Quais são as métricas de desempenho de ETL mais eficazes para o Google Cloud Dataflow?

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O Google Cloud Dataflow é um serviço totalmente gerenciado para criar e executar pipelines de ETL escaláveis e confiáveis. ETL significa extrair, transformar e carregar, que são as três etapas principais de mover dados de diferentes fontes para um destino para análise. No entanto, os pipelines de ETL podem ser complexos e desafiadores de otimizar, especialmente ao lidar com grandes volumes, diversos formatos e esquemas dinâmicos. Como você pode medir e melhorar o desempenho de seus pipelines de ETL no Google Cloud Dataflow? Neste artigo, discutiremos algumas das métricas de desempenho de ETL mais eficazes que você pode usar para monitorar, solucionar problemas e ajustar seus trabalhos de fluxo de dados.

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1 Taxa de transferência e latência

A taxa de transferência e a latência são duas métricas importantes que indicam quão rápido e eficiente é o pipeline de ETL. A taxa de transferência mede a quantidade de dados que o pipeline pode processar por unidade de tempo, enquanto a latência mede o tempo necessário para que um elemento de dados viaje da origem para o destino. Você pode usar a interface de monitoramento de fluxo de dados ou a API de monitoramento de stackdriver para controlar essas métricas para seu pipeline como um todo ou para cada etapa individual. Idealmente, você deseja maximizar sua taxa de transferência e minimizar sua latência, mas pode haver compensações entre elas, dependendo do projeto e da configuração do pipeline.

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Hemant D.

Senior Manager & BI Architect @ Capgemini | Certified Tableau Developer| Power BI |Teradata |Python |MS BI full stack | Azure
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Google Cloud Dataflow is a fully-managed service for stream and batch processing that can be used for Extract, Transform, Load (ETL) workflows. Monitoring and optimizing the performance of your ETL jobs on Google Cloud Dataflow are crucial for efficiency. Here are some effective ETL performance metrics to consider for Google Cloud Dataflow: 1. Job Execution Time: 2. Throughput: 3. Resource Utilization: 4. Pipeline Metrics: 5. Data Skew: 6. Shuffle Metrics: 7. Worker Health: 8. Data Watermarks: 9. PTransform Execution Times: 10. Autoscaling Metrics: 11. Dataflow Shuffle Service Metrics: 12. Custom User Metrics: 13. Job Cost and Resource Optimization: 14. Data Lag: 15. Job Retries and Failures:

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Shripad M.

Global Data Engineer @ Randstad Enterprise | Business Intelligence | Domo Certified | Google Cloud Certified | GCP | BigQuery | ETL/ELT | API | Tableau
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Throughput is the measure of the amount of data processed in a unit of time. The more data processed in a unit of time, the better throughput. This metric is a good way to adjust your system utilization as you get the memory usage statistics. Based on this metric, you can maximize or lower data processing to meet your requirements. Latency in simple terms is the time it takes for a data element to reach from one point to another. The lower the latency, the faster the data processing. Latency is a good metric to identify the bottlenecks in your data flow. With throughput and latency, it's always how much and how fast!

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2 Utilização e dimensionamento

A utilização e o dimensionamento são duas métricas relacionadas que mostram o quão bem seu pipeline de ETL usa os recursos disponíveis e se adapta à carga de trabalho em mudança. A utilização mede a porcentagem de tempo que os trabalhadores do pipeline estão ocupados processando dados, enquanto o dimensionamento mede o número de trabalhadores que o pipeline usa ao longo do tempo. Você pode usar a interface de monitoramento de fluxo de dados ou a API de monitoramento de Stackdriver para exibir essas métricas para seu pipeline como um todo ou para cada trabalhador individual. Idealmente, você deseja obter alta utilização e dimensionamento ideal, o que significa que seus funcionários de pipeline não estão ociosos nem sobrecarregados e que seu pipeline pode aumentar ou reduzir de acordo com o volume de dados e a complexidade.

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3 Erros e avisos

Erros e avisos são duas métricas que indicam a qualidade e a confiabilidade do seu pipeline de ETL. Erros são eventos que fazem com que seu pipeline falhe ou se comporte inesperadamente, enquanto avisos são eventos que indicam possíveis problemas ou ineficiências em seu pipeline. Você pode usar a interface de monitoramento de fluxo de dados ou a API de log do Stackdriver para exibir essas métricas para seu pipeline como um todo ou para cada etapa individual. O ideal é evitar erros e avisos, ou pelo menos resolvê-los de forma rápida e eficaz, pois eles podem afetar a precisão e a integridade da análise de dados.

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4 Custo e eficiência

Custo e eficiência são duas métricas que indicam o impacto econômico e ambiental do seu pipeline de ETL. O custo mede a quantidade de dinheiro que você gasta na execução do pipeline, enquanto a eficiência mede a quantidade de energia que você consome para processar seus dados. Você pode usar o Google Cloud Console ou a API de faturamento do Google Cloud para visualizar essas métricas para seu pipeline como um todo ou para cada recurso individual. O ideal é minimizar seu custo e maximizar sua eficiência, o que significa que você usa os recursos mais adequados e sustentáveis para suas necessidades de processamento de dados.

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Shripad M.

Global Data Engineer @ Randstad Enterprise | Business Intelligence | Domo Certified | Google Cloud Certified | GCP | BigQuery | ETL/ELT | API | Tableau
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Some pipelines prioritize cost savings, while others prioritize faster processing for time-sensitive tasks. So prioritize metrics based on your needs. Resource cost and job cost are some of the cost metrics that can be monitored. Understanding job-level costs will aid you in balancing performance and efficiency. Job execution time and aggregated functions run time will help you realize the efficiency of your pipeline. Tweak and optimize your pipeline accordingly.

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5 Métricas personalizadas

As métricas personalizadas são métricas que você mesmo define e coleta para medir aspectos específicos do pipeline de ETL que não são cobertos pelas métricas internas. Por exemplo, você pode usar métricas personalizadas para controlar o número de registros que seu pipeline extrai, transforma ou carrega, o tamanho dos dados que seu pipeline manipula ou a duração dos estágios de processamento de dados. Você pode usar o SDK de Fluxo de Dados ou a API de Monitoramento de Stackdriver para criar e exibir essas métricas para seu pipeline como um todo ou para cada etapa individual. Idealmente, você deseja usar métricas personalizadas para complementar as métricas internas e fornecer mais informações e controle sobre suas metas e resultados de processamento de dados.

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Shripad M.

Global Data Engineer @ Randstad Enterprise | Business Intelligence | Domo Certified | Google Cloud Certified | GCP | BigQuery | ETL/ELT | API | Tableau
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Retry count can be measured and is a good way to measure your pipeline performance in different stages. You can build up error-handling strategies based on the frequency and location of the retry. You can set up alerts based on thresholds for various stages in pipelines. It will be easy to identify issues and find a solution to it.

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1 Taxa de transferência e latência

2 Utilização e dimensionamento

3 Erros e avisos

4 Custo e eficiência

5 Métricas personalizadas

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