Quelles sont les meilleures pratiques pour la surveillance et le dépannage des flux de travail ETL en temps réel ?

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ETL en temps réel (extraire, transformer et charger) Les workflows sont essentiels pour les entreprises axées sur les données qui ont besoin d’ingérer, de traiter et de fournir des données provenant de diverses sources vers diverses destinations en temps quasi réel. Cependant, les workflows ETL en temps réel posent également de nombreux défis aux architectes de données, tels que la garantie de la qualité, de l’évolutivité, des performances, de la fiabilité et de la sécurité des données. Pour surmonter ces défis, les architectes de données doivent suivre certaines des meilleures pratiques en matière de surveillance et de dépannage des flux de travail ETL en temps réel. Dans cet article, nous aborderons certaines de ces meilleures pratiques et comment elles peuvent vous aider à concevoir, mettre en œuvre et maintenir des flux de travail ETL en temps réel efficaces.

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1 Définir des SLA et des KPI clairs

L’une des premières étapes pour surveiller et dépanner les flux de travail ETL en temps réel consiste à définir des accords de niveau de service clairs (SLA) et indicateurs de rendement clés (KPI) pour vos pipelines de données. Les SLA spécifient la qualité, la disponibilité et la latence attendues de la livraison de vos données, tandis que les KPI mesurent les performances et l’intégrité réelles de vos pipelines de données. En définissant des SLA et des KPI, vous pouvez définir des objectifs réalistes, identifier les problèmes potentiels et suivre les progrès et les améliorations au fil du temps. Quelques exemples de SLA et d’indicateurs de performance clés pour les workflows ETL en temps réel sont l’actualisation des données, l’exhaustivité des données, l’exactitude des données, le débit des données, la latence des données, la disponibilité et la sécurité des données.

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Abdulhakeem Yaqoob

Data & AI Architect | CDMP (DAMA) | Mentoring & Tutoring Data Career Changers & Upskillers (incl. AfA Students) | Snowflake - SME
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Effective logging and alerting mechanisms are paramount. In numerous instances I've seen, even well-defined SLAs and KPIs are insufficient without proactive alerting. Unexpected anomalies or disruptions can occur in any ETL process. To ensure timely identification and resolution of such issues, it's imperative to have granular logging at each stage of your workflow and set up immediate alerts for any deviations from expected metrics or behaviors. This proactive approach not only saves precious troubleshooting time but also often prevents potential data losses or inaccuracies. By integrating logging with automated alerts, data architects can act swiftly, long before minor issues escalate into major disruptions.

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2 Mettre en œuvre la journalisation et l’audit

Une autre bonne pratique pour la surveillance et le dépannage des flux de travail ETL en temps réel consiste à implémenter des mécanismes de journalisation et d’audit pour vos pipelines de données. La journalisation et l’audit vous permettent de capturer et de stocker des informations détaillées sur les sources de données, les transformations, les destinations, les erreurs, les exceptions et les événements qui se produisent dans vos pipelines de données. En enregistrant et en auditant vos pipelines de données, vous pouvez gagner en visibilité sur le flux de données, diagnostiquer et résoudre les problèmes, suivre et auditer le traçage des données et vous conformer aux exigences réglementaires. Quelques exemples d’outils de journalisation et d’audit pour les flux de travail ETL en temps réel sont Apache Kafka, Apache NiFi, Apache Airflow, AWS CloudTrail, Azure Monitor et Google Cloud Logging.

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3 Utiliser des alertes et des notifications

Une troisième bonne pratique pour la surveillance et le dépannage des flux de travail ETL en temps réel consiste à utiliser des alertes et des notifications pour vous informer de toute anomalie, défaillance ou écart par rapport à vos SLA et KPI. Les alertes et les notifications peuvent vous aider à détecter et à résoudre les problèmes de manière proactive avant qu’ils n’affectent la qualité, la disponibilité ou la latence de vos données. Les alertes et les notifications peuvent également vous aider à automatiser des actions, telles que la nouvelle tentative de tâches ayant échoué, la mise à l’échelle des ressources ou le déclenchement de workflows de correction. Amazon CloudWatch, Azure Alerts, Google Cloud Operations, Grafana, Prometheus et PagerDuty sont des exemples d’outils d’alertes et de notifications pour les flux de travail ETL en temps réel.

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Dimiter Shalvardjiev

Facilitating data-driven decisions
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Use alerts and notifications only for critical workloads, and only when it really matters. After too many notifications, the responsible teams stop paying enough attention and can miss an important alert in the sea of informational ones.

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4 Utiliser des tableaux de bord et des rapports

Une quatrième bonne pratique pour la surveillance et le dépannage des flux de travail ETL en temps réel consiste à utiliser des tableaux de bord et des rapports pour visualiser et analyser les performances et l’intégrité de votre pipeline de données. Les tableaux de bord et les rapports peuvent vous aider à accéder facilement à vos SLA et KPI et à les comprendre, ainsi qu’à identifier les tendances, les modèles, les goulots d’étranglement et les opportunités d’amélioration. Les tableaux de bord et les rapports peuvent également vous aider à communiquer et à collaborer avec vos parties prenantes, telles que les utilisateurs professionnels, les consommateurs de données ou les équipes de gouvernance des données. Amazon QuickSight, Azure Power BI, Google Data Studio, Tableau et Looker sont des exemples de tableaux de bord et d’outils de rapports pour les flux de travail ETL en temps réel.

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5 Utiliser des outils de test et de débogage

Une cinquième bonne pratique pour la surveillance et le dépannage des flux de travail ETL en temps réel consiste à utiliser des outils de test et de débogage pour vérifier et valider la logique, les fonctionnalités et la qualité de votre pipeline de données. Les outils de test et de débogage peuvent vous aider à vous assurer que vos pipelines de données répondent à vos spécifications, exigences et attentes, ainsi qu’à identifier et corriger les bogues, les erreurs ou les incohérences. Les outils de test et de débogage peuvent également vous aider à optimiser et à affiner les performances, l’évolutivité et la fiabilité de votre pipeline de données. Quelques exemples d’outils de test et de débogage pour les flux de travail ETL en temps réel sont Apache Spark, Apache Beam, Apache Flink, AWS Glue, Azure Data Factory et Google Cloud Dataflow.

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6 Utiliser la documentation et les meilleures pratiques

Une sixième et dernière bonne pratique pour la surveillance et le dépannage des flux de travail ETL en temps réel consiste à utiliser la documentation et les meilleures pratiques pour documenter et normaliser la conception, la mise en œuvre et la maintenance de votre pipeline de données. La documentation et les meilleures pratiques peuvent vous aider à garantir la cohérence, la qualité et la conformité de vos pipelines de données, ainsi qu’à faciliter le partage des connaissances, la collaboration et l’apprentissage entre vos architectes et ingénieurs de données. La documentation et les meilleures pratiques peuvent également vous aider à éviter les pièges, les erreurs et les anti-modèles courants dans le développement et l’exploitation de votre pipeline de données. Quelques exemples de documentation et de bonnes pratiques pour les flux de travail ETL en temps réel sont le guide des bonnes pratiques ETL d’AWS, les meilleures pratiques ETL avec Azure Data Factory de Microsoft et les meilleures pratiques ETL avec Google Cloud Dataflow de Google.

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1 Définir des SLA et des KPI clairs

2 Mettre en œuvre la journalisation et l’audit

3 Utiliser des alertes et des notifications

4 Utiliser des tableaux de bord et des rapports

5 Utiliser des outils de test et de débogage

6 Utiliser la documentation et les meilleures pratiques

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4 Utiliser des tableaux de bord et des rapports

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