Observabilidade do pipeline de dados: um modelo para engenheiros de dados

A observabilidade do pipeline de dados é a sua capacidade de monitorar e entender o estado de um pipeline de dados a qualquer momento. Especificamente, a observabilidade fornece insights sobre os estados internos do pipeline e como eles interagem com as saíds do sistema.

Acreditamos que os pipelines de dados do mundo precisam de melhor observabilidade de dados. Mas, infelizmente, muito pouco do que acontece na engenharia de dados hoje é observável. A maioria dos pipelines de dados é criada para migrar, mas não para monitorar. Medir, mas não rastrear. Transformar, mas não contar. O resultado é o infame caso da caixa-preta.

Você sabe o que entra. Você sabe o que sai. Mas o que acontece nesse meio tempo? E por que essa discrepância? Infelizmente, esses são mistérios para os quais a maioria dos pipelines não foi feita para resolver. A maioria foi projetada para o melhor cenário possível.
No entanto, a realidade é, claro, mais governada pela lei de Murphy e, no lado da saída da caixa-preta, é comum ver uma série de valores estranhos e colunas ausentes enigmáticas. Os engenheiros de dados estão coçando a cabeça e percebendo que, para corrigir, é preciso primeiro observar.

Este guia abordará os seguintes pontos:

1. O que é observabilidade de dados?
2. O que é observabilidade de pipeline de dados?
3. Por que a observabilidade de dados é importante para pipelines?
4. Como você implementa a observabilidade para pipelines de dados?
5. Como as plataformas de observabilidade de dados podem ajudar?

A "observabilidade" tornou-se uma palavra da moda, então provavelmente é melhor defini-la: observabilidade de dados é o termo geral para monitorar e melhorar a integridade dos dados em aplicações e sistemas, como pipelines de dados.

O "monitoramento de dados" permite que você saiba o estado atual de seu pipeline de dados ou de seus dados. Informa se os dados são completos, precisos e atualizados. Ela informa se seus pipelines foram bem-sucedidos ou falharam. O monitoramento de dados pode mostrar se as coisas estão funcionando ou não, mas não fornece muito contexto além disso.

Como tal, o monitoramento é apenas uma função da observabilidade. "Observabilidade de dados" é um termo genérico que inclui:

• Monitoramento: um dashboard que fornece uma visão operacional do seu pipeline ou sistema
• Alertas: tanto para eventos esperados quanto para anomalias
• Rastreamento: capacidade de definir e rastrear eventos específicos
• Comparações: monitoramento ao longo do tempo, com alertas de anomalias
• Análise: detecção automatizada de problemas que se adapta à integridade de seu pipeline e dos dados
• Próxima melhor ação: ações recomendadas para correções de erros

Por abranger não apenas uma atividade — monitoramento —, mas sim uma cesta de atividades, a observabilidade é muito mais útil para os engenheiros. A observabilidade de dados não para na descrição do problema. Apresenta contexto e sugestões para ajudar a resolvê-lo.

"A observabilidade de dados vai mais fundo do que o monitoramento, adicionando mais contexto às métricas do sistema, fornecendo uma visão mais profunda das operações do sistema e indicando se os engenheiros precisam intervir e aplicar uma correção", explica Evgeny Shulman, Cofundador e CTO do IBM® Databand. "Em outras palavras, enquanto o monitoramento informa que algum microsserviço está consumindo uma determinada quantidade de recursos, a observabilidade informa que seu estado atual está associado a falhas críticas e você precisa intervir".

Essa abordagem proativa é particularmente importante quando se trata de pipelines de dados.

A observabilidade do pipeline de dados refere-se à capacidade de monitorar e entender o estado de um pipeline de dados a qualquer momento, especialmente no que diz respeito aos seus estados internos, com base nas saídas do sistema. Ele vai além do monitoramento básico para fornecer uma compreensão mais profunda de como os dados estão se movendo e sendo transformados em um pipeline, e geralmente está associado a métricas, registro e rastreamento de pipelines de dados.

Os pipelines de dados geralmente envolvem uma série de estágios em que os dados são coletados, transformados e armazenados. Isso pode incluir processos como extração de dados de diferentes fontes, limpeza de dados, transformação de dados (como agregação) e carregamento dos dados em um banco de dados ou data warehouse. Cada um desses estágios pode ter comportamentos diferentes e possíveis problemas que podem afetar a qualidade de dados, a confiabilidade e o desempenho do sistema.

A observabilidade oferece insights sobre como cada estágio do pipeline de dados funciona e como seu funcionamento interno se correlaciona com tipos específicos de saídas, especialmente aquelas que não fornecem os níveis necessários de desempenho, qualidade ou precisão. Esses insights permitem que as equipes de engenharia de dados entendam o que deu errado e façam correções.

A observabilidade dos pipelines de dados é importante porque os pipelines passaram de complicados para complexos, de muitos sistemas simultâneos para muitos sistemas interdependentes.

É mais provável do que nunca que as aplicações de software não sejam apenas beneficiadas pelos pipelines de dados, elas dependem deles. Assim como os usuários finais. Quando grandes provedores como a AWS têm interrupções e os dashboards de aplicações ao redor do mundo piscam, é possível ver os sinais ao seu redor de que a complexidade cria dependências perigosas.

No momento, o setor de análise de dados tem uma taxa de crescimento anual combinada de 12% ao ano. Ela valerá a impressionantes US$ 105 bilhões até 2027, de acordo com o Gartner— aproximadamente o tamanho da economia da Ucrânia. Nesse ritmo, o volume de dados corporativos está aumentando 62% a cada mês. Todas essas empresas armazenando e analisando todos esses dados? Eles estão apostando seus negócios nisso e em que os pipelines de dados que o executam continuarão funcionando.

Uma das principais causas de problemas de qualidade de dados e falhas de pipeline são as transformações dentro desses pipelines. A maior parte das arquiteturas de dados atuais é opaca — não dá para saber o que está acontecendo lá dentro. As transformações estão acontecendo, mas quando as coisas não saem como esperado, os engenheiros de dados não têm muito contexto do motivo.

Muitas equipes de DataOps gastam muito tempo tentando diagnosticar problemas sem contexto. E se você seguir seu primeiro instinto e usar uma ferramenta de gerenciamento de desempenho de aplicações de software para monitorar um pipeline de DataOps, raramente funciona.

"Os pipelines de dados se comportam de forma muito diferente das aplicações de software e da infraestrutura", diz Evgeny. "As equipes de engenharia de dados podem obter insights sobre status de trabalhos de alto nível (ou DAG) e desempenho resumido do banco de dados, mas não terão visibilidade do nível correto de informações necessárias para gerenciar seus pipelines. Essa lacuna faz com que muitas equipes passem muito tempo rastreando problemas ou trabalhem em um estado de paranóia constante.”

Ter uma equipe de dados maior e mais especializada pode ajudar, mas pode ser prejudicial se os membros da equipe não coordenarem. Mais pessoas acessando os dados e executando seus próprios pipelines e suas próprias transformações causam erros e afetam a estabilidade dos dados.

Hoje em dia, cada vez mais engenheiros se preocupam com a estabilidade dos dados e se seus dados são adequados para uso pelos consumidores, dentro e fora da empresa. E assim, mais equipes estão interessadas na observabilidade de dados.

A observabilidade de dados funciona com seu pipeline de dados, fornecendo insights sobre como seus dados fluem e são processados do início ao fim. Aqui está uma explicação mais detalhada de como a observabilidade de dados funciona no pipeline de dados:

• Ingestão de dados: a observabilidade começa a partir do ponto em que os dados são ingeridos no pipeline. Você pode monitorar quantos dados estão sendo ingeridos, a rapidez com que estão sendo processados e se há erros ou atrasos.
• Processamento de dados: à medida que os dados migrar por vários estágios de processamento, as ferramentas de observabilidade podem monitorar as operaçōes de cada estágio. Isso inclui observar falhas, medir a latência, rastrear o uso de recursos e garantir que os dados estejam sendo transformados corretamente.
• Armazenamento de dados e entrega: a observabilidade Continuar na fase de armazenamento e entrega. Ele pode monitorar a rapidez com que os dados estão sendo gravados no banco de dados ou data warehouse, garantir que os dados estejam sendo entregues aos destinos corretos e alertá-lo sobre quaisquer problemas.
• Rastreamento de erros e solução de problemas: as ferramentas de observabilidade podem ajudar a identificar onde ocorreram erros, suas causas raiz e até sugerir ações de remediação. Isso é crítico para minimizar o downtime e garantir a confiabilidade do seu pipeline de dados.
• Otimização de desempenho: ao monitorar o desempenho do pipeline de dados, as ferramentas de observabilidade podem ajudar a identificar gargalos e oportunidades de otimização. Isso pode levar a um uso mais eficiente de recursos e a tempos de processamento mais rápidos.
• Detecção de anomalias: a observabilidade ajuda a identificar anomalias que podem indicar possíveis problemas ou áreas para melhoria. Por exemplo, se os dados estiverem demorando muito mais para serem processados do que o normal, isso pode indicar um problema com um estágio específico no pipeline.
• Geração de alertas e relatórios: as ferramentas de observabilidade geralmente incluem funcionalidades de geração de alertas que podem notificá-lo sobre possíveis problemas em tempo real, permitindo uma resposta rápida. Muitas vezes, eles também oferecem funcionalidades abrangentes de geração de relatórios que podem ajudar você a conhecer a integridade e o desempenho geral de seu pipeline de dados.

As plataformas de observabilidade de dados fornecem insights que as ferramentas de monitoramento por si só não conseguem. Eles informam não simplesmente o que deu errado, mas também quais problemas isso está causando e oferecem pistas e até as próximas melhores ações para corrigir o problema. Ele faz isso continuamente, sem que você precise rearquitetar seus pipelines atuais ou "trocar o motor durante o voo", por assim dizer.

• Seus pipelines de dados são sistemas complexos. Elas exigem uma arquitetura de observabilidade de dados que realize investigações constantes.
• Você precisa saber onde as coisas falharam e por quê. Uma plataforma de observabilidade fornece monitoramento de ponta a ponta para essa finalidade específica.
• Você precisa de uma maneira de rastrear dependências posteriores. Você precisa saber (não esperar) que sua correção tenha lidado com a raiz do problema.

Seus pipelines de dados são sistemas complexos e exigem uma arquitetura de observabilidade de dados que realiza investigações constantes. Você precisa de uma plataforma de observabilidade para monitoramento de ponta a ponta para saber onde as coisas falharam e por quê. Você precisa de uma maneira de rastrear dependências posteriores e saber (não esperar) que sua correção tenha lidado com a raiz do problema.

Uma plataforma de observabilidade de dados deve incluir:

• Configuração simples: requer alteração em seu pipeline?
• Rastreamento de ponta a ponta: pode monitorar dependências posteriores?
• Arquitetura de observabilidade: ela faz mais do que apenas monitorar?
• Configuração de limite: ela pode fazer sua própria detecção de anomalias?
• Administração: ele consegue monitorar dados em repouso?
• Código aberto de observabilidade de dados: fornece componentes de código aberto que você pode ajustar?
• Observabilidade de sistemas distribuídos: você também consegue observar sistemas distribuídos?

A plataforma também deve oferecer bastante orientação prescritiva. O campo da observabilidade de dados e engenharia de dados está se movendo rapidamente, e uma das melhores maneiras de encontrar uma plataforma que esteja evoluindo tão rapidamente quanto seus problemas. Não basta mais monitorar. Você deve observar, rastrear, alertar e reagir.

Veja como o IBM Databand fornece monitoramento dos pipelines de dados para detectar rapidamente incidentes, como falhas nas tarefas e execuções, e assim possibilitar a gestão do crescimento dos pipelines. Se você está pronto para fazeruma análise mais detalhada, agende uma demonstração hoje mesmo.