Zero-ETL Nedir? Veri Entegrasyonuna Yeni Yaklaşımlar

Günümüz işletmelerinde, veri içgörülerini kullanıma alma süresini en aza indirme ihtiyacı artıyor. Verilerin toplanmasından analitik, yapay zeka ve makine öğrenimi uygulamasına geçişi hızlandırmak için hızlı bir yaklaşıma ihtiyaç var.

Geleneksel ETL (extract, transform, load) mimarileri, büyük veri ve gerçek zamanlı veri analizi gibi teknik gereksinimleri karşılamakta zorlanır. Bu nedenle, ETL süreçlerine duyulan ihtiyacı en aza indirmek veya ortadan kaldırmak için zero-ETL adı verilen yeni bir veri yönetimi mimarisi ortaya çıktı.

Zero-ETL Nedir?

Zero-ETL, ETL veri hatları oluşturma ihtiyacını ortadan kaldırmak veya azaltmak amacıyla tasarlanmış entegrasyonlar sistemidir. Veriyi fiziksel olarak taşımadan farklı veri siloları üzerinde sorgulama yapmayı mümkün kılarak veri işleme süreçlerini sadeleştirmeyi ve verimliliği artırmayı hedefler.

“Zero-ETL” terimi, 2022’deki AWS re:Invent konferansında Amazon Aurora’nın Amazon Redshift ile entegrasyonu duyurulduğunda ortaya atıldı. O zamandan beri AWS, başlıca ayrı ETL hatlarına gerek kalmadan veri platformları içinde doğrudan veri analizi ve dönüşümünü destekleyen hizmetler aracılığıyla bu kavramı geliştirdi.

Tipik bir ETL veri işleme hattında, veri mühendisi veya veri bilimcisi gibi bir veri uzmanı; verileri bir veritabanı, API, JSON ya da XML dosyası gibi bir kaynaktan toplar. 

Veriler çıkarıldıktan sonra; verileri birleştirme, hesaplamalar yapma, tabloları birleştirme veya zaman damgaları ya da kullanıcı kimlikleri gibi gereksiz bilgileri kaldırma gibi çeşitli dönüşümler uygulanır. 

Son olarak, dönüştürülen veriler daha ileri analizler için makine öğrenimi, istatistiksel analiz veya veri görselleştirme gibi bir platforma yüklenir. Bu süreç, karmaşıklığı nedeniyle ciddi zaman, maliyet ve emek gerektirir.

Geleneksel ETL mimarisi

Şu benzetmeyi düşünün: Geleneksel fotoğrafçılıkta, bir fotoğraf negatif filmle çekilir (veri çıkarma), karanlık odada işlenir (dönüşüm) ve ardından banyo edilip sergilenir (yükleme). Şimdi ise, fotoğrafın tek bir yerde çekilip işlenip gösterime hazır olduğu (veya canlı yayında anında iletildiği) dijital bir fotoğraf makinesini hayal edin.

Benzer şekilde, zero-ETL; çıkarma, dönüştürme ve yükleme adımlarını ortadan kaldırarak veri işlemeyi değiştirir. Bu mimari, veri hareketini en aza indirir ve tüm verileri tek bir platform içinde dönüştürüp analiz etmemizi sağlar. 

Zero-ETL, veri bilimciler ve iş paydaşları için gerçek zamanlı veya minimum gecikmeli veri analitiği vaat eder.

Zero-ETL Nasıl Çalışır?

Zero-ETL, veri kaynaklarını doğrudan veri ambarlarına veya göllerine bağlayarak analitik ve raporlama için gerçek zamanlı veri erişilebilirliği sağlar. Bu, aşağıdaki gibi çeşitli bulut tabanlı teknoloji ve hizmetler sayesinde mümkün olur:

Veritabanı çoğaltma

Veritabanı çoğaltma, verilerin bir veritabanından diğerine kopyalanması ve eşzamanlanması sürecidir. 

Bir veritabanı ile veri ambarı arasındaki zero-ETL bağlamında çoğaltma, veri ambarındaki verilerin gerçek zamanlıya yakın şekilde otomatik olarak güncellenmesini sağlayarak ayrı ETL süreçlerine duyulan ihtiyacı ortadan kaldırır. Amazon Aurora ile Amazon Redshift entegrasyonunda olduğu gibi.

Birleşik (federated) sorgulama

Birleşik sorgulama, veriyi tek bir konuma taşımaya veya çoğaltmaya gerek kalmadan veritabanları, veri ambarları veya veri gölleri gibi birden fazla veri kaynağı üzerinde sorgular çalıştırabilme yeteneğidir. 

Zero-ETL bağlamında birleşik sorgulama, veri profesyonellerinin farklı veri platformlarında depolanan verilere doğrudan erişip analiz yapmasına olanak tanır ve geleneksel ETL süreçlerinin yükü olmadan verinin birleştirilmiş bir görünümünü sunar.

Veri akışı (streaming)

Veri akışı, veriler üretilirken bunların kesintisiz ve gerçek zamanlı işlenmesi ve aktarılmasıdır. 

Zero-ETL’de veri akışı; verileri (veritabanları, IoT cihazları veya uygulamalar gibi) çeşitli kaynaklardan yakalayıp anında bir veri ambarına veya veri gölüne iletmeyi kapsar. Bu sayede veri, toplu ETL süreçlerine gerek kalmadan neredeyse anında analiz ve sorgulama için kullanılabilir olur.

Yerinde (in-place) veri analitiği

Yerinde veri analitiğini gerçekleştirmek için gerekli dönüşümler, veri gölü gibi bulut veri platformuna entegre edilir. Bu entegrasyon, verinin bulunduğu yerde gerçek zamanlı işleme ve analiz yapılmasına imkân tanıyarak gecikmeyi azaltır ve verimliliği artırır.

Örneğin, JSON veya XML formatında toplanan yapılandırılmamış veriler, veri gölü içinde “okuma anında şema” (schema-on-read) teknolojileriyle dönüştürülüp analiz edilir; böylece raporlamaya hazır depolamaya veri taşımanın ara adımları ortadan kalkar.

Örnek Zero-ETL veri mimarisi

Zero-ETL’in Farklı Bileşenleri

Zero-ETL mimarisi hiç bileşen yokmuş ya da tüm bileşenler tekilleştirilmiş gibi görünse de, hedef analitik ve kaynaklara bağlı olarak farklı öğe ve hizmetler kullanılabilir. Bu hizmetler şunlardır:

Doğrudan veri entegrasyon hizmetleri

Bulut sağlayıcıları, zero-ETL entegrasyonunu otomatikleştiren özel hizmetler sunar. Daha önce belirtildiği gibi AWS, Amazon Aurora’nın Amazon Redshift ile entegrasyonunu sağlar; Aurora’ya yazılan veriler otomatik olarak Redshift’e çoğaltılır. Bu hizmetler veri çoğaltma ve dönüşümünü dahili olarak yönetir, böylece geleneksel ETL süreçlerine ihtiyaç kalmaz.

Change Data Capture (CDC)

CDC teknolojisi, zero-ETL mimarilerinin temel bir unsurudur. Kaynak veritabanlarındaki değişiklikleri (ekleme, güncelleme, silme) sürekli izleyip yakalar ve bu değişiklikleri hedef sistemlere gerçek zamanlı olarak çoğaltır.

Akış veri hatları

Akış hatları, verileri farklı kaynaklardan hedef sisteme gerçek zamanlı taşır. Amazon Kinesis ve Apache Kafka gibi platformlar kesintisiz veri akışını mümkün kılar ve düşük gecikmeli güncellemeler sağlar.

Sunucusuz (serverless) bilişim

Sunucusuz mimariler, gerekli altyapıyı otomatik olarak yönetip talebe göre ölçekleyerek zero-ETL’i destekler. AWS Lambda ve Google Cloud Functions gibi hizmetler, veri olaylarına yanıt olarak işlevlerin çalıştırılmasına imkân tanıyarak bu yaklaşımı örnekler.

Okuma anında şema (schema-on-read) teknolojileri

Şemanın veriye yazılırken değil okunurken uygulanması, JSON ve XML gibi yapılandırılmamış ve yarı yapılandırılmış veri formatlarını esnek şekilde ele almayı sağlar. Bu yaklaşım, önceden tanımlı şema ihtiyacını azaltır ve dinamik veri analizine imkân verir.

Veri federasyonu ve soyutlama

Zero-ETL, veri federasyonu aracılığıyla farklı kaynaklardan veri alımını ve çoğaltımını kolaylaştırır. Bu; veri gölleri ve çapraz platform veri sanallaştırma kullanılarak soyut bir nesne katmanı oluşturmayı, geniş dönüşüm ve veri hareketi gerektirmeden veri çoğaltımını sadeleştirmeyi içerir. Veri sanallaştırma, kullanıcıların farklı sistemlerdeki veriye tek bir yerdeymiş gibi erişip sorgulama yapmasını sağlar.

Veri gölleri

Zero-ETL yaklaşımında dönüşümler ve analizler veri platformunun içinde gerçekleştirilir. Bu sayede bir veri gölü gibi çok formatlı bir veri depolama sisteminde, çeşitli formatlardaki (video, görsel, metin ve sayısal) yapılandırılmamış veriler çoğu zaman ara dönüşümlere gerek kalmadan yönetilebilir.

Zero-ETL’in Avantajları ve Dezavantajları

Zero-ETL, veri bilimi verimliliğini artırmak için umut vadeden bir yaklaşım gibi görünse de, bir zero-ETL uygulamasının getirebileceği avantaj ve dezavantajları karşılaştırmak önemlidir.

Zero-ETL’in avantajları

Zero-ETL, veri yönetimi ve veri analitiğine çeşitli faydalar sağlar; bunlar arasında şunlar bulunur:

• Sadeleştirilmiş mühendislik: Zero-ETL, veri hattı mimarisini çıkarma, dönüştürme ve yüklemeyi tek bir süreçte birleştirerek ya da tümüyle ortadan kaldırarak basitleştirir. Bu sadeleştirme, karmaşıklığı azaltır ve veri analitiği ile makine öğrenimi görevlerini hızlandırır; veri bilimcilerin daha hızlı içgörü üretmesini kolaylaştırır.
• Gerçek zamanlı analitik: Zero-ETL, çıkarma, dönüştürme ve yükleme aşamalarını doğrudan veri platformuna entegre ederek gerçek zamanlı veri analitiği sağlar. Yeni veri toplandığında anında analiz edilebilir; bu da daha hızlı karar almayı ve zamanında içgörüler elde etmeyi mümkün kılar.

Zero-ETL’in dezavantajları

Faydalarına rağmen, zero-ETL bazı zorluklar da doğurabilir; bunlar arasında şunlar yer alır:

• Karmaşık sorun giderme: Tüm veri süreçleri tek bir entegre adımda yürütüldüğünden, sorunları tespit etmek ve gidermek daha karmaşık olabilir. Sorunun kaynağını izole etmek, tüm sistemi derinlemesine anlamayı gerektirir.
• Daha dik öğrenme eğrisi: Geleneksel ETL hatlarının ortadan kalkması, ara düzey veri mühendisliği rollerine olan ihtiyacı azaltabilir. Bu değişim, daha önce veri mühendislerinin üstlendiği görevleri artık veri bilimciler ve makine öğrenimi mühendislerinin yönetmesini gerektirdiğinden, onlar için daha dik bir öğrenme eğrisi doğurabilir.
• Bulut bağımlılığı: Zero-ETL çözümleri genellikle tasarım gereği bulut tabanlıdır. Sistemlerine henüz bulut teknolojilerini entegre etmeye hazır olmayan kuruluşlar, zero-ETL’i benimsemede zorlanabilir. Bu bağımlılık, veri güvenliği, uyumluluk ve kontrol konularında endişelere yol açabilir.

Zero-ETL’in Tipik Kullanım Senaryoları

Zero-ETL, farklı gerçek zamanlı veri işleme ve analitik senaryolarında önemli avantajlar sunar. İşte bazı tipik kullanım örnekleri:

• Gerçek zamanlı analitik: Zero-ETL, geleneksel toplu ETL sürecini ortadan kaldırır ve müşteri etkileşimleri, kullanıcı davranışları ve araç trafiği örüntüleri gibi yeni üretilen verilere gerçek zamanlı erişim sağlar. Bu otomasyon, ekiplerin anında veri odaklı kararlar almasına olanak tanıyarak çevikliği ve operasyonel verimliliği artırır.
• Anlık veri aktarımı: Zero-ETL veri yönetimi mimarisinde, ETL hattının ortadan kalkması; veri bilimcilerin erişebileceği başka bir ambara veri çoğaltımının çok daha hızlı, hatta gerçek zamanlı gerçekleşmesi anlamına gelir.
• Makine öğrenimi ve Yapay Zeka: Zero-ETL, zamanında verinin kritik olduğu makine öğrenimi ve yapay zeka uygulamaları için özellikle faydalıdır. Gerçek zamanlı veri akışı ve anında erişilebilirlik, en güncel verilerle sürekli eğitim ve model güncellemesini mümkün kılar; böylece yapay zekâ tahminlerinin ve içgörülerinin doğruluğu ve uygunluğu artar.

Zero-ETL ve Geleneksel ETL Karşılaştırması

Aşağıdaki tablo, Zero-ETL ile geleneksel ETL süreçlerinin ayrıntılı bir karşılaştırmasını sunar.

Zero-ETL ve Diğer Veri Entegrasyon Teknikleri

Aşağıda, zero-ETL’in diğer öne çıkan veri entegrasyon teknikleriyle karşılaştırması; ortak noktaları ve temel farklarıyla birlikte yer alır.

Zero-ETL ve ELT

• Ortak noktalar: Zero-ETL ve ELT (Extract, Load, Transform), veri dönüşümünü hedef sisteme yüklendikten sonraya erteleyerek analitik için gereken süreyi ve karmaşıklığı azaltır. ELT, dönüşümün veri işleme hattında daha sonraki bir aşamaya ötelenmesinin zeminini hazırladığından zero-ETL’in öncülü kabul edilir.
• Temel farklar: Zero-ETL, ELT yaklaşımında gereken ara hazırlık (staging) aşamasını ortadan kaldırarak gecikmeyi en aza indirir ve gerçek zamanlı veri erişilebilirliğini artırır. Zero-ETL, adım sayısını ve altyapı gereksinimlerini azaltarak veri hattını daha da basitleştirir.

Zero-ETL ve API

• Ortak noktalar: Zero-ETL ve API’ler, birden fazla veri kaynağına sorgu yapmaya imkân vererek farklı sistemler arasında veri entegrasyonunu kolaylaştırır.
• Temel farklar: Zero-ETL, veri entegrasyonu ve yönetimi için minimum manuel kodlama gerektiren, esasen kodsuz bir teknolojidir. Buna karşılık API’ler, farklı veri kaynaklarına bağlanmak ve etkileşim kurmak için özel kod gerektirir. Ayrıca, entegrasyonun kod tabanlı doğası nedeniyle API’ler güvenlik açıklarına daha yatkın olabilir; doğru yönetilip güvence altına alınmadıklarında zafiyetler ortaya çıkabilir.

Önde Gelen Zero-ETL Araçları

Bu yazı boyunca gördüğümüz üzere, zero-ETL; büyük ölçüde AWS tarafından popülerleştirilen ve diğer bulut sağlayıcılarca benimsenen, sektörde ivme kazanmış öncü bir veri yönetimi yaklaşımıdır. 

İşte günümüzdeki başlıca zero-ETL araçlarına kısa bir bakış:

AWS zero-ETL araçları

• Aurora ve Redshift doğrudan entegrasyon: AWS, geleneksel ETL süreçlerine gerek kalmadan gerçek zamanlı analitiği mümkün kılmak için Amazon Aurora ve Amazon Redshift’i entegre etti.
• Redshift Spectrum: Kullanıcıların Amazon S3 üzerindeki eksabaytlarca veri üzerinde veriyi yüklemeden veya dönüştürmeden SQL sorguları çalıştırmasına olanak tanır. Bu hizmet, yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verilerin sorunsuz sorgulanmasını destekleyerek çeşitli veri kümeleri için idealdir.
• Amazon Athena: Makine öğrenimi ve yapay zekâ dahil yerinde analitik için büyük hacimli verileri işleyen sunucusuz bir analitik çözümüdür; SQL veya Python kullanarak bulut hizmetlerinden gelen akış verisine bağlanır.
• Amazon Redshift Streaming Ingestion: Amazon Kinesis Data Streams veya Amazon MSK’den gerçek zamanlı veri alımı sağlayan ve yoğun gerçek zamanlı makine öğrenimi görevlerini destekleyen bir hizmettir.

Diğer bulut sağlayıcıların Zero-ETL araçları

AWS dışında da sıfır-ETL yeteneklerine sahip birleşik veri platformları sunan bulut sağlayıcıları vardır:

• Snowflake: Zero-ETL mimarisini kullanarak yapılandırılmamış verileri de işleyebilen veri ambarları ve gölleri oluşturmayı destekler. Snowflake veri iş akışlarını basitleştirir ve gerçek zamanlı analitik ile makine öğrenimini destekler.
• Google BigQuery: Büyük veri kümeleri üzerinde gerçek zamanlı karmaşık SQL sorguları çalıştırır; gerçek zamanlı analitik için diğer Google Cloud hizmetleriyle sorunsuz entegrasyonu destekler. BigQuery, çok büyük veri hacimlerini verimli şekilde işlemek üzere tasarlanmıştır.
• Microsoft Azure Synapse Analytics: Gelişmiş analitik ve iş zekâsı uygulamalarını destekleyen birleşik bir analitik platformuyla gerçek zamanlı veri alımı ve analizi sağlar. Synapse, çeşitli Azure hizmetleri ile entegre olur.

Sonuç

Veri analitiği ve makine öğrenimi hattında geleneksel ETL aşamalarının ortadan kaldırılması, veri mühendisliği paradigmasında önemli bir değişimi temsil eder. Zero-ETL mimarisinin entegrasyonu; hız artışı, güvenliğin güçlenmesi ve daha yüksek ölçeklenebilirlik dâhil kayda değer faydalar sunar.

Ancak bu değişim zorlukları da beraberinde getirir. Geleneksel veri mühendisliği becerilerine duyulan ihtiyaç azalabilir; bu da veri analistlerinin, makine öğrenimi uzmanlarının ve veri bilimcilerin daha ileri düzey veri entegrasyonu kavram ve becerilerini edinmesini gerektirebilir. 

Zero-ETL, veri analistleri ve makine öğrenimi mühendislerinin ihtiyaçlarına odaklanır; bu da gelecekte bu rollerin daha merkezi hâle gelebileceğine ve iş gücü piyasasındaki talep ile yetkinlik setlerini dönüştürebileceğine işaret eder.

Veri mimarisi hakkında daha fazla bilgi almak isterseniz, Python ile ETL ve ELT kursumuza göz atın!