آوردن قابلیت مشاهده به پشته داده های مدرن

پلتفرم مشاهده‌پذیری داده Acceldata به شرکت‌ها قابلیت اطمینان، عملکرد و استفاده از پلت‌فرم‌های داده را نشان می‌دهد و به تضمین کیفیت داده‌ها و در عین حال کنترل هزینه‌ها کمک می‌کند.

شما نمی توانید آنچه را که نمی توانید اندازه گیری کنید مدیریت کنید. همانطور که مهندسان نرم افزار به تصویری جامع از عملکرد برنامه ها و زیرساخت ها نیاز دارند، مهندسان داده نیز به تصویری جامع از عملکرد سیستم های داده نیاز دارند. به عبارت دیگر، مهندسان داده به قابلیت مشاهده داده ها نیاز دارند.

مشاهده‌پذیری داده‌ها می‌تواند به مهندسان داده و سازمان‌های آن‌ها کمک کند تا از قابلیت اطمینان خطوط لوله داده‌های خود اطمینان حاصل کنند، در پشته‌های داده خود (از جمله زیرساخت‌ها، برنامه‌ها و کاربران) دیده شوند و مشکلات داده را شناسایی، بررسی، پیشگیری و اصلاح کنند. مشاهده پذیری داده می تواند به حل انواع مشکلات رایج داده های سازمانی کمک کند.

مشاهده‌پذیری داده‌ها می‌تواند با شناسایی تنگناهای عملیاتی به حل مشکلات مقیاس‌بندی، بهینه‌سازی و عملکرد پلتفرم داده و تجزیه و تحلیل کمک کند. مشاهده‌پذیری داده‌ها می‌تواند با ارائه دید عملیاتی، نرده‌های محافظ و هشدارهای پیشگیرانه به جلوگیری از افزایش هزینه و منابع کمک کند. و مشاهده‌پذیری داده‌ها می‌تواند با نظارت بر قابلیت اطمینان داده‌ها در خطوط لوله و تغییرات مکرر به جلوگیری از کیفیت داده و قطعی داده‌ها کمک کند.

پلتفرم مشاهده پذیری داده Acceldata

Acceldata Data Observability Platform یک پلت فرم مشاهده پذیری داده های سازمانی برای پشته داده های مدرن است. این پلتفرم دید جامعی را فراهم می‌کند و به تیم‌های داده اطلاعات بی‌درنگی را می‌دهد که برای شناسایی و جلوگیری از مشکلات و قابل اعتماد کردن پشته‌های داده نیاز دارند.

Acceldata Data Observability Platform از منابع داده مانند Snowflake، Databricks، Hadoop، Amazon Athena، Amazon Redshift، Azure Data Lake، Google BigQuery، MySQL و PostgreSQL پشتیبانی می کند. پلتفرم Acceldata اطلاعاتی در مورد:

ارائه می دهد

• محاسبه – محاسبات، ظرفیت، منابع، هزینه ها و عملکرد زیرساخت داده خود را بهینه کنید.
• قابلیت اطمینان – بهبود کیفیت داده، تطبیق، و تعیین تغییر شکل و جابجایی داده ها.
• خطوط لوله – مشکلات مربوط به تحول، رویدادها، برنامه‌ها، و ارائه هشدارها و اطلاعات بینش را شناسایی کنید.
• کاربران – بینش‌های بی‌درنگ برای مهندسان داده، دانشمندان داده، مدیران داده، مهندسان پلت‌فرم، افسران داده و سرنخ‌های پلتفرم.

پلتفرم مشاهده پذیری داده Acceldata به عنوان مجموعه ای از ریزسرویس ها ساخته شده است که برای مدیریت نتایج کسب و کار مختلف با هم کار می کنند. با خواندن و پردازش داده های خام و همچنین متا اطلاعات از منابع داده زیربنایی، معیارهای مختلفی را جمع آوری می کند. این به مهندسان داده و دانشمندان داده اجازه می دهد تا عملکرد محاسباتی را نظارت کنند و خط مشی های کیفیت داده تعریف شده در سیستم را تأیید کنند.

پلت فرم نظارت بر قابلیت اطمینان داده Acceldata به شما امکان می دهد انواع مختلفی از خط مشی ها را تنظیم کنید تا اطمینان حاصل کنید که داده های موجود در خطوط لوله و پایگاه داده شما دارای سطوح کیفی مورد نیاز و قابل اعتماد هستند. پلت فرم عملکرد محاسباتی Acceldata تمام هزینه‌های محاسباتی انجام شده در زیرساخت مشتری را نشان می‌دهد و به شما امکان می‌دهد بودجه‌ها را تنظیم کنید و هشدارها را هنگامی که هزینه‌ها به بودجه رسید، پیکربندی کنید.

معماری پلت فرم مشاهده پذیری داده Acceldata به یک صفحه داده و یک صفحه کنترل تقسیم می شود.

صفحه داده

صفحه داده پلتفرم Acceldata به پایگاه داده های زیرین یا منابع داده متصل می شود. هرگز هیچ داده ای را ذخیره نمی کند و متادیتا و نتایج را به صفحه کنترل که نتایج اجراها را دریافت و ذخیره می کند، برمی گرداند. تحلیلگر داده، تحلیلگر پرس و جو، خزنده ها و زیرساخت Spark بخشی از صفحه داده هستند.

یکپارچه‌سازی منبع داده با یک میکروسرویس ارائه می‌شود که متادیتا را برای منبع داده از فروشگاه متا زیربنایی خود می‌خزد. هر گونه پروفایل، اجرای خط مشی و نمونه کار داده توسط تحلیلگر به کار Spark تبدیل می شود. اجرای کارها توسط خوشه های Spark مدیریت می شود.

صفحه کنترل

صفحه کنترل هماهنگ‌کننده پلتفرم است و از طریق رابط‌های UI و API قابل دسترسی است. صفحه کنترل تمام ابرداده ها، داده های پروفایل، نتایج کار و سایر داده ها را در لایه پایگاه داده ذخیره می کند. این صفحه داده را مدیریت می کند و در صورت نیاز، درخواست هایی را برای اجرای کار و سایر وظایف ارسال می کند.

بخش نظارت بر محاسبات داده پلتفرم، متادیتا را از منابع خارجی از طریق APIهای REST دریافت می‌کند، آن‌ها را در سرور جمع‌آوری داده جمع‌آوری می‌کند و سپس آن را در ماژول دریافت داده منتشر می‌کند. عواملی که در نزدیکی منابع داده مستقر شده‌اند، معیارها را به طور منظم قبل از انتشار در ماژول دریافت داده جمع‌آوری می‌کنند.

لایه پایگاه داده، که شامل پایگاه‌های اطلاعاتی مانند Postgres، Elasticsearch و VictoriaMetrics است، داده‌های جمع‌آوری‌شده از عوامل و سرور کنترل داده را ذخیره می‌کند. سرور پردازش داده ارتباط داده های جمع آوری شده توسط عوامل و سرویس جمع آوری داده را تسهیل می کند. سرور داشبورد، سرور کنترل عامل و سرور مدیریت، خدمات زیرساخت نظارت بر محاسبات داده هستند.

هنگامی که یک رویداد بزرگ (خطاها، هشدارها) در سیستم یا زیرسیستم‌های تحت نظارت پلتفرم رخ می‌دهد، یا در رابط کاربری نمایش داده می‌شود یا از طریق کانال‌های اعلان مانند Slack یا ایمیل با استفاده از هشدار و سرور اعلان پلت فرم به کاربر اطلاع داده می‌شود. .

قابلیت های کلیدی

مشکلات را در ابتدای خطوط لوله داده شناسایی کنید تا آنها را قبل از ورود به انبار جدا کنید و بر تجزیه و تحلیل پایین دستی تأثیر بگذارد:

• به سمت چپ به فایل‌ها و جریان‌ها بروید: تجزیه و تحلیل قابلیت اطمینان را در «منطقه فرود خام» و «منطقه غنی‌شده» قبل از رسیدن داده‌ها به «منطقه مصرف» اجرا کنید تا از هدر رفتن اعتبارات ابری پرهزینه و تصمیم‌گیری بد به دلیل داده‌های بد جلوگیری کنید.

li>

• قابلیت اطمینان داده‌ها توسط Spark: به طور کامل مشکلات را در مقیاس پتابایت بررسی و شناسایی کنید، با قدرت Apache Spark منبع باز.
• تطبیق منابع متقابل داده: بررسی‌های قابلیت اطمینان را اجرا کنید که به جریان‌ها، پایگاه‌های داده و فایل‌های متفاوت می‌پیوندد تا از صحت در انتقال‌ها و خطوط لوله پیچیده اطمینان حاصل کنید.

برای حل سریع مشکلات داده، بینش عملیاتی چند لایه دریافت کنید:

• بدانید چرا، نه فقط چه زمانی: داده‌ها را با همبستگی داده‌ها و محاسبه نوک‌ها به تأخیر می‌اندازد.
• هزینه واقعی داده‌های بد را کشف کنید: پول هدر رفته در محاسبه را روی داده‌های غیرقابل اعتماد مشخص کنید.
• بهینه سازی خطوط لوله داده: چه با کشیدن و رها کردن یا بر اساس کد، یک پلت فرم یا چند زبانه، می توانید خرابی خطوط لوله داده را در یک مکان، در همه لایه های پشته تشخیص دهید.

نگاهی ثابت و جامع از حجم کاری داشته باشید و به سرعت مشکلات را از طریق مرکز کنترل عملیاتی شناسایی و برطرف کنید: 

• ساخته شده توسط کارشناسان داده برای تیم‌های داده: هشدارها، ممیزی‌ها و گزارش‌های مناسب برای پلتفرم‌های داده ابری پیشرو امروزی.
• هوش دقیق خرج: پیش‌بینی هزینه‌ها و کنترل استفاده برای به حداکثر رساندن بازگشت سرمایه حتی زمانی که پلتفرم‌ها و قیمت‌ها در حال تکامل هستند.
• تک جداره: همه پلتفرم‌های داده ابری خود را در یک نما بودجه بندی و نظارت کنید.

پوشش کامل داده با اتوماسیون انعطاف پذیر:

• بررسی‌های قابلیت اطمینان کاملاً خودکار: فوراً از داده‌های گمشده، دیرهنگام یا اشتباه هزاران جدول مطلع شوید. هشدار انتقال داده های پیشرفته را با یک کلیک اضافه کنید.
• SQL قابل استفاده مجدد و توابع تعریف شده توسط کاربر (UDF): بررسی قابلیت اطمینان قابل استفاده مجدد دامنه محور در پنج زبان برنامه نویسی. برای درک قابلیت اطمینان در ابعاد، تقسیم بندی را اعمال کنید.
• پوشش گسترده منبع داده: استانداردهای قابلیت اطمینان داده های سازمانی را در سراسر شرکت خود، از پلتفرم های داده ابری مدرن گرفته تا پایگاه های داده سنتی تا فایل های پیچیده، اعمال کنید.

پلتفرم مشاهده‌پذیری داده Acceledata در فناوری‌ها و محیط‌های مختلف کار می‌کند و قابلیت مشاهده داده‌های سازمانی را برای پشته‌های داده مدرن فراهم می‌کند. برای Snowflake و Databricks، Acceldata می‌تواند با ارائه بینشی در مورد عملکرد، کیفیت داده، هزینه و موارد دیگر به حداکثر رساندن بازگشت سرمایه کمک کند. برای اطلاعات بیشتر به www.acceldata.io مراجعه کنید.

اشوین راجیوا یکی از بنیانگذاران و CTO در Acceldata.

—

انجمن فناوری جدید مکانی را برای کاوش و بحث در مورد فناوری سازمانی نوظهور در عمق و وسعت بی سابقه ای فراهم می کند. انتخاب ذهنی است، بر اساس انتخاب ما از فناوری هایی که معتقدیم مهم هستند و برای خوانندگان InfoWorld بیشترین علاقه را دارند. InfoWorld وثیقه بازاریابی را برای انتشار نمی پذیرد و حق ویرایش تمام محتوای ارائه شده را برای خود محفوظ می دارد. همه سوالات را به newtechforum@infoworld.com ارسال کنید.