Qlik Talend Data Integration 소개
사용할 준비가 된 데이터를 Qlik Cloud 또는 클라우드 데이터 웨어하우스(예: Snowflake, Google Cloud BigQuery 및 Azure Synapse Analytics)로 Qlik Talend Data Integration을 사용하여 전달할 수 있습니다. 데이터 소스는 온프레미스 또는 클라우드에 있을 수 있습니다. CDC(데이터 변경 내용 캡처) 또는 예약된 다시 로드와 같은 배치 기술을 사용하여 수동 개입 없이 데이터를 최신 상태로 유지할 수 있습니다. 데이터 파이프라인을 만들고 목적에 맞는 변환을 수행하고 데이터 마트를 만들 수 있습니다.
시작 관리자 메뉴(
)에서 Data Integration을 선택하여 Qlik Talend Data Integration 홈에 액세스할 수 있습니다.
Qlik Talend Data Integration의 아키텍처에 대한 자세한 내용은 클라우드 데이터 웨어하우스의 데이터 집합 아키텍처를 참조하십시오.
구독 옵션
Qlik Talend Cloud 구독은 이동된 데이터의 양을 기본 값 측정기로 사용하는 용량 모델을 기반으로 합니다.
Qlik Talend Cloud는 Starter, Standard, Premium, Enterprise의 4개 계층 구독 옵션으로 제공됩니다. 상위 에디션은 더 고급 데이터 소스 및 변환을 제공합니다. 여기에는 Qlik Cloud 및 Talend Cloud에서 호스팅되는 기능이 포함됩니다. 모든 구독에는 Qlik Cloud Analytics 표준가 포함됩니다.
구독 옵션에 대한 자세한 내용은 Qlik Talend Cloud 구독 옵션을 참조하십시오.
데이터 공간
데이터 공간은 프로젝트를 만들고 저장하는 데 사용되는 Qlik Cloud 테넌트의 관리 영역입니다. 공간 내에서 커넥터를 사용하여 새 연결을 만들고 Data Movement gateway에 대한 액세스를 관리할 수도 있습니다. 모든 데이터 자산은 해당 자산이 속한 프로젝트 공간에 만들어집니다.
자세한 내용은 Qlik Talend Data Integration의 공간에서 작업을 참조하십시오.
프로젝트
프로젝트는 데이터 작업을 사용하여 데이터 통합 흐름을 만드는 곳입니다. 프로젝트는 모든 출력의 대상으로 사용되는 데이터 플랫폼과 연결됩니다. 다음 사용 사례 중 하나로 프로젝트를 만들 수 있습니다.
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데이터 파이프라인
간단한 선형 파이프라인을 만들거나 여러 데이터 소스를 사용하고 많은 출력을 만드는 복잡한 파이프라인을 만듭니다.
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복제
지원되는 데이터 소스의 데이터를 지원되는 대상으로 Replicate하거나 데이터를 데이터 레이크로 복제합니다.
데이터 작업
데이터 작업은 프로젝트의 주요 작업 단위입니다. 프로젝트에서 다음 유형의 데이터 작업을 만들 수 있습니다. 상위 막대에서 새로 추가를 클릭한 후 해당 작업을 클릭하여 새 데이터 작업을 만듭니다.
데이터 파이프라인 프로젝트의 데이터 작업
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랜딩
데이터 소스에서 랜딩 영역으로 데이터를 복사합니다. 데이터 소스는 온프레미스 또는 클라우드에 있을 수 있습니다. 랜딩 영역은 클라우드 대상 또는 Amazon S3 데이터 버킷(QVD 데이터 집합을 만드는 경우에만)일 수 있습니다.
CDC를 사용하거나 주기적으로 다시 로드하도록 예약된 전체 로드를 수행하여 수동 개입 없이 데이터를 최신 상태로 유지할 수 있습니다.
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등록된 데이터
데이터 플랫폼에 이미 존재하는 데이터 등록 이를 통해 Qlik Talend Data Integration 이외의 다른 도구(예: Qlik Replicate)로 온보딩된 데이터를 사용할 수 있습니다.
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저장소
랜딩 데이터 작업에 의해 복사된 데이터에서 클라우드 데이터 웨어하우스 또는 Qlik Cloud에서 사용할 준비가 된 데이터 집합을 만듭니다. 데이터 집합은 수동 개입 없이 랜딩 데이터와 함께 최신 상태로 유지할 수 있습니다.
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변형
데이터 파이프라인의 일부로 규칙 및 사용자 지정 SQL을 기반으로 재사용 가능한 데이터 변환을 만듭니다. 행 수준 변환을 수행하고 테이블로 구체화되거나 즉석에서 변환을 수행하는 보기로 만들어지는 데이터 집합을 만들 수 있습니다.
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데이터 마트
데이터 마트를 만들어 저장소 데이터 작업 또는 변환 데이터 작업을 활용합니다. 비즈니스 요구 사항에 따라 데이터 마트를 원하는 수만큼 만들 수 있습니다. 이상적으로는 데이터 마트에 조직 내의 특정 섹션이나 단위에 대한 분석을 위해 수집된 요약 데이터의 리포지토리가 포함되어야 합니다.
복제 프로젝트의 데이터 작업
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복제
지원되는 데이터 소스의 데이터를 지원되는 대상으로 복제합니다.
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레이크 랜딩
데이터를 데이터 레이크에 저장합니다.
데이터 작업 모니터링
모니터 보기를 통해 데이터 작업의 상태와 진행률을 모니터링할 수 있습니다. 모니터 보기를 사용하면 테넌트의 모든 데이터 작업 상태 또는 필터를 기반으로 하는 데이터 작업 하위 집합을 볼 수 있습니다. 여러 보기를 만들어 데이터 파이프라인의 다양한 측면을 모니터링할 수 있습니다. 자세한 내용은 데이터 작업 모니터링 및 운영을 참조하십시오.
데이터 제품
데이터 프로젝트 또는 수동 업로드를 통해 등록되고 카탈로그에 추가된 데이터 집합은 데이터 제품 형태로 그룹화되고 패키징될 수 있습니다. 예를 들어, 비즈니스 도메인별로 데이터 집합을 그룹화하고 분석 소비자가 앱에서 사용할 수 있도록 데이터 마켓플레이스에서 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 데이터 제품 작업을 참조하십시오.
연결
연결은 데이터 작업이 데이터 전달 및 푸시다운 변환을 위해 데이터 소스, 외부 저장소 및 대상 플랫폼에 액세스할 수 있도록 하는 데 사용됩니다.
연결 관리
모든 연결을 보려면 왼쪽에 있는 연결을 클릭합니다.
소유한 연결을 편집할 수 있습니다.
정보 메모소유자이거나 관리 역할이 있는 경우 데이터 공간의 모든 연결을 편집할 수도 있습니다....을 클릭한 다음 편집을 클릭합니다.
연결을 테스트할 수 있습니다.
...을 클릭한 다음 연결 테스트를 클릭합니다.
연결을 삭제할 수 있습니다.
...을 클릭한 다음 삭제를 클릭합니다.
연결 만들기
연결을 만드는 방법에는 여러 가지가 있습니다.
왼쪽에서 연결을 클릭한 다음 연결 만들기를 클릭합니다.
연결을 선택한 데이터 작업 설정 마법사에서 새로 만들기를 클릭합니다.
연결 보기에서 연결 만들기를 클릭합니다.
다음을 기준으로 커넥터를 필터링할 수 있습니다.
범주
데이터 웨어하우스, 클라우드 저장소, 데이터베이스 및 응용 프로그램.
유형
소스 또는 대상.
최근에 사용한 커넥터 중에서 선택할 수도 있습니다.
데이터 소스 유형을 선택한 다음 주소 및 인증 정보를 입력해야 합니다.
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