萃取、轉換與加载 (ETL) 乃是一系列用於數據處理的操作，旨在結合來自多個源頭的不同數據，並通過清洗和格式化使其符合一定的標準，以便後續的數據分析或人工智慧以及機器學習模型的研發工作。然而，在傳統方式下執行這些步驟往往需要大量時間去設計、保持更新且難以拓展。
近幾年裡，Amazon Web Services （AWS） 推出了創新方案——即所謂“零 ETL”集成系統。此種全托管式的方法大幅減少了為實現數據抽取、轉變及加載所需建造專門 ETL 流程的工作量。借助這種技術手段，用戶能夠更輕鬆便捷地管理各類應用間的單一資料流傳輸任務，而不必特意設置相應的 ETL 資料通道。此外，“零 ETL”的概念還支持跨越不同的數據存儲區域直接進行查詢操作，從根本上避免了將原始信息搬遷至其他位置這一過程的需求。
以下是對 AWS 零 ETL 整合進展的概述，包括最新引入的日誌模式及其在不同行业的應用案例。若想深入了解完整的零 ETL 整合操作流程，讀者可以參考相關服務的手冊或文檔。 原文 了解更多。
零 ETL 整合的發展
零ETL集成是作為對傳統ETL流程日趨複雜且效率低下的一種響應而出現的。傳統的ETL過程既費時又難以開發、維護及擴展。這種方案通過先複製再進行轉換的方式來簡化操作，從而在Amazon Redshift與原始資料庫間不需要額外引入其他ETL技術。面對這一需求,AWS意識到了有必要尋找一個更加簡單直接的方法來處理數據整合問題,特別是在業務型資料庫和云數據仓库之间。自2022年底起,隨著Aurora MySQL附带的新功能——支持与Amazon Redshift同步的数据传输特性被推出后，“零ETL”概念正式登场，并迅速成为简化复杂数据处理的关键工具之一。这一新特性能实现接近实时的数据复制与分析能力，同时省去了传统ETL过程中的繁琐步骤。
基於零 ETL 整合的成功經驗，AWS 進一步推出了一系列功能，包括數據過濾、實質性檢視的自動及增量更新以及定時刷新等，從而在這個領域邁出了重要的一步。除此之外，還新增了對於 Aurora PostgreSQL、DynamoDB 及Amazon RDS for MySQL與Amazon Redshift 等多種資料庫系統的支持，使各類型企業均能輕鬆地執行數據分析工作。引進零ETL 不只是一個技術上的突破；這更是關於機構如何實施其數據策略的一次重大觀念革新。透過減少或消除了額外的数据处理步骤，公司能夠更快做出近实时的解析与决策。
零 ETL 推出記錄模式 嶄新功能釋放數據潛力
零 ETL 已大幅簡化了資料集成工作，新增的功能——紀錄模式更能實現完整的變更數據捕捉（CDC），以方便進行紀錄式数据分析。用戶能在零ETL數據來源裏輕鬆抓取及保存各版次的紀錄信息，充分挖掘出這些資訊的所有價值。此舉還能協助企業整合其主要的分析資源，並在不同應用程序間提取洞察觀點，幫助他們降低開支並且提升業務執行效能。通過使用紀錄模式，機構便有能力遵循相關規定中的留存記錄的要求，推動整體數據管理與基於事實作出決定的能力。
零 ETL 整合提供了接近實時的當前紀錄查看功能，表示僅有最新的變更內容會保存在Amazon Redshift上。通過設置零ETL整合，用戶能夠直接在Amazon Redshift內追蹤來源表格裡每一筆資料的所有歷史版本及其對應的原始時間戳記（用於標識每次更新、修改或是移除）。借助此機制，由Amazon Redshift負責監控及存儲這些變化後的信息，用戶就能夠達成法規遵從性目標而不必再數據原點處備份冗余復制品。另外，這種方式也省去了管理和維持分割表的需求，在不影響原有業務運作的前提下把過期信息作為獨立的部分進行處理，并且還能確保其與初始數據的一致性和完整性。
記錄模式助數據治理 行業應用場景廣泛
記錄記錄模式的其他行業應用場景廣泛，對擁有龐大數據的各行各業都能大派用場：
- 財務審計及符合法規 – 跟蹤財務記錄隨時間的變化，以支持合規和審計要求。
- 客戶體驗剖析 - 瞭解顧客資料的轉變過程，從而深入認識其行為習慣及喜好。供應鏈改進 - 檢視倉儲與訂單資訊，識別其中的規律以便調整庫存量至最佳水平。人才管理分析 - 追踪職員數據隨著時間發展的情況，用於更有效的人員配置及表現評估。
- 機器學習模型審計 – 數據科學家可使用記錄數據來訓練模型，將預測與實際結果進行比較以提高準確性。
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