Создание надежной системы для наблюдения за данными

• Наблюдаемость данных жизненно важна для компаний, обрабатывающих огромные объемы информации и гарантирующих качество и целостность данных без перебоев. • Традиционный мониторинг не удовлетворяет потребности организаций в сложных данных. • Инженеры должны создавать интерактивные системы для быстрого обнаружения аномалий. • Наблюдаемость данных определяет, насколько много можно сказать о внутренней системе по внешним результатам. • Система обеспечения помогает обеспечить целостность и качество данных во всех системах. • Пять принципов IBM — свежесть, распределение, объем, схема и родословная — гарантируют поддержку и повышение качества данных. • Методы обеспечения наблюдаемости включают сквозную линию передачи данных, комплексное тестирование, анализ первопричин, оповещения в режиме реального времени, обнаружение аномалий. • Инструменты для обеспечения наблюдаемости: Prometheus и Grafana, Apache Iceberg, Apache Superset, Great Expectations, Dagster, DataDog и другие. • Игнорирование принципов наблюдаемости данных может привести к простоям, проблемам с качеством данных и медленному реагированию на проблемы.

читать материал полностью

Этот пост подготовила нейросеть: сделала выжимку статьи и, возможно, даже перевела ее с английского. А бот опубликовал пост в Сетке.