關於ETL的疑惑之為甚麼有人會分兩台主機做
這種問題...有請Copilot（欸不是）
在ETL（Extract, Transform, Load，即擷取、轉換、載入）架構中，有些人會選擇將擷取和載入的動作分散到兩台機器上，主要有以下幾個原因：
效能優化：當數據量龐大時，將擷取和載入的動作分散到不同的機器上可以提高整體的處理效能⁴。這是因為擷取和載入的動作都需要大量的計算資源，如果同時在一台機器上進行，可能會導致資源不足，影響效能。
靈活性：在不同的機器上進行擷取和載入的動作，可以讓每個步驟更獨立，增加了整體架構的靈活性³。例如，如果需要修改擷取的方式，只需要調整負責擷取的機器，而不會影響到載入的部分。
容錯性：如果擷取和載入的動作都在同一台機器上，一旦該機器出現問題，可能會導致整個ETL流程中斷。將這兩個步驟分散到不同的機器上，可以提高系統的容錯性⁴。
擴展性：隨著數據量的增長，可能需要增加更多的計算資源來處理。如果擷取和載入的動作在不同的機器上，可以更容易地擴展系統，以應對數據量的增長⁴。
以上就是一些可能的原因，實際上，是否需要將擷取和載入的動作分散到兩台機器上，還需要根據具體的需求和情況來決定。⁴
來源: 與 Bing 的交談， 2024/5/8
(1) What is ETL (Extract, Transform, Load)? - Rivery. https://rivery.io/data-learning-center/what-is-etl/
(2) ELT: Extract, Load, & Transform - A Complete Guide - Astera. https://www.astera.com/type/blog/elt-extract-load-and-transform/
(3) What is ETL (Extract, Transform, Load)? | IBM. https://www.ibm.com/topics/etl
(4) Extract, Transform & Load (ETL) Explained | Splunk. https://www.splunk.com/en_us/blog/learn/etl-extract-transform-load.html
(5) ETL (Extract, Transform, and Load) Process in Data Warehouse - Guru99. https://www.guru99.com/etl-extract-load-process.html