Observabilitas Pipeline Data: Model Untuk Insinyur Data

Observabilitas pipeline data adalah kemampuan untuk memantau dan memahami kondisi pipeline kapan saja. Secara khusus, observabilitas memberikan insight tentang keadaan internal pipeline dan bagaimana kondisi tersebut memengaruhi output.

Kami percaya pipeline data dunia membutuhkan observabilitas data. Namun sayangnya, sangat sedikit yang terjadi dalam rekayasa data saat ini yang dapat diamati. Sebagian besar pipeline data dibangun untuk pindah tetapi tidak memantau. Untuk mengukur, tapi tidak melacak. Untuk mengubah, bukan memberi tahu. Hasilnya adalah kasus kotak hitam yang terkenal.

Anda tahu apa yang masuk. Anda tahu apa yang keluar. Namun apa yang terjadi di antaranya? Dan mengapa ada perbedaan? Sayangnya, sebagian besar pipeline tidak dirancang untuk memecahkan misteri ini. Sebagian besar dirancang untuk skenario kasus terbaik.
Namun, kenyataannya lebih dipengaruhi oleh hukum Murphy, dan pada sisi output kotak hitam Anda sering menjumpai nilai-nilai aneh serta kolom samar yang hilang. Insinyur data pun kebingungan dan menyadari bahwa untuk memperbaiki sesuatu, mereka harus terlebih dahulu mengamatinya.

Panduan ini akan mencakup poin-poin berikut:

1. Apa yang dimaksud dengan Observabilitas Data?
2. Apa itu observabilitas pipeline data?
3. Mengapa observabilitas data penting untuk pipeline?
4. Bagaimana Anda menerapkan observabilitas untuk saluran data?
5. Bagaimana platform observabilitas data dapat membantu?

“Observabilitas data” telah menjadi istilah populer, jadi penting untuk mendefinisikannya: Observabilitas data adalah praktik memantau dan meningkatkan kesehatan data dalam aplikasi dan sistem, termasuk pipeline data.

“Pemantauan data” memberi tahu Anda kondisi pipeline atau data saat ini. Ini memberi tahu Anda apakah data lengkap, akurat, dan terbaru. Ini memberi tahu Anda apakah pipeline berjalan sukses atau gagal. Namun, meski dapat menunjukkan apakah sesuatu berfungsi atau rusak, pemantauan tidak memberikan konteks lebih dalam di luar itu.

Dengan demikian, pemantauan hanyalah salah satu fungsi observabilitas. “Observabilitas data” adalah istilah umum yang mencakup:

• Pemantauan: Dasbor yang menyediakan tampilan operasional dari pipeline atau sistem Anda
• Peringatan: Baikuntuk kejadian yang diharapkan dan anomali
• Pelacakan: Kemampuan untuk mengatur dan melacak peristiwa tertentu
• Perbandingan: Pemantauan dari waktu ke waktu, dengan peringatan untuk anomali
• Analisis: Deteksi masalah otomatis yang menyesuaikan dengan pipeline dan kesehatan data Anda
• Tindakan terbaik berikutnya: Tindakan yang disarankan untuk perbaikan kesalahan

Dengan mencakup bukan hanya satu aktivitas—pemantauan—melainkan serangkaian aktivitas, observabilitas jauh lebih bermanfaat bagi para insinyur. Observabilitas data tidak berhenti pada identifikasi masalah. Solusi ini memberikan konteks dan saran untuk membantu menyelesaikannya.

“Observabilitas data melampaui pemantauan dengan menambahkan konteks pada metrik sistem, memberi pandangan lebih dalam tentang operasi sistem, dan menunjukkan kapan insinyur perlu turun tangan untuk melakukan perbaikan,” jelas Evgeny Shulman, salah satu pendiri dan CTO IBM Databand. “Dengan kata lain, jika pemantauan hanya memberi tahu bahwa suatu microservice memakai sejumlah sumber daya, observabilitas memberi tahu bahwa kondisi tersebut terkait kegagalan penting dan membutuhkan intervensi.”

Pendekatan proaktif ini sangat penting dalam hal pipeline data.

Observabilitas pipeline data adalah kemampuan untuk memantau dan memahami kondisi pipeline pada setiap waktu, terutama terkait keadaan internalnya, berdasarkan output sistem. Ini melampaui pemantauan dasar dengan memberikan pemahaman lebih dalam tentang bagaimana data bergerak dan diolah dalam pipeline, biasanya melalui metrik, pencatatan, dan pelacakan alur data.

Pipeline data sering melibatkan serangkaian tahapan di mana data dikumpulkan, diubah, dan disimpan. Ini mungkin termasuk proses seperti ekstraksi data dari sumber yang berbeda, pembersihan data, transformasi data (seperti agregasi) dan memuat data ke dalam database atau gudang data. Masing-masing tahapan ini dapat memiliki perilaku yang berbeda dan masalah potensial yang dapat memengaruhi kualitas data, keandalan, dan kinerja keseluruhan sistem.

Observabilitas memberikan insight tentang bagaimana setiap tahap fungsi pipeline data, dan bagaimana cara kerja bagian dalamnya berkorelasi dengan jenis output tertentu—terutama output yang tidak memberikan tingkat kinerja, kualitas, atau akurasi yang diperlukan. Insight ini memungkinkan tim rekayasa data untuk memahami apa yang salah dan memperbaikannya.

Observabilitas pipeline data penting karena pipeline telah berkembang dari sekadar rumit menjadi benar-benar kompleks—dari banyak sistem yang berjalan berdampingan menjadi banyak sistem yang saling bergantung.

Lebih mungkin dari sebelumnya bahwa aplikasi perangkat lunak tidak hanya mendapat manfaat dari pipeline data—mereka bergantung padanya. Begitu pula dengan para pengguna akhir. Ketika penyedia besar seperti AWS mengalami pemadaman dan dasbor aplikasi di seluruh dunia tidak dapat diakses, Anda bisa melihat tanda-tanda di sekeliling Anda bahwa kompleksitas menciptakan ketergantungan yang berbahaya.

Saat ini, industri analitik memiliki tingkat pertumbuhan tahunan gabungan sebesar 12% per tahun. Menurut Gartner, pasarini akan bernilai 105 miliar USD pada tahun 2027—kira-kira sama dengan nilai ekonomi Ukraina. Pada tingkat ini, volume data perusahaan saat ini meningkat 62% setiap bulannya. Semua bisnis yang menyimpan dan menganalisis semua data itu? Mereka mempertaruhkan bisnis mereka padanya dan pipeline data yang menjalankannya akan terus berfungsi.

Penyebab utama masalah kualitas data dan kegagalan pipeline biasanya terletak pada transformasi di dalamnya. Sebagian besar arsitektur data saat ini tidak transparan—Anda tidak dapat melihat apa yang benar-benar terjadi di dalam proses tersebut. Transformasi berlangsung, tetapi ketika output tidak sesuai harapan, insinyur data sering kali tidak memiliki cukup konteks untuk mengetahui penyebabnya.

Terlalu banyak tim DataOps menghabiskan terlalu banyak waktu mendiagnosis masalah tanpa konteks. Jika Anda mengandalkan naluri awal dan memakai alat manajemen kinerja aplikasi untuk memantau pipeline DataOps, hasilnya hampir selalu tidak efektif.

“Pipeline data berperilaku sangat berbeda dari aplikasi perangkat lunak dan infrastruktur,” ujar Evgeny. “Tim rekayasa data mungkin mendapat insight tentang status pekerjaan tingkat tinggi (atau DAG) dan ringkasan kinerja, tetapi mereka tidak memiliki visibilitas ke detail yang benar-benar dibutuhkan untuk mengelola pipeline. Kesenjangan ini membuat banyak tim menghabiskan banyak waktu melacak masalah atau bekerja dalam keadaan paranoia yang terus-menerus.”

Memiliki tim data yang lebih besar dan lebih terspesialisasi dapat membantu, tetapi dapat merugikan jika mereka tidak terkoordinasi. Semakin banyak orang yang mengakses data serta menjalankan pipeline dan transformasi masing-masing, semakin besar potensi kesalahan dan dampaknya terhadap stabilitas data.

Semakin banyak insinyur kini mengkhawatirkan stabilitas data dan apakah data mereka layak digunakan oleh para konsumennya, baik di dalam maupun di luar bisnis. Karena itu, semakin banyak tim yang beralih pada observabilitas data.

Observabilitas data bekerja dengan pipeline data Anda dengan memberikan insight tentang bagaimana data mengalir dan diproses dari awal hingga akhir. Berikut penjelasan ringkas tentang bagaimana observabilitas berfungsi dalam pipeline data Anda:

• Penyerapan data: Pengamatan dimulai dari titik di mana data dicerna ke dalam pipeline. Anda dapat memantau berapa banyak data yang dicerna, seberapa cepat data diproses, dan apakah ada kesalahan atau penundaan.
• Pengolahan data: Saat data pindah melalui berbagai tahap pengolahan, alat pengamatan dapat memantau operasi setiap tahap. Ini termasuk mengawasi kegagalan, mengukur latensi, melacak penggunaan sumber daya, dan memastikan data diubah dengan benar.
• Penyimpanan dan pengiriman data: Pengamatan lanjutkan ke fase penyimpanan dan pengiriman. Ini dapat memantau seberapa cepat data ditulis ke database atau gudang data, memastikan data dikirim ke tujuan yang benar, dan mengingatkan Anda tentang masalah apa pun.
• Pelacakan kesalahan dan pemecahan masalah: Alat observabilitas dapat membantu mengidentifikasi di mana kesalahan terjadi, akar masalah, dan bahkan menyarankan remediasi. Ini sangat penting untuk meminimalkan waktu henti dan memastikan keandalan pipeline data Anda.
• Optimalisasi kinerja: Dengan memantau kinerja pipeline data Anda, alat pengamatan dapat membantu mengidentifikasi hambatan dan peluang untuk pengoptimalan. Hal ini dapat menyebabkan penggunaan sumber daya yang lebih efisien dan waktu pemrosesan yang lebih cepat.
• Deteksi anomali: Pengamatan dapat membantu mengidentifikasi anomali yang dapat menunjukkan potensi masalah atau area untuk perbaikan. Misalnya, jika data membutuhkan waktu yang jauh lebih lama untuk diproses daripada biasanya, ini dapat mengindikasikan masalah dengan tahap tertentu dalam pipeline.
• Peringatan dan pelaporan: Alat observabilitas sering menyertakan fitur peringatan yang dapat memberi tahu Anda tentang potensi masalah secara real-time, memungkinkan respons cepat. Mereka juga sering menyediakan fitur pelaporan komprehensif yang dapat membantu Anda memahami kesehatan dan kinerja pipeline data Anda secara keseluruhan.

Platform observabilitas data memberikan insight yang tidak dapat dilakukan oleh alat pemantauan saja. Mereka memberi tahu Anda bukan hanya apa yang salah, tetapi masalah apa yang ditimbulkannya dan menawarkan petunjuk dan bahkan tindakan terbaik berikutnya untuk cara memperbaikinya. Itu melakukan ini terus menerus, tanpa Anda harus merancang ulang pipeline Anda saat ini atau “mengganti mesin saat dalam penerbangan,” begitu istilahnya.

• Pipeline data Anda adalah sistem yang kompleks. Merecita arsitektur observabilitas data yang melakukan pemeriksaan konstan.
• Anda perlu tahu di mana hal-hal gagal, dan mengapa. Platform observabilitas menyediakan pemantauan menyeluruh untuk tujuan itu.
• Anda memerlukan cara untuk melacak dependensi hilir. Anda perlu tahu, bukan berharap, bahwa perbaikan Anda mengatasi akar masalah.

Pipeline data adalah sistem kompleks yang membutuhkan arsitektur observabilitas yang melakukan pemeriksaan terus-menerus. Anda memerlukan platform observabilitas untuk pemantauan menyeluruh agar mengetahui di mana masalah terjadi dan alasannya. Anda juga memerlukan cara untuk melacak dependensi hilir dan memastikan—bukan sekadar berharap—bahwa perbaikan yang dilakukan benar-benar menyelesaikan akar masalah.

Platform observabilitas data harus mencakup:

• Pengaturan sederhana: Apakah perlu mengubah pipeline Anda?
• Pelacakan menyeluruh: Dapatkah ia memantau ketergantungan hilir?
• Arsitektur pengamatan: Apakah ia melakukan lebih dari sekadar pemantauan?
• Pengaturan ambang batas: Bisakah itu melakukan deteksi anomali sendiri?
• Administrasi: Bisakah memonitor data saat istirahat?
• Observabilitas data sumber terbuka: Apakah ini menyediakan komponen sumber terbuka yang dapat Anda sesuaikan?
• Pengamatan sistem terdistribusi: Dapatkah Anda mengamati sistem terdistribusi juga?

Platform harus menyediakan panduan preskriptif yang luas. Bidang observabilitas dan rekayasa data bergerak cepat; pilih platform yang berkembang secepat masalah Anda. Pemantauan saja tidak lagi cukup. Anda harus mengamati, melacak, waspada, dan merespons.

Lihat bagaimana IBM® Databand menyediakan pemantauan pipeline data untuk mendeteksi dengan cepat insiden data seperti pekerjaan yang gagal dan berjalan sehingga Anda dapat menangani pertumbuhan pipeline. Jika Anda siap untuk melihat lebih dalam, pesan demo hari ini.