Оглавление

С ростом объемов данных увеличиваются и риски для платформы: от устаревших конвейеров до скрытых ошибок и неконтролируемых затрат. Без мониторинга, интегрированного в решение для инженерии данных, вы работаете вслепую и рискуете не только работоспособностью и актуальностью конвейеров, но и пропуском серьезных проблем в нижестоящих данных, аналитике и AI-нагрузках. С Lakeflow, унифицированным и интеллектуальным решением для инженерии данных от Databricks, вы можете легко решить эту задачу с помощью встроенных инструментов мониторинга в интуитивном интерфейсе прямо внутри вашей ETL-платформы поверх Data Intelligence.

Наблюдаемость — необходимость для современной инженерии данных

Наблюдаемость для инженерии данных — это возможность обнаруживать, отслеживать и устранять неполадки в системах, чтобы обеспечить корректную и эффективную работу ETL. Это ключ к поддержанию работоспособных и надежных конвейеров данных, выявлению инсайтов и предоставлению достоверной аналитики.

По мере того как организации управляют все большим количеством бизнес-критичных конвейеров, мониторинг и обеспечение надежности платформы данных стали жизненно важными для бизнеса. Согласно Gartner, 65% руководителей в области данных и аналитики ожидают, что наблюдаемость станет основной частью их стратегии данных в течение двух лет.

Правильная реализация наблюдаемости для вашей организации включает следующие ключевые возможности:

  • Сквозная видимость в масштабе: устранение слепых зон и получение системных инсайтов
  • Проактивный мониторинг и раннее обнаружение сбоев: выявление проблем до того, как они повлияют на нижестоящие процессы
  • Устранение неполадок и оптимизация: обеспечение качества выходных данных и оптимизация производительности системы

Сквозная видимость заданий и конвейеров

Эффективная наблюдаемость начинается с полной видимости. Lakeflow предлагает различные визуализации из коробки и унифицированные представления, которые помогают контролировать конвейеры данных и обеспечивать бесперебойную работу всего ETL-процесса.

Меньше слепых зон с централизованным представлением

Страница Jobs and Pipelines централизует доступ ко всем заданиям, конвейерам и их истории запусков в пределах рабочего пространства. Это унифицированное представление упрощает обнаружение и управление конвейерами данных, визуализацию выполнения и отслеживание трендов для более проактивного мониторинга.

Для получения дополнительной информации о заданиях достаточно кликнуть на любое задание, чтобы перейти на специальную страницу с Matrix View, которая выделяет ключевые детали: статус, длительность, тренды, предупреждения и многое другое. Вы можете:

  • легко углубляться в конкретный запуск задания для получения дополнительных инсайтов
  • зумировать до уровня задачи (конвейер, вывод notebook и т.д.) для более детальной информации
Дашборд системных таблиц для мониторинга заданий в Lakeflow от Databricks

Больше инсайтов с визуализацией данных в масштабе

В дополнение к унифицированным представлениям, Lakeflow предоставляет историческую наблюдаемость для рабочих нагрузок, чтобы получить инсайты об использовании и трендах. Используя System Tables, управляемые Databricks таблицы, которые отслеживают и консолидируют каждое задание и конвейер, созданные во всех рабочих пространствах в регионе, вы можете строить детальные дашборды и отчеты для визуализации данных заданий и конвейеров в масштабе.

Создание дашбордов с использованием системных таблиц в Lakeflow для получения общего обзора здоровья Jobs & Pipelines

Видимость распространяется за пределы уровня задачи или задания. Интеграция Lakeflow с Unity Catalog, унифицированным решением для управления данными от Databricks, помогает завершить картину с визуализацией всей data lineage. Это упрощает отслеживание потоков данных и зависимостей, предоставляя полный контекст и влияние ваших конвейеров и заданий в одном месте.

Отслеживание происхождения данных с использованием Databricks Unity Catalog

Проактивный мониторинг и оптимизация

Как инженеры данных, вы отвечаете не только за мониторинг систем, но и должны быть проактивными в отношении любых проблем или пробелов в производительности, которые могут возникнуть в ETL-разработке, и решать их до того, как они повлияют на результаты и затраты.

Проактивное оповещение для раннего обнаружения

С помощью нативных уведомлений Lakeflow вы можете выбирать, нужно ли и как получать оповещения о критических ошибках заданий, длительностях или бэклогах через Slack, email или даже PagerDuty. Event hooks в Lakeflow Declarative Pipelines (сейчас в Public Preview) дают еще больше гибкости, позволяя определять пользовательские функции обратного вызова Python, чтобы вы сами решали, что мониторить и когда получать оповещения о конкретных событиях.

Быстрый анализ первопричин для оперативного устранения

Получив оповещение, следующий шаг — понять, почему что-то пошло не так.

Lakeflow позволяет переходить от уведомления непосредственно к детальному представлению конкретного сбоя задания или задачи для контекстного анализа первопричин. Уровень детализации и гибкости, с которым вы можете видеть данные workflow, позволяет легко идентифицировать, что именно ответственно за ошибку.

Наблюдаемость перестала быть опциональной роскошью для инженерии данных — это необходимость в эпоху, когда один сбойный конвейер может парализовать целые аналитические системы и ИИ-модели. Интеграция напрямую в ETL-платформу, как это сделано в Lakeflow, — это именно тот подход, который нужен инженерам, уставшим от ручного склеивания разрозненных инструментов. Правда, стоит помнить, что даже самые продвинутые дашборды не заменяют грамотную структуру данных и качество данных культуры в сети.

Источник новости: Databricks