As empresas modernas estão cada vez mais pressionadas a reduzir o tempo necessário para transformar dados em insights acionáveis. Para atender a essa necessidade, uma abordagem rápida e eficiente é crucial para agilizar a transição da coleta de dados para análises, inteligência artificial (IA) e implementação de machine learning.
Arquiteturas tradicionais de ETL (extract, transform, load) enfrentam desafios ao tentar atender às demandas técnicas de big data e análise de dados em tempo real. Como resposta, surgiu uma nova arquitetura de gerenciamento de dados chamada Zero-ETL, projetada para minimizar ou eliminar a necessidade de processos ETL.
O Que é Zero-ETL?
Zero-ETL é um sistema de integrações desenvolvido para eliminar ou reduzir a necessidade de criar pipelines de dados ETL. Ao permitir consultas em diferentes silos de dados sem mover fisicamente os dados, o Zero-ETL visa simplificar o processamento de dados e melhorar a eficiência.
O termo “Zero-ETL” foi introduzido durante a conferência AWS reem 2022, quando foi anunciada a integração do Amazon Aurora com o Amazon Redshift. Desde então, a AWS avançou esse conceito, principalmente através de serviços que suportam a análise e transformação de dados diretamente nas plataformas, sem a necessidade de pipelines ETL separados.
Como Funciona o Zero-ETL?
Zero-ETL simplifica a integração de dados ao vincular diretamente fontes de dados a data warehouses ou lakes, garantindo a disponibilidade de dados em tempo real para análises e relatórios. Isso é possível graças a várias tecnologias e serviços baseados em nuvem, como:
- Replicação de Banco de Dados: Processo de copiar e sincronizar dados de um banco de dados para outro, atualizando automaticamente o data warehouse em tempo real ou quase em tempo real, eliminando a necessidade de ETL separado.
- Consultas Federadas: Capacidade de executar consultas em várias fontes de dados sem a necessidade de mover ou replicar os dados para um único local.
- Transmissão de Dados (Data Streaming): Processamento e transferência contínua e em tempo real de dados conforme são gerados, garantindo que estejam disponíveis quase instantaneamente para análise.
- Análises de Dados In-Place: As transformações necessárias são integradas à plataforma de dados na nuvem, permitindo o processamento e análise de dados em tempo real diretamente onde os dados estão armazenados.
Componentes do Zero-ETL
Embora a arquitetura Zero-ETL possa parecer sem componentes ou completamente unificada, existem diferentes elementos e serviços que podem ser usados, dependendo das necessidades específicas. Esses incluem:
- Serviços de Integração Direta de Dados: Serviços especializados que automatizam a integração Zero-ETL, como a integração do Amazon Aurora com o Amazon Redshift.
- Captura de Mudanças de Dados (CDC): Tecnologia que monitora e captura continuamente alterações nos bancos de dados de origem, replicando essas mudanças em tempo real nos sistemas de destino.
- Computação Serverless: Suporte ao Zero-ETL ao gerenciar automaticamente a infraestrutura necessária e escalar recursos conforme a demanda.
Vantagens e Desvantagens do Zero-ETL
O Zero-ETL oferece várias vantagens para o gerenciamento e análise de dados, como simplificação da engenharia, análises em tempo real e redução de custos de manutenção. No entanto, também apresenta desafios, como dificuldades no diagnóstico de problemas, curva de aprendizado acentuada e dependência de nuvem.
Casos de Uso Típicos do Zero-ETL
O Zero-ETL é particularmente vantajoso em cenários de processamento e análise de dados em tempo real, como:
- Análises em Tempo Real: Acesso imediato a dados recém-gerados para decisões baseadas em dados.
- Transferência Instantânea de Dados: Eliminação de pipelines ETL para uma transferência mais rápida de dados.
- Machine Learning e IA: Atualização contínua de modelos de machine learning com os dados mais recentes.
Comparação entre Zero-ETL e ETL Tradicional
Zero-ETL e ETL tradicional diferem em vários aspectos, como virtualização de dados, monitoramento de qualidade de dados, e escalabilidade. Enquanto o Zero-ETL elimina ou minimiza a movimentação de dados, o ETL tradicional envolve a transferência de dados ao longo das etapas de extração, transformação e carregamento.
Conclusão
A eliminação das fases tradicionais de ETL no pipeline de análises de dados e machine learning representa uma mudança significativa no paradigma de engenharia de dados. A adoção da arquitetura Zero-ETL oferece benefícios substanciais, como maior velocidade, segurança aprimorada e maior escalabilidade. No entanto, essa mudança também traz desafios, exigindo que cientistas de dados e engenheiros de machine learning adquiram novas habilidades de integração de dados.
