డేటా అబ్సర్వబిలిటీ మరియు పైప్‌లైన్ మానిటరింగ్‌పై సమగ్ర గైడ్. ఆధునిక డేటా వ్యవస్థలలో డేటా నాణ్యత మరియు విశ్వసనీయతను నిర్ధారించడానికి కీలక మెట్రిక్స్, సాధనాలు, ఉత్తమ పద్ధతులు మరియు వ్యూహాలను ఇది వివరిస్తుంది.
డేటా అబ్సర్వబిలిటీ: విశ్వసనీయ డేటా డెలివరీ కోసం పైప్‌లైన్ మానిటరింగ్‌లో నైపుణ్యం సాధించడం
నేటి డేటా ఆధారిత ప్రపంచంలో, సంస్థలు విశ్లేషణలు, రిపోర్టింగ్ మరియు నిర్ణయాలు తీసుకోవడం వంటి వివిధ ప్రయోజనాల కోసం డేటాను సేకరించడానికి, ప్రాసెస్ చేయడానికి మరియు డెలివరీ చేయడానికి డేటా పైప్‌లైన్‌లపై ఎక్కువగా ఆధారపడతాయి. అయితే, ఈ పైప్‌లైన్‌లు సంక్లిష్టంగా మరియు లోపాలకు గురయ్యే అవకాశం ఉంది, ఇది డేటా నాణ్యత సమస్యలు మరియు విశ్వసనీయత లేని అంతర్దృష్టులకు దారితీస్తుంది. డేటా పైప్‌లైన్‌ల పనితీరు మరియు ప్రవర్తనపై సమగ్ర దృశ్యమానతను అందించడం ద్వారా వాటి ఆరోగ్యం మరియు విశ్వసనీయతను నిర్ధారించడానికి డేటా అబ్సర్వబిలిటీ ఒక కీలకమైన క్రమశిక్షణగా ఉద్భవించింది. ఈ బ్లాగ్ పోస్ట్ డేటా అబ్సర్వబిలిటీ ప్రపంచంలోకి లోతుగా వెళ్లి, ప్రత్యేకంగా పైప్‌లైన్ మానిటరింగ్‌పై దృష్టి పెడుతుంది, కీలక భావనలు, మెట్రిక్స్, సాధనాలు మరియు ఉత్తమ పద్ధతులను అన్వేషిస్తుంది.
డేటా అబ్సర్వబిలిటీ అంటే ఏమిటి?
డేటా అబ్సర్వబిలిటీ అంటే డేటా పైప్‌లైన్‌లు, స్టోరేజ్ సిస్టమ్‌లు మరియు అప్లికేషన్‌లతో సహా డేటా సిస్టమ్ యొక్క ఆరోగ్యం, పనితీరు మరియు ప్రవర్తనను అర్థం చేసుకోగల సామర్థ్యం. ఇది డేటా సమస్యల వెనుక ఉన్న 'ఎందుకు' అనే దానిపై లోతైన అంతర్దృష్టులను అందించడం ద్వారా సాంప్రదాయ పర్యవేక్షణకు మించి ఉంటుంది, తద్వారా బృందాలు డౌన్‌స్ట్రీమ్ వినియోగదారులను ప్రభావితం చేయడానికి ముందే సమస్యలను ముందుగానే గుర్తించి పరిష్కరించగలవు.
సాంప్రదాయ పర్యవేక్షణ సాధారణంగా ముందే నిర్వచించిన మెట్రిక్‌లను ట్రాక్ చేయడం మరియు స్టాటిక్ థ్రెషోల్డ్‌ల ఆధారంగా హెచ్చరికలను సెటప్ చేయడంపై దృష్టి పెడుతుంది. తెలిసిన సమస్యలను గుర్తించడానికి ఈ విధానం ఉపయోగకరంగా ఉన్నప్పటికీ, ఇది ఊహించని అసాధారణతలను పట్టుకోవడంలో లేదా సమస్యల మూల కారణాన్ని గుర్తించడంలో తరచుగా విఫలమవుతుంది. మరోవైపు, డేటా అబ్సర్వబిలిటీ విస్తృత శ్రేణి డేటా సిగ్నల్‌లను సేకరించి విశ్లేషించడంపై నొక్కి చెబుతుంది, వాటిలో ఇవి ఉన్నాయి:
- మెట్రిక్స్: డేటా వాల్యూమ్, లేటెన్సీ, ఎర్రర్ రేట్లు మరియు వనరుల వినియోగం వంటి సిస్టమ్ పనితీరు యొక్క పరిమాణాత్మక కొలతలు.
- లాగ్‌లు: సిస్టమ్‌లో సంభవించే ఈవెంట్‌ల రికార్డులు, సిస్టమ్ ప్రవర్తన మరియు సంభావ్య లోపాల గురించి వివరణాత్మక సమాచారాన్ని అందిస్తాయి.
- ట్రేస్‌లు: సిస్టమ్ ద్వారా అభ్యర్థనలు ప్రవహించేటప్పుడు వాటి ఎండ్-టు-ఎండ్ మార్గాలు, బృందాలు డేటా లీనియేజ్‌ను ట్రాక్ చేయడానికి మరియు బాటిల్‌నెక్‌లను గుర్తించడానికి అనుమతిస్తాయి.
- ప్రొఫైల్స్: ఒక నిర్దిష్ట సమయంలో సిస్టమ్ స్థితి యొక్క స్నాప్‌షాట్‌లు, వనరుల వినియోగం మరియు పనితీరు లక్షణాలపై అంతర్దృష్టులను అందిస్తాయి.
ఈ డేటా సిగ్నల్‌లను కలిపి విశ్లేషించడం ద్వారా, డేటా అబ్సర్వబిలిటీ డేటా సిస్టమ్ యొక్క మరింత సమగ్ర దృశ్యాన్ని అందిస్తుంది, బృందాలు సమస్యలను త్వరగా గుర్తించి పరిష్కరించడానికి, పనితీరును ఆప్టిమైజ్ చేయడానికి మరియు డేటా నాణ్యతను మెరుగుపరచడానికి వీలు కల్పిస్తుంది.
పైప్‌లైన్ మానిటరింగ్ ఎందుకు ముఖ్యం?
ఆధునిక డేటా పర్యావరణ వ్యవస్థలకు డేటా పైప్‌లైన్‌లు వెన్నెముక వంటివి, డేటాను దాని మూలం నుండి గమ్యస్థానానికి తరలించడానికి బాధ్యత వహిస్తాయి. విరిగిన లేదా సరిగా పనిచేయని పైప్‌లైన్ గణనీయమైన పరిణామాలను కలిగి ఉంటుంది, వాటిలో ఇవి ఉన్నాయి:
- డేటా నాణ్యత సమస్యలు: పైప్‌లైన్‌లు లోపాలు, అస్థిరతలు లేదా డేటా తప్పిపోవడానికి కారణం కావచ్చు, ఇది తప్పు లేదా నమ్మదగని అంతర్దృష్టులకు దారితీస్తుంది. ఉదాహరణకు, ఒక పైప్‌లైన్‌లోని తప్పు పరివర్తన కస్టమర్ డేటాను పాడుచేయవచ్చు, ఇది తప్పు మార్కెటింగ్ ప్రచారాలకు లేదా లోపభూయిష్ట అమ్మకాల వ్యూహాలకు దారితీస్తుంది.
- ఆలస్యమైన డేటా డెలివరీ: పైప్‌లైన్ బాటిల్‌నెక్‌లు లేదా వైఫల్యాలు డౌన్‌స్ట్రీమ్ వినియోగదారులకు డేటా డెలివరీని ఆలస్యం చేయగలవు, నిజ-సమయ విశ్లేషణలు మరియు నిర్ణయ-తీసుకోవడంపై ప్రభావం చూపుతాయి. మోసపూరిత లావాదేవీలను గుర్తించడానికి ఒక పైప్‌లైన్ నుండి సకాలంలో డేటాపై ఆధారపడే ఆర్థిక సంస్థను ఊహించుకోండి; ఆలస్యం మోసం గుర్తించబడకుండా జరగడానికి అనుమతించవచ్చు.
- పెరిగిన ఖర్చులు: అసమర్థమైన పైప్‌లైన్‌లు అధిక వనరులను వినియోగించుకోవచ్చు, ఇది అధిక మౌలిక సదుపాయాల ఖర్చులకు దారితీస్తుంది. పైప్‌లైన్ పనితీరును ఆప్టిమైజ్ చేయడం ఈ ఖర్చులను తగ్గించి, మొత్తం సామర్థ్యాన్ని మెరుగుపరుస్తుంది.
- ప్రతిష్టకు నష్టం: డేటా నాణ్యత సమస్యలు మరియు నమ్మదగని అంతర్దృష్టులు సంస్థ యొక్క డేటాపై నమ్మకాన్ని దెబ్బతీసి, ప్రతిష్టకు నష్టం కలిగించవచ్చు. ఉదాహరణకు, పైప్‌లైన్ లోపాల కారణంగా తప్పు డేటాను ప్రచురించే ప్రభుత్వ ఏజెన్సీ ప్రజల విశ్వసనీయతను కోల్పోవచ్చు.
ఈ సమస్యలను నివారించడానికి మరియు అధిక-నాణ్యత డేటా యొక్క విశ్వసనీయ డెలివరీని నిర్ధారించడానికి సమర్థవంతమైన పైప్‌లైన్ పర్యవేక్షణ అవసరం. పైప్‌లైన్‌లను ముందుగానే పర్యవేక్షించడం ద్వారా, బృందాలు సమస్యలను డౌన్‌స్ట్రీమ్ వినియోగదారులను ప్రభావితం చేయడానికి ముందే గుర్తించి పరిష్కరించగలవు, డేటా నాణ్యతను కాపాడుకోగలవు మరియు పనితీరును ఆప్టిమైజ్ చేయగలవు.
పైప్‌లైన్ మానిటరింగ్ కోసం కీలక మెట్రిక్స్
డేటా పైప్‌లైన్‌లను సమర్థవంతంగా పర్యవేక్షించడానికి, సరైన మెట్రిక్‌లను ట్రాక్ చేయడం చాలా ముఖ్యం. ఇక్కడ పరిగణించవలసిన కొన్ని కీలక మెట్రిక్‌లు ఉన్నాయి:
డేటా వాల్యూమ్
డేటా వాల్యూమ్ అంటే పైప్‌లైన్ ద్వారా ప్రవహించే డేటా మొత్తం. డేటా వాల్యూమ్‌ను పర్యవేక్షించడం ద్వారా డేటా ప్రవాహంలో ఆకస్మిక పెరుగుదలలు లేదా తగ్గుదలలు వంటి అసాధారణతలను గుర్తించడంలో సహాయపడుతుంది, ఇది డేటా మూలాలు లేదా పైప్‌లైన్ భాగాలతో సమస్యలను సూచించవచ్చు.
ఉదాహరణ: ఒక రిటైల్ కంపెనీ దాని పైప్‌లైన్ ద్వారా ప్రవహించే అమ్మకాల డేటా వాల్యూమ్‌ను పర్యవేక్షిస్తుంది. గత సంవత్సరాలతో పోలిస్తే బ్లాక్ ఫ్రైడే రోజున డేటా వాల్యూమ్‌లో ఆకస్మిక తగ్గుదల పాయింట్-ఆఫ్-సేల్ సిస్టమ్‌లతో సమస్యను లేదా నెట్‌వర్క్ అంతరాయాన్ని సూచించవచ్చు.
లేటెన్సీ
లేటెన్సీ అంటే డేటా మూలం నుండి గమ్యస్థానానికి పైప్‌లైన్ ద్వారా ప్రవహించడానికి పట్టే సమయం. అధిక లేటెన్సీ పైప్‌లైన్‌లో బాటిల్‌నెక్‌లు లేదా పనితీరు సమస్యలను సూచిస్తుంది. సమస్య యొక్క మూలాన్ని గుర్తించడానికి పైప్‌లైన్ యొక్క వివిధ దశలలో లేటెన్సీని ట్రాక్ చేయడం ముఖ్యం.
ఉదాహరణ: ఒక రియల్-టైమ్ గేమింగ్ కంపెనీ దాని డేటా పైప్‌లైన్ యొక్క లేటెన్సీని పర్యవేక్షిస్తుంది, ఇది ప్లేయర్ చర్యలు మరియు గేమ్ ఈవెంట్‌లను ప్రాసెస్ చేస్తుంది. అధిక లేటెన్సీ ఆటగాళ్లకు పేలవమైన గేమింగ్ అనుభవానికి దారితీయవచ్చు.
ఎర్రర్ రేటు
ఎర్రర్ రేటు అంటే పైప్‌లైన్ ద్వారా సరిగ్గా ప్రాసెస్ చేయడంలో విఫలమైన డేటా రికార్డుల శాతం. అధిక ఎర్రర్ రేట్లు డేటా నాణ్యత సమస్యలు లేదా పైప్‌లైన్ భాగాలతో సమస్యలను సూచిస్తాయి. ఎర్రర్ రేట్లను పర్యవేక్షించడం ఈ సమస్యలను త్వరగా గుర్తించి పరిష్కరించడంలో సహాయపడుతుంది.
ఉదాహరణ: ఒక ఇ-కామర్స్ కంపెనీ దాని డేటా పైప్‌లైన్ యొక్క ఎర్రర్ రేటును పర్యవేక్షిస్తుంది, ఇది ఆర్డర్ సమాచారాన్ని ప్రాసెస్ చేస్తుంది. అధిక ఎర్రర్ రేటు ఆర్డర్ ప్రాసెసింగ్ సిస్టమ్ లేదా డేటా ధ్రువీకరణ నియమాలతో సమస్యలను సూచించవచ్చు.
వనరుల వినియోగం
వనరుల వినియోగం అంటే పైప్‌లైన్ భాగాలు వినియోగించే CPU, మెమరీ మరియు నెట్‌వర్క్ వనరుల మొత్తం. వనరుల వినియోగాన్ని పర్యవేక్షించడం ద్వారా బాటిల్‌నెక్‌లను గుర్తించడానికి మరియు పైప్‌లైన్ పనితీరును ఆప్టిమైజ్ చేయడానికి సహాయపడుతుంది. అధిక వనరుల వినియోగం పైప్‌లైన్‌ను స్కేల్ అప్ చేయాల్సిన అవసరం ఉందని లేదా కోడ్‌ను ఆప్టిమైజ్ చేయాల్సిన అవసరం ఉందని సూచించవచ్చు.
ఉదాహరణ: ఒక మీడియా స్ట్రీమింగ్ కంపెనీ దాని డేటా పైప్‌లైన్ యొక్క వనరుల వినియోగాన్ని పర్యవేక్షిస్తుంది, ఇది వీడియో స్ట్రీమ్‌లను ప్రాసెస్ చేస్తుంది. అధిక CPU వినియోగం ఎన్‌కోడింగ్ ప్రక్రియ చాలా వనరులను తీసుకుంటుందని లేదా సర్వర్‌లను అప్‌గ్రేడ్ చేయాల్సిన అవసరం ఉందని సూచించవచ్చు.
డేటా సంపూర్ణత
డేటా సంపూర్ణత అంటే పైప్‌లైన్‌లో వాస్తవంగా ఉన్న ఊహించిన డేటా శాతం. తక్కువ డేటా సంపూర్ణత డేటా మూలాలు లేదా పైప్‌లైన్ భాగాలతో సమస్యలను సూచిస్తుంది. అవసరమైన అన్ని డేటా ఫీల్డ్‌లు ఉన్నాయని మరియు ఖచ్చితంగా ఉన్నాయని నిర్ధారించుకోవడం చాలా ముఖ్యం.
ఉదాహరణ: ఒక ఆరోగ్య సంరక్షణ ప్రదాత రోగి సమాచారాన్ని సేకరించే దాని డేటా పైప్‌లైన్ యొక్క డేటా సంపూర్ణతను పర్యవేక్షిస్తుంది. తప్పిపోయిన డేటా ఫీల్డ్‌లు తప్పు వైద్య రికార్డులకు దారితీయవచ్చు మరియు రోగి సంరక్షణపై ప్రభావం చూపవచ్చు.
డేటా ఖచ్చితత్వం
డేటా ఖచ్చితత్వం అంటే పైప్‌లైన్ ద్వారా ప్రవహించే డేటా యొక్క సరైనత. తప్పు డేటా లోపభూయిష్ట అంతర్దృష్టులకు మరియు పేలవమైన నిర్ణయాలకు దారితీస్తుంది. డేటా ఖచ్చితత్వాన్ని పర్యవేక్షించడానికి తెలిసిన ప్రమాణాలు లేదా రిఫరెన్స్ డేటాతో డేటాను ధ్రువీకరించడం అవసరం.
ఉదాహరణ: ఒక ఆర్థిక సంస్థ దాని డేటా పైప్‌లైన్ యొక్క డేటా ఖచ్చితత్వాన్ని పర్యవేక్షిస్తుంది, ఇది లావాదేవీ డేటాను ప్రాసెస్ చేస్తుంది. తప్పు లావాదేవీ మొత్తాలు ఆర్థిక నష్టాలు మరియు నియంత్రణ జరిమానాలకు దారితీయవచ్చు.
డేటా ఫ్రెష్‌నెస్
డేటా ఫ్రెష్‌నెస్ అంటే మూలం వద్ద డేటా సృష్టించబడినప్పటి నుండి గడిచిన సమయం. పాత డేటా తప్పుదోవ పట్టించవచ్చు మరియు తప్పు నిర్ణయాలకు దారితీస్తుంది. రియల్-టైమ్ విశ్లేషణలు మరియు అప్లికేషన్‌లకు డేటా ఫ్రెష్‌నెస్‌ను పర్యవేక్షించడం చాలా ముఖ్యం.
ఉదాహరణ: ఒక లాజిస్టిక్స్ కంపెనీ దాని డేటా పైప్‌లైన్ యొక్క డేటా ఫ్రెష్‌నెస్‌ను పర్యవేక్షిస్తుంది, ఇది దాని వాహనాల స్థానాన్ని ట్రాక్ చేస్తుంది. పాత స్థాన డేటా అసమర్థమైన రూటింగ్ మరియు ఆలస్యమైన డెలివరీలకు దారితీయవచ్చు.
పైప్‌లైన్ మానిటరింగ్ కోసం సాధనాలు
డేటా పైప్‌లైన్‌లను పర్యవేక్షించడానికి వివిధ రకాల సాధనాలు అందుబాటులో ఉన్నాయి, ఓపెన్-సోర్స్ పరిష్కారాల నుండి వాణిజ్య ప్లాట్‌ఫారమ్‌ల వరకు. ఇక్కడ కొన్ని ప్రముఖ ఎంపికలు ఉన్నాయి:
- Apache Airflow: డేటా పైప్‌లైన్‌లను ఆర్కెస్ట్రేట్ చేయడానికి మరియు పర్యవేక్షించడానికి విస్తృతంగా ఉపయోగించే ఓపెన్-సోర్స్ ప్లాట్‌ఫారమ్. ఎయిర్‌ఫ్లో పైప్‌లైన్ వర్క్‌ఫ్లోలను విజువలైజ్ చేయడానికి, టాస్క్ స్థితిని ట్రాక్ చేయడానికి మరియు పనితీరు మెట్రిక్‌లను పర్యవేక్షించడానికి వెబ్-ఆధారిత UIని అందిస్తుంది.
- Prefect: బలమైన పర్యవేక్షణ సామర్థ్యాలను అందించే మరొక ప్రముఖ ఓపెన్-సోర్స్ వర్క్‌ఫ్లో ఆర్కెస్ట్రేషన్ ప్లాట్‌ఫారమ్. ప్రిఫెక్ట్ పైప్‌లైన్ రన్‌లను ట్రాక్ చేయడానికి, లాగ్‌లను వీక్షించడానికి మరియు హెచ్చరికలను సెటప్ చేయడానికి కేంద్రీకృత డాష్‌బోర్డ్‌ను అందిస్తుంది.
- Dagster: డేటా పైప్‌లైన్‌లను అభివృద్ధి చేయడానికి మరియు అమలు చేయడానికి రూపొందించిన ఓపెన్-సోర్స్ డేటా ఆర్కెస్ట్రేటర్. డాగ్‌స్టర్ పైప్‌లైన్ మెటాడేటాను ప్రశ్నించడానికి మరియు పైప్‌లైన్ ఎగ్జిక్యూషన్‌ను పర్యవేక్షించడానికి GraphQL APIని అందిస్తుంది.
- Datadog: విస్తృత శ్రేణి డేటా మూలాలు మరియు పైప్‌లైన్ టెక్నాలజీలకు మద్దతిచ్చే వాణిజ్య పర్యవేక్షణ మరియు విశ్లేషణ ప్లాట్‌ఫారమ్. డాటాడాగ్ రియల్-టైమ్ డాష్‌బోర్డ్‌లు, హెచ్చరికలు మరియు అసాధారణ గుర్తింపు సామర్థ్యాలను అందిస్తుంది.
- New Relic: డేటా పైప్‌లైన్‌లు మరియు అప్లికేషన్‌లలో సమగ్ర దృశ్యమానతను అందించే మరొక వాణిజ్య పర్యవేక్షణ ప్లాట్‌ఫారమ్. న్యూ రెలిక్ పనితీరు పర్యవేక్షణ, ఎర్రర్ ట్రాకింగ్ మరియు మూల కారణ విశ్లేషణ లక్షణాలను అందిస్తుంది.
- Monte Carlo: డేటా నాణ్యత మరియు పైప్‌లైన్ ఆరోగ్యాన్ని పర్యవేక్షించడంలో ప్రత్యేకత కలిగిన డేటా అబ్సర్వబిలిటీ ప్లాట్‌ఫారమ్. మాంటె కార్లో ఆటోమేటెడ్ డేటా లీనియేజ్, అసాధారణ గుర్తింపు మరియు డేటా ధ్రువీకరణ సామర్థ్యాలను అందిస్తుంది.
- Acceldata: డేటా ఇన్‌ఫ్రాస్ట్రక్చర్‌ను పర్యవేక్షించడం మరియు డేటా వర్క్‌లోడ్‌లను ఆప్టిమైజ్ చేయడంపై దృష్టి సారించే డేటా అబ్సర్వబిలిటీ ప్లాట్‌ఫారమ్. యాక్సెల్‌డేటా వనరుల వినియోగం, పనితీరు బాటిల్‌నెక్‌లు మరియు ఖర్చు ఆప్టిమైజేషన్ అవకాశాలపై నిజ-సమయ అంతర్దృష్టులను అందిస్తుంది.
- Great Expectations: డేటా ధ్రువీకరణ మరియు పరీక్షల కోసం ఒక ఓపెన్-సోర్స్ ఫ్రేమ్‌వర్క్. గ్రేట్ ఎక్స్‌పెక్టేషన్స్ బృందాలు డేటా నాణ్యత కోసం అంచనాలను నిర్వచించడానికి మరియు పైప్‌లైన్ ద్వారా ప్రవహించే డేటాను స్వయంచాలకంగా ధ్రువీకరించడానికి అనుమతిస్తుంది.
పర్యవేక్షణ సాధనం యొక్క ఎంపిక సంస్థ యొక్క నిర్దిష్ట అవసరాలు మరియు డేటా పైప్‌లైన్‌ల సంక్లిష్టతపై ఆధారపడి ఉంటుంది. పరిగణించవలసిన అంశాలు:
- ఇప్పటికే ఉన్న డేటా ఇన్‌ఫ్రాస్ట్రక్చర్‌తో ఇంటిగ్రేషన్
- స్కేలబిలిటీ మరియు పనితీరు
- ఉపయోగం మరియు కాన్ఫిగరేషన్ సౌలభ్యం
- ఖర్చు మరియు లైసెన్సింగ్
- ఫీచర్లు మరియు సామర్థ్యాలు (ఉదా., హెచ్చరికలు, అసాధారణ గుర్తింపు, డేటా లీనియేజ్)
పైప్‌లైన్ మానిటరింగ్ కోసం ఉత్తమ పద్ధతులు
సమర్థవంతమైన పైప్‌లైన్ పర్యవేక్షణను అమలు చేయడానికి, ఈ క్రింది ఉత్తమ పద్ధతులను పరిగణించండి:
స్పష్టమైన పర్యవేక్షణ లక్ష్యాలను నిర్వచించండి
సంస్థ యొక్క వ్యాపార లక్ష్యాలతో సమలేఖనం చేయబడిన స్పష్టమైన పర్యవేక్షణ లక్ష్యాలను నిర్వచించడం ద్వారా ప్రారంభించండి. ట్రాక్ చేయాల్సిన కీలక మెట్రిక్స్ ఏమిటి? ఈ మెట్రిక్‌లకు ఆమోదయోగ్యమైన థ్రెషోల్డ్‌లు ఏమిటి? ఈ థ్రెషోల్డ్‌లు ఉల్లంఘించబడినప్పుడు ఏ చర్యలు తీసుకోవాలి?
ఉదాహరణ: ఒక ఆర్థిక సంస్థ క్రెడిట్ కార్డ్ లావాదేవీలను ప్రాసెస్ చేసే దాని డేటా పైప్‌లైన్ కోసం ఈ క్రింది పర్యవేక్షణ లక్ష్యాలను నిర్వచించవచ్చు:
- డేటా వాల్యూమ్: గంటకు ప్రాసెస్ చేయబడిన లావాదేవీల సంఖ్యను ట్రాక్ చేయండి మరియు ఆకస్మిక తగ్గుదలలు లేదా పెరుగుదలల కోసం హెచ్చరికలను సెటప్ చేయండి.
- లేటెన్సీ: పైప్‌లైన్ యొక్క ఎండ్-టు-ఎండ్ లేటెన్సీని పర్యవేక్షించండి మరియు 5 సెకన్లకు మించిన ఆలస్యాల కోసం హెచ్చరికలను సెటప్ చేయండి.
- ఎర్రర్ రేటు: విఫలమైన లావాదేవీల శాతాన్ని ట్రాక్ చేయండి మరియు 1% కంటే ఎక్కువ ఎర్రర్ రేట్ల కోసం హెచ్చరికలను సెటప్ చేయండి.
- డేటా ఖచ్చితత్వం: తెలిసిన ప్రమాణాలతో లావాదేవీ మొత్తాలను ధ్రువీకరించండి మరియు వ్యత్యాసాల కోసం హెచ్చరికలను సెటప్ చేయండి.
ఆటోమేటెడ్ మానిటరింగ్ మరియు హెచ్చరికలను అమలు చేయండి
మానవ శ్రమను తగ్గించడానికి మరియు సమస్యలను సకాలంలో గుర్తించడానికి పర్యవేక్షణ ప్రక్రియను వీలైనంత వరకు ఆటోమేట్ చేయండి. క్లిష్టమైన మెట్రిక్స్ ఊహించిన విలువల నుండి వైదొలిగినప్పుడు తగిన బృందాలకు తెలియజేయడానికి హెచ్చరికలను సెటప్ చేయండి.
ఉదాహరణ: డేటా పైప్‌లైన్ యొక్క ఎర్రర్ రేటు 1% దాటినప్పుడు ఆన్-కాల్ ఇంజనీర్‌కు స్వయంచాలకంగా ఇమెయిల్ లేదా SMS హెచ్చరికను పంపడానికి పర్యవేక్షణ సాధనాన్ని కాన్ఫిగర్ చేయండి. హెచ్చరికలో లోపం గురించి వివరాలు ఉండాలి, అవి టైమ్‌స్టాంప్, విఫలమైన పైప్‌లైన్ భాగం మరియు ఎర్రర్ సందేశం వంటివి.
సాధారణ ప్రవర్తన కోసం బేస్‌లైన్‌ను ఏర్పాటు చేయండి
చారిత్రక డేటాను సేకరించి, ట్రెండ్‌లను విశ్లేషించడం ద్వారా సాధారణ పైప్‌లైన్ ప్రవర్తన కోసం ఒక బేస్‌లైన్‌ను ఏర్పాటు చేయండి. ఈ బేస్‌లైన్ అసాధారణతలను గుర్తించడానికి మరియు సాధారణం నుండి విచలనాలను గుర్తించడానికి సహాయపడుతుంది. అవుట్‌లయర్‌లు మరియు అసాధారణతలను గుర్తించడానికి గణాంక పద్ధతులు లేదా మెషిన్ లెర్నింగ్ అల్గారిథమ్‌లను ఉపయోగించండి.
ఉదాహరణ: రోజులోని వివిధ సమయాల్లో మరియు వారంలోని వివిధ రోజులలో డేటా పైప్‌లైన్ కోసం సాధారణ డేటా వాల్యూమ్, లేటెన్సీ మరియు ఎర్రర్ రేటును నిర్ణయించడానికి చారిత్రక డేటాను విశ్లేషించండి. ఈ బేస్‌లైన్‌ను ఉపయోగించి, పీక్ అవర్స్‌లో లేటెన్సీలో ఆకస్మిక పెరుగుదల లేదా వారాంతాల్లో సాధారణం కంటే ఎక్కువ ఎర్రర్ రేటు వంటి అసాధారణతలను గుర్తించండి.
పైప్‌లైన్ యొక్క ప్రతి దశలో డేటా నాణ్యతను పర్యవేక్షించండి
సమస్యలను ముందుగానే గుర్తించి పరిష్కరించడానికి పైప్‌లైన్ యొక్క ప్రతి దశలో డేటా నాణ్యతను పర్యవేక్షించండి. డేటా ఖచ్చితంగా, సంపూర్ణంగా మరియు స్థిరంగా ఉందని నిర్ధారించుకోవడానికి డేటా ధ్రువీకరణ నియమాలు మరియు తనిఖీలను అమలు చేయండి. డేటాను ప్రొఫైల్ చేయడానికి, అసాధారణతలను గుర్తించడానికి మరియు డేటా నాణ్యత ప్రమాణాలను అమలు చేయడానికి డేటా నాణ్యత సాధనాలను ఉపయోగించండి.
ఉదాహరణ: అవసరమైన అన్ని డేటా ఫీల్డ్‌లు ఉన్నాయని, డేటా రకాలు సరైనవని మరియు డేటా విలువలు ఆమోదయోగ్యమైన పరిధులలో ఉన్నాయని తనిఖీ చేయడానికి డేటా ధ్రువీకరణ నియమాలను అమలు చేయండి. ఉదాహరణకు, ఇమెయిల్ చిరునామా ఫీల్డ్‌లో చెల్లుబాటు అయ్యే ఇమెయిల్ చిరునామా ఫార్మాట్ ఉందని మరియు ఫోన్ నంబర్ ఫీల్డ్‌లో చెల్లుబాటు అయ్యే ఫోన్ నంబర్ ఫార్మాట్ ఉందని తనిఖీ చేయండి.
డేటా లీనియేజ్‌ను ట్రాక్ చేయండి
డేటా యొక్క మూలాలను మరియు అది పైప్‌లైన్ ద్వారా ఎలా ప్రవహిస్తుందో అర్థం చేసుకోవడానికి డేటా లీనియేజ్‌ను ట్రాక్ చేయండి. డేటా లీనియేజ్ డేటా నాణ్యత సమస్యలను పరిష్కరించడానికి మరియు పైప్‌లైన్‌కు మార్పుల ప్రభావాన్ని అర్థం చేసుకోవడానికి విలువైన సందర్భాన్ని అందిస్తుంది. డేటా ప్రవాహాలను విజువలైజ్ చేయడానికి మరియు డేటాను దాని మూలానికి తిరిగి ట్రేస్ చేయడానికి డేటా లీనియేజ్ సాధనాలను ఉపయోగించండి.
ఉదాహరణ: ఒక నిర్దిష్ట డేటా రికార్డును దాని మూలానికి తిరిగి ట్రేస్ చేయడానికి మరియు మార్గంలో దానికి వర్తింపజేయబడిన అన్ని పరివర్తనలు మరియు కార్యకలాపాలను గుర్తించడానికి డేటా లీనియేజ్ సాధనాన్ని ఉపయోగించండి. ఇది డేటా నాణ్యత సమస్యల మూల కారణాన్ని గుర్తించడానికి మరియు పైప్‌లైన్‌కు మార్పుల ప్రభావాన్ని అర్థం చేసుకోవడానికి సహాయపడుతుంది.
ఆటోమేటెడ్ టెస్టింగ్‌ను అమలు చేయండి
పైప్‌లైన్ సరిగ్గా పనిచేస్తోందని మరియు డేటా ఖచ్చితంగా ప్రాసెస్ చేయబడుతోందని నిర్ధారించుకోవడానికి ఆటోమేటెడ్ టెస్టింగ్‌ను అమలు చేయండి. పైప్‌లైన్ యొక్క వ్యక్తిగత భాగాలను పరీక్షించడానికి యూనిట్ పరీక్షలను మరియు మొత్తం పైప్‌లైన్‌ను పరీక్షించడానికి ఇంటిగ్రేషన్ పరీక్షలను ఉపయోగించండి. పరీక్షలు క్రమం తప్పకుండా అమలు చేయబడతాయని మరియు ఏవైనా సమస్యలు త్వరగా గుర్తించబడతాయని నిర్ధారించుకోవడానికి పరీక్ష ప్రక్రియను ఆటోమేట్ చేయండి.
ఉదాహరణ: వ్యక్తిగత డేటా పరివర్తన ఫంక్షన్‌లను పరీక్షించడానికి యూనిట్ పరీక్షలను మరియు మొత్తం డేటా పైప్‌లైన్‌ను ఎండ్-టు-ఎండ్ పరీక్షించడానికి ఇంటిగ్రేషన్ పరీక్షలను వ్రాయండి. కోడ్‌కు మార్పులు చేసినప్పుడల్లా పరీక్షలు స్వయంచాలకంగా అమలు చేయబడతాయని నిర్ధారించుకోవడానికి CI/CD పైప్‌లైన్‌ను ఉపయోగించి పరీక్ష ప్రక్రియను ఆటోమేట్ చేయండి.
పైప్‌లైన్‌ను డాక్యుమెంట్ చేయండి
పైప్‌లైన్ బాగా అర్థం చేసుకోబడి, నిర్వహించడం సులభం అని నిర్ధారించుకోవడానికి దానిని పూర్తిగా డాక్యుమెంట్ చేయండి. పైప్‌లైన్ యొక్క ఉద్దేశ్యం, డేటా మూలాలు, డేటా పరివర్తనలు, డేటా గమ్యస్థానాలు మరియు పర్యవేక్షణ విధానాలను డాక్యుమెంట్ చేయండి. పైప్‌లైన్ అభివృద్ధి చెందుతున్నప్పుడు డాక్యుమెంటేషన్‌ను అప్‌డేట్ చేస్తూ ఉండండి.
ఉదాహరణ: పైప్‌లైన్ ఆర్కిటెక్చర్ యొక్క వివరణ, అన్ని డేటా మూలాలు మరియు డేటా గమ్యస్థానాల జాబితా, అన్ని డేటా పరివర్తనల యొక్క వివరణాత్మక వివరణ మరియు పైప్‌లైన్‌ను పర్యవేక్షించడానికి ఒక స్టెప్-బై-స్టెప్ గైడ్‌ను కలిగి ఉన్న సమగ్ర డాక్యుమెంటేషన్ ప్యాకేజీని సృష్టించండి. డాక్యుమెంటేషన్‌ను ఒక కేంద్ర రిపోజిటరీలో నిల్వ చేయండి మరియు దానిని బృందంలోని అందరు సభ్యులకు సులభంగా అందుబాటులో ఉంచండి.
ఒక డేటా గవర్నెన్స్ ఫ్రేమ్‌వర్క్‌ను ఏర్పాటు చేయండి
డేటా నాణ్యత ప్రమాణాలను నిర్వచించడానికి, డేటా విధానాలను అమలు చేయడానికి మరియు డేటా యాక్సెస్‌ను నిర్వహించడానికి ఒక డేటా గవర్నెన్స్ ఫ్రేమ్‌వర్క్‌ను ఏర్పాటు చేయండి. డేటా గవర్నెన్స్ డేటా ఖచ్చితంగా, సంపూర్ణంగా, స్థిరంగా మరియు విశ్వసనీయంగా ఉందని నిర్ధారిస్తుంది. డేటా నాణ్యత తనిఖీలను ఆటోమేట్ చేయడానికి, డేటా విధానాలను అమలు చేయడానికి మరియు డేటా లీనియేజ్‌ను ట్రాక్ చేయడానికి డేటా గవర్నెన్స్ సాధనాలను అమలు చేయండి.
ఉదాహరణ: డేటా పైప్‌లైన్‌లోని అన్ని డేటా ఫీల్డ్‌ల కోసం డేటా నాణ్యత ప్రమాణాలను నిర్వచించండి మరియు ఈ ప్రమాణాలు నెరవేరాయని నిర్ధారించుకోవడానికి డేటా నాణ్యత తనిఖీలను అమలు చేయండి. సున్నితమైన డేటాకు యాక్సెస్‌ను నియంత్రించడానికి మరియు డేటా బాధ్యతాయుతంగా ఉపయోగించబడుతుందని నిర్ధారించుకోవడానికి డేటా విధానాలను అమలు చేయండి.
ఒక డేటా-ఆధారిత సంస్కృతిని పెంపొందించండి
నిర్ణయ-తీసుకోవడం కోసం డేటా వినియోగాన్ని ప్రోత్సహించడానికి సంస్థలో డేటా-ఆధారిత సంస్కృతిని పెంపొందించండి. డేటా నాణ్యత యొక్క ప్రాముఖ్యత మరియు విశ్వసనీయ అంతర్దృష్టులను అందించడంలో డేటా పైప్‌లైన్‌ల పాత్ర గురించి ఉద్యోగులకు అవగాహన కల్పించండి. డేటా నాణ్యత సమస్యలను నివేదించడానికి మరియు డేటా గవర్నెన్స్ ప్రక్రియలో పాల్గొనడానికి ఉద్యోగులను ప్రోత్సహించండి.
ఉదాహరణ: ఉద్యోగులకు డేటా నాణ్యత ఉత్తమ పద్ధతులు మరియు డేటా గవర్నెన్స్ యొక్క ప్రాముఖ్యతపై శిక్షణ ఇవ్వండి. సమాచారంతో కూడిన నిర్ణయాలు తీసుకోవడానికి మరియు అంతర్ దృష్టి లేదా గట్ ఫీలింగ్ ఆధారంగా అంచనాలను సవాలు చేయడానికి డేటాను ఉపయోగించమని ఉద్యోగులను ప్రోత్సహించండి.
ముగింపు
ఆధునిక డేటా పర్యావరణ వ్యవస్థలలో డేటా యొక్క విశ్వసనీయత మరియు నాణ్యతను నిర్ధారించడానికి డేటా అబ్సర్వబిలిటీ మరియు పైప్‌లైన్ పర్యవేక్షణ అవసరం. ఈ బ్లాగ్ పోస్ట్‌లో వివరించిన వ్యూహాలు మరియు ఉత్తమ పద్ధతులను అమలు చేయడం ద్వారా, సంస్థలు తమ డేటా పైప్‌లైన్‌లపై ఎక్కువ దృశ్యమానతను పొందగలవు, సమస్యలను ముందుగానే గుర్తించి పరిష్కరించగలవు, పనితీరును ఆప్టిమైజ్ చేయగలవు మరియు డేటా నాణ్యతను మెరుగుపరచగలవు. డేటా పరిమాణం మరియు సంక్లిష్టతలో పెరుగుతూనే ఉన్నందున, డేటాను నిర్వహించడం మరియు దాని నుండి విలువను సంగ్రహించడం కోసం డేటా అబ్సర్వబిలిటీ మరింత కీలకమవుతుంది.