Ao implementar um sistema de gerenciamento de dados para supervisionar e monitorar o processo de data replication, as organizações podem reduzir significativamente os riscos envolvidos. Uma plataforma de observabilidade de dados baseada em software como serviço (SaaS) é um desses sistemas que pode ajudar a garantir que:
- Os dados são replicados com sucesso para outras instâncias, incluindo instâncias de nuvem
- Os pipelines de replicação e migração estejam funcionando conforme o esperado
- Pipelines interrompidos ou volumes de dados irregulares são alertados imediatamente
- Os dados são entregues no prazo
- Os dados entregues são seguros e confiáveis para uso em análise de dados
Ao monitorar os pipelines de dados envolvidos no processo de replicação, os engenheiros de DataOps podem garantir que todos os dados propagados pelo pipeline sejam precisos, completos e confiáveis. Isso garante que os dados replicados em cada instância possam ser usados de forma confiável pelos stakeholders. Em termos de monitoramento, uma plataforma de observabilidade SaaS eficaz será:
- Granular — indica onde o problema está com especificidade
- Persistente — segue a linhagem para entender onde os erros começaram
- Automatizado — reduz erros manuais e permite o uso de limites
- Onipresente — oferece cobertura de pipeline de ponta a ponta
- Oportuna — permite detectar erros a tempo, antes que eles tenham um impacto
O rastreamento de pipelines permite a solução sistemática de problemas, para que quaisquer erros sejam identificados e corrigidos a tempo. Isso garante que os usuários se beneficiem constantemente de dados atualizados, confiáveis e íntegros em suas análises. Vários tipos de metadados que podem ser rastreados incluem duração da tarefa, status da tarefa, quando os dados foram atualizados e muito mais. Em caso de anomalias, o rastreamento (e o alerta) ajudam os engenheiros do DataOps a garantir a integridade dos dados.
O alerta de anomalias no pipeline de dados é uma etapa essencial que fecha o ciclo de observabilidade. Com o alerta, os engenheiros de DataOps podem corrigir qualquer problema de integridade de dados antes que eles afetem a data replication em várias instâncias. Nos sistemas de dados existentes, os engenheiros de dados podem acionar alertas para:
- Entregas de dados perdidas
- Alterações inesperadas de esquema
- Perda de SLA
- Anomalias em estatísticas em nível de coluna, como valores nulos e distribuições
- Volumes e tamanhos de dados irregulares
- Falhas, ineficiências e erros de pipeline
Ao configurar alertas de forma proativa e monitorá-los por meio de dashboards e outras ferramentas preferidas (Slack, PagerDuty etc.), as organizações podem realmente maximizar os benefícios da data replication e garantir a continuidade de negócios.