेटेड आउटपुट एक सामान्य शासित परत से विकसित हो सकते हैं।
• अन्वेषण गति मायने रखती है। अधिकृत उपयोगकर्ता प्रत्येक डाउनस्ट्रीम मॉडल पूरी होने से पहले उतरे हुए स्रोत डेटा का निरीक्षण कर सकते हैं।

क्यों हाइब्रिड पैटर्न अक्सर जीतते हैं

एक हाइब्रिड पाइपलाइन लोडिंग से पहले न्यूनतम आवश्यक नियंत्रण लागू करती है और लोडिंग के बाद विश्लेषणात्मक मॉडलिंग करती है। प्री-लोड चरण लिफाफों को मान्य कर सकता है, निषिद्ध क्षेत्रों को हटा सकता है, पहचानकर्ताओं को मानकीकृत कर सकता है, और प्रोजवेंस को संलग्न कर सकता है। फिर गंतव्य जोड़ियों, समेकनों, आयामों, और उपभोक्ता-विशिष्ट मॉडलों को संभालता है।

हाइब्रिड डिज़ाइन निर्णयहीनता नहीं है। यह प्रत्येक ट्रांसफॉर्मेशन को वहां रखता है जहाँ इसकी सुरक्षा, प्रदर्शन, और स्वामित्व आवश्यकताओं को सबसे अच्छे तरीके से पूरा किया जाता है। आर्किटेक्चर के पास अभी भी एक प्राधिकृत कच्ची सीमा, क्यूरेटेड डेटा के लिए एक प्रकाशन प्रक्रिया, और दोनों चरणों के साथ एक वंश पथ होना चाहिए।

ETL बनाम ELT वेब डेटा के लिए

वेब डेटा अक्सर किसी भी आर्किटेक्चर से पहले निष्कर्षण-विशिष्ट पार्सिंग की आवश्यकता होती है। एक ब्राउज़र प्रदर्शित स्थिति को कैप्चर करता है; एक पार्सर संस्थाओं की पहचान करता है; सामान्यीकरण URLs, इकाइयों, और पहचानकर्ताओं को हल करता है; सत्यापन अनुपस्थित क्षेत्रों को पहुँच या टेम्पलेट विफलताओं से अलग करता है। वह न्यूनतम प्रसंस्करण एक विश्वसनीय रिकॉर्ड लिफाफा बनाता है।

उसके बाद, ETL पूरी तरह से गोदाम लोडिंग से पहले रिकॉर्ड को क्यूरेट कर सकता है। ELT मान्य कच्चे रिकॉर्ड को लैंड कर सकता है और गंतव्य में व्यावासिक मॉडल का निर्माण कर सकता है। दोनों मामलों में, स्रोत URL, कैप्चर प्रतिनिधित्व, स्थानीयकरण, अधिग्रहण समय, पार्सर संस्करण, और कच्चे प्रमाण को उचित रखरखाव नीति के तहत संरक्षित करें।

स्क्रेपलेस स्क्रेपिंग ब्राउज़र निर्णय लेने के बिना प्रदर्शित अधिग्रहण परत प्रदान कर सकता है कि डाउनस्ट्रीम एकीकरण पैटर्न क्या है। अपेक्षित रन वॉल्यूम की तुलना करें स्क्रेपलेस प्राइसिंग, फिर उस लागत को ETL या ELT यूनिट अर्थशास्त्र में शामिल करें।

निर्णय ढांचा

1. सूची बनाएं कि कौन से फ़ील्ड गंतव्य में प्रवेश कर सकते हैं और कौन से पहले हटाए या मास्क किए जाने चाहिए।
2. पहचानें कि कच्चे डेटा को कहाँ रखा जा सकता है और कौन इसका उपयोग कर सकता है।
3. बाहरी कंप्यूट और गंतव्य में ट्रांसफॉर्मेशन क्षमताओं और लागत की तुलना करें।
4. कच्ची उपलब्धता और क्यूरेटेड प्रकाशन के लिए लेटेंसी को अलग से परिभाषित करें।
5. परीक्षण पुन: प्रबंधन, हटाने, स्कीमा ड्रिफ्ट, आंशिक इनपुट, और डुप्लिकेट इनपुट।
6. स्रोत कैप्चर से लेकर हर प्रकाशित मॉडल तक वंश और स्वामित्व का मानचित्रण करें।
7. इन प्रतिबंधों के आधार पर ETL, ELT, या हाइब्रिड चुनें, फिर कार्यभार अर्थव्यवस्था बदलने पर पुनः देखें।

निष्कर्ष

ETL मुख्य गंतव्य में लोड करने से पहले डेटा को परिवर्तित करता है; ELT डेटा को लोड करने के बाद उस गंतव्य में पूर्ण परिवर्तनों को करता है। बेहतर पैटर्न वह है जो संगठन की भरोसेमंदी की सीमा, फिर से खेलने की आवश्यकताएँ, विलंब लक्ष्यों, गणना अर्थव्यवस्था, और स्वामित्व मॉडल को संतुष्ट करता है। कई उत्पादन प्रणालियाँ दोनों को मिलाती हैं: वे लोड से पहले आवश्यक नियंत्रण को लागू करती हैं और बाद में उपभोक्ता मॉडल बनाती हैं।