오픈 소스 : ELT의 이점, 장점, 설명, 개념

데이터 통합을 위한 오픈 소스 ELT의 이점, 즉 제어 개선, 효율적인 처리, 비용 절감 및 업계의 증가 추세를 알아보십시오.

오픈 소스 기술은 데이터 통합 업계에서 점점 더 인기를 끌고 있으며, 그럴 만한 이유가 있습니다. 오픈 소스는 적절한 인센티브를 제공하여 사용자가 가격표가 있는 독점 툴에서 지식을 구축하는 폐쇄형 소스와 달리 데이터를 완전히 소유할 수 있도록 합니다. 오픈 소스는 또한 공통적인 문제를 중심으로 커뮤니티를 형성하여 귀중한 지식의 교환과 공동 문제 해결을 가능하게 합니다.

데이터 통합 산업에 대해 더 깊이 탐구하기 전에 오픈 소스 채택 성공의 이유를 조사하기 시작할 것이며, 특히 오픈 소스 대 클로즈드 소스 ELT(Extract, Load, Transform) 솔루션에 초점을 맞출 것입니다. 오픈 소스 ELT를 통해 데이터 통합 프로세스를 보다 효율적으로 제어하고 데이터를 처리하며 조직의 비용을 절감하는 방법에 대해 설명합니다. 또한 업계에서 오픈 소스 ELT 채택이 증가하는 추세를 살펴보고 오픈 소스 데이터 통합의 미래를 살펴볼 것입니다.

오픈 소스를 고려할 준비가 되어 있다면 Airbyte를 시작하는 것이 좋습니다. 이 플랫폼은 폐쇄형 소스 솔루션이 종종 무시하는 커넥터의 긴 꼬리를 해결합니다. 사용이 간편한 Connector Development Kit 등에 대해 알아보겠습니다.

 

 

오픈 소스 : ELT의 이점, 장점, 설명, 개념

 

 

오픈 소스를 사용해야 하는 이유: 가시성에서 개방형 표준 및 유연한 구현 옵션까지

오픈 소스는 가시성과 유연성을 제공합니다. 단일 조직이 계속해서 증가하는 데이터 에코시스템 시장에서 데이터 문제를 해결할 수 없기 때문에 오픈 소스는 DRY에 이어 모든 사용자를 위해 데이터 툴/프레임워크를 한 번만 생성할 때 지속 가능한 방식으로 공동으로 문제를 해결할 수 있는 접근 방식입니다.

오픈 소스를 사용하면 여러 회사에서 동일한 도구를 사용하거나 오류가 발생할 경우 다시 보고하거나 다른 모든 사용자를 위해 수정할 수 있으므로 빠른 상호 작용이 가능합니다. 가장 좋은 예는 신속하게 해결해야 하는 보안 패치입니다.

오픈 소스를 사용하면 모든 것을 제어할 수 있습니다. 완전히 열린 시스템을 통해 데이터를 처리하고 코드를 저장하고 완전한 투명성을 위해 버전을 제어하는지 여부입니다.

다른 방법을 알고 있습니다. 처음에 만들어진 도구가 몇 년 전에 남아 있던 고용주를 위해 맞춤형으로 제작된 도구를 구축하거나, 가까운 소스 솔루션을 보유하고 있지만 기술이 있더라도 추가할 수 없는 중요한 기능이나 커넥터를 누락하는 것입니다.

또한 오픈 소스는 일반적인 문제를 중심으로 커뮤니티를 만듭니다. 소중한 지식을 교환하고 공동으로 해결책을 찾을 수 있습니다. 이제 여러분은 이 모든 문제들과 싸우는 유일한 사람이 아닙니다. 갑자기, 여러분은 다른 회사에서 같은 단계에 있는 동료들을 갖게 됩니다.

커뮤니티 외에도 오픈 소스는 회사 간 통합 작업에 중요한 개방형 표준을 만듭니다. 많은 가까운 소스 공급업체에서는 표준에 동의하기 어렵고 코드가 숨겨져 있으며 모두가 표준이 되기를 원합니다.

마지막으로 유연한 배포 옵션입니다. 개방형이기 때문에 민감한 데이터가 있거나 법 규제가 높은 의료나 은행 등 민감한 분야에서 근무하는 경우 인프라에 온프레미스로 구축할 수 있습니다. 그러나 보안과 GDPR 측면에서도 오픈 소스는 EtLT와 같은 것을 사용할 수 있기 때문에 오픈 소스 ELT를 크게 지원합니다(잠시 후에 자세히 살펴보겠습니다).

 

 

오픈 소스가 아닌 이유

오픈 소스는 널리 알려진 유행어이지만, 엔지니어가 아니라면 처음에는 오픈 소스가 압도적일 수 있습니다. 커뮤니티는 오픈 소스에 대한 핵심 주장 중 하나입니다. 개발자와 해당 커뮤니티 사이에 중복이 없다면 이점은 더 미미합니다. 사용자 정의에 대한 요구가 적고 사용 사례가 단순한 경우 표준화된 폐쇄형 소스 솔루션을 사용하여 비용을 지불하는 것이 좋습니다. 오픈 소스는 많은 교육을 필요로 합니다. 소프트웨어가 가치 제안의 핵심 밖에 있다면 오픈 소스를 사용하지 않는 것이 좋습니다.

그러나 위와 같은 고려 사항을 고려할 때, 폐쇄형 소스를 사용하면 일반적이고 쉽게 전송할 수 있는 것(예: Python의 코딩)이 아닌 독점적인 도구로 지식을 구축한다는 것을 명심하십시오. 단순한 파이프라인치고는 강력하지만 성장 시 확장 및 유지보수가 쉽지 않습니다. 테스트 또는 버전 관리와 같은 최상의 소프트웨어 엔지니어링 관행을 따르려면 작업이 필요합니다. 라이센스 비용은 일반적으로 상당히 비쌉니다.

 

 

오픈 소스 ELT

ELT(Extract Load and Transform)가 무엇을 의미하는지 간략하게 요약해 보겠습니다. ELT는 데이터가 대상에 도착하기 전에 변환되는 보다 전통적인 ETL 데이터 통합 접근 방식과 대조적입니다.

 

 

ETL과 ELT의 차이점에 대해 자세히 알아보기

ETL과 ELT는 한 시스템에서 다른 시스템으로 데이터를 이동하기 위한 두 가지 패러다임입니다.

ETL 대 ELT의 데이터 용어집에 있는 이미지를 포함하여 자세한 비교를 수행했습니다.

ETL 접근 방식은 한때 내부 컴퓨팅 및 스토리지의 높은 비용 때문에 필요했습니다. Snowflake와 같은 클라우드 기반 데이터 웨어하우스의 급속한 성장과 클라우드 기반 컴퓨팅 및 스토리지 가격의 급락으로 인해 최종 대상에 로드하기 전에 변환 작업을 계속해야 할 이유가 줄어듭니다.

실제로 두 가지를 뒤집으면 분석가가 자율적으로 더 나은 작업을 수행하고 민첩한 의사 결정을 지원할 수 있습니다. 고객은 아이디어를 미리 생각해내고 스키마를 정의하고 변환하는 대신 기존 데이터를 기반으로 통찰력을 개발할 수 있습니다.

ETL은 ELT에 비해 몇 가지 단점이 있습니다. 일반적으로 변환된 데이터만 대상 시스템에 저장되므로 분석가는 변환된 데이터를 사용하는 방법과 생성되는 모든 보고서를 미리 알고 있어야 하므로 개발 주기가 느려집니다.

요구사항을 변경하면 비용이 많이 들 수 있으며, 이로 인해 소스 시스템에서 데이터를 다시 수집하는 경우가 많습니다. 데이터에 대해 수행되는 모든 변환은 일부 기본 정보를 흐리게 할 수 있으며, 분석가들은 변환 단계 동안 보관된 정보만 볼 수 있습니다.

ETL 기반 데이터 파이프라인을 구축하는 것은 분석가의 기술적 능력을 넘어서는 경우가 많습니다. 반대로 ELT 솔루션은 이해하기가 더 쉬운 경향이 있습니다.

ELT는 데이터 중심 기업 전반에 걸쳐 데이터 활용도를 높입니다. 클라우드 기반 비즈니스 인텔리전스 도구를 사용하면 회사의 모든 사람이 모든 데이터를 탐색하고 분석할 수 있습니다. 기술 사용자가 아닌 사용자도 대시보드에 액세스할 수 있습니다.

 

 

ELT/ETL 도구 비교

비즈니스에 가장 적합한 데이터 통합 툴을 찾아야 합니까? 시간별 데이터 소스 및 대상과 통합되는 플랫폼은 무엇입니까? 원하는 기능을 제공하는 것은 무엇입니까? 우리는 당신을 위해 그것들을 단순하게 만들었고 그 모든 배우들의 비교와 함께 스프레드시트로 수집했습니다. 또는 상위 ETL 도구 간의 광범위한 세부 비교를 세부적으로 비교합니다.

 

 

에어바이트를 선택해야 하는 이유?

Airbyte는 300개 이상의 커넥터와 데이터 통합을 통합하는 오픈 소스 플랫폼으로, 커넥터의 긴 꼬리를 처리하기 때문에 업계에서 가장 많은 커넥터를 보유하고 있습니다. 35,000개 이상의 회사가 Airbyte를 사용하여 Postgre와 같은 소스의 데이터를 동기화했습니다SQL, MySQL, Facebook Ads, Salesforce 및 Stripe는 지난 1년 반 동안 Redshift, Snowfake, Databricks 및 BigQuery가 포함된 대상에 연결됩니다.

대부분의 폐쇄적인 소스 회사는 커넥터를 구축하는 것이 아니라 유지보수하는 것이 가장 어려운 부분이기 때문에 150개의 커넥터에 정체되어 있습니다. 이는 비용이 많이 들고, 모든 폐쇄형 소스 솔루션은 ROI(투자 수익률) 고려사항으로 인해 제약을 받습니다. 결과적으로 ETL 공급업체는 가장 널리 사용되는 통합에 초점을 맞추고 있지만 기업은 매달 점점 더 많은 도구를 사용하고 있으며 커넥터의 긴 꼬리를 해결해야 합니다.

소유 비용과 관련하여 Airbyte는 장기적으로 빛을 발합니다. 클로즈드 소스 솔루션은 지원되지 않는 에지 사례가 증가함에 따라 시간이 지남에 따라 점점 더 많은 비용이 듭니다. 커넥터 비용을 지불하는 것 외에도 지원되지 않지만 필수적인 커넥터를 만들기 위해 사내 팀을 유지해야 합니다. Airbyte와 오픈 소스 ELT는 다양한 즉시 사용할 수 있는 커넥터와 사용자 지정 커넥터를 쉽게 확장하거나 만들 수 있는 방법으로 데이터 통합을 미래에 대비합니다.

또한 요구 사항에 맞는 ELT 커넥터를 찾을 수 없는 경우 Airbyte는 필요한 코드의 75%를 생성하는 Airbyte CDK(Connector Developer Kit)로 커넥터를 쉽게 구축할 수 있습니다. 다음은 현재 Airbyte에 사용할 수 있는 커넥터의 전체 목록입니다. Java 또는 Python에서 새 커넥터를 구축하기 위한 템플릿이 포함되어 있습니다.

Airbyte는 엔지니어가 추가해야 하는 강력한 사전 구축 기능을 제공합니다. 필요에 맞게 복제를 구성할 수 있습니다: 구성된 모든 대상에서 전체 새로 고침, 증분 및 로그 기반 CDC 복제를 예약합니다.

 

 

오픈 소스 ELT의 다음 목표

오픈 소스 ELT는 수많은 이점 때문에 데이터 에코시스템과 데이터 통합 업계에서 빠르게 인기를 얻고 있습니다. 향상된 투명성, 개방성 및 사용자 정의 가능성을 통해 상호 작용이 빨라지고 문제를 보다 효율적으로 해결할 수 있으므로 오픈 소스는 모든 규모의 기업에 이상적인 솔루션입니다.

산업이 지속적으로 발전하고 데이터가 비즈니스 운영에 더욱 필수적인 부분이 됨에 따라 오픈 소스 ELT가 데이터 통합의 미래라는 것은 놀라운 일이 아닙니다. 이러한 솔루션을 활용하는 기업은 장기적으로 데이터 중심 환경의 요구를 처리할 수 있는 능력을 갖추게 될 것입니다. 커뮤니티 내의 협업과 지식 공유는 또한 더 효율적인 문제 해결과 혁신을 가능하게 합니다.