Gli strumenti di osservabilità dei dati sono diventati sempre più importanti poiché le aziende si affidano sempre più al processo decisionale basato sui dati. Questi strumenti vengono utilizzati per supportare l'affidabilità, la coerenza e l'accuratezza dei dati in tutta l'azienda. L'osservabilità dei dati è diventata necessaria per sviluppare dati affidabili e diagnosticare problemi di flusso di dati che interferiscono con gli obiettivi aziendali. ‍Gli strumenti di osservabilità dei dati normalmente forniscono visibilità end-to-end nei sistemi di dati di un'azienda e rilevano in modo proattivo gli errori.

L'osservabilità dei dati può essere descritta come un processo che fornisce la capacità di individuare e correggere i problemi con i dati. Gli strumenti vengono utilizzati per monitorare l'accuratezza, l'utilità e l'integrità dei dati di un'organizzazione. L'osservabilità dei dati include anche l'osservazione di processi come lignaggio di dati ed pulizia dei dati. 

L'utilizzo di strumenti di osservabilità dei dati consente al personale, dagli ingegneri dei dati al personale di marketing, di lavorare con dati affidabili di cui possono fidarsi per non bloccare o spegnere i propri computer. 

Gli strumenti di osservabilità dei dati possono fornire avvisi e diagnostica automatizzati per identificare e valutare i problemi con il flusso di dati. L'utilizzo di questi strumenti ridurrà i tempi di inattività e gli errori di comunicazione identificando e risolvendo i problemi di qualità dei dati prima che abbiano un impatto.

Osservabilità dei dati e monitoraggio dei dati

Il monitoraggio dei dati è venuto per primo ed è una soluzione per rilevare i problemi e avvisare la persona o il team appropriato, dopo che il problema si è verificato. 

In termini comparativi, il monitoraggio dei dati è un processo passivo, mentre l’osservabilità dei dati può essere considerata un processo proattivo che tenta di affrontare il problema prima che si verifichi o quando si verifica in tempo reale. Se l'osservabilità dei dati non ti consente di prevenire il problema, ti aiuterà a capire perché esiste il problema e a sviluppare una soluzione. L'osservabilità dei dati non si limita al flusso di dati ma offre una panoramica del patrimonio di dati dell'organizzazione. 

Il monitoraggio dei dati, tuttavia, è ancora un processo utile e può essere considerato una suddivisione dell’osservazione dei dati. È inoltre ancora necessario per costruire e gestire sistemi basati su microservizi.

I tre pilastri degli strumenti di osservabilità dei dati

L'osservabilità dei dati utilizza tre pilastri per supportare il processo di mantenimento e gestione dei dati: tracce, metriche e log. Quando questi “pilastri” vengono combinati, possono fornire una visione olistica di come i dati vengono utilizzati e modificati. 

Un singolo pilastro potrebbe non fornire le informazioni necessarie per individuare un problema o fornire una diagnosi, ma tutti e tre dovrebbero essere in grado di farlo. Questi pilastri possono essere applicati a siti Web, cloud, server e ambienti di microservizi. 

Gli strumenti di osservabilità dei dati in genere utilizzano algoritmi di apprendimento automatico osservare l'accuratezza e la velocità della consegna dei dati.

Il concetto abbastanza nuovo di tracce è progettato per registrare una catena di eventi distribuiti e ciò che accade tra di essi. Le tracce distribuite creano una registrazione del percorso dell'utente e quindi aggregano le "osservazioni". Una traccia mostra anche le richieste dell'utente, le richieste elaborate end-to-end e i sistemi backend. Le tracce possono essere visualizzate visivamente su a cruscotto.

Uno strumento di tracciamento open source chiamato zipkin è disponibile. 

La traccia distribuita è particolarmente utile quando i dati vengono elaborati tramite più microservizi inseriti in contenitori. Le tracce vengono generate automaticamente e sono standardizzate. Poiché mostrano il tempo impiegato dall'utente per ogni passaggio, sono funzionali e facili da usare. 

I vantaggi della tracciabilità sono:

• I colli di bottiglia possono essere corretti molto più rapidamente. 
• Notifica automatica di anomalie o se il sito è completamente inattivo.
• La traccia fornirà una panoramica dei microservizi distribuiti dell'organizzazione.

Le metriche di osservabilità sono software che coprono una gamma di KPI (indicatori chiave di prestazione) in grado di offrire approfondimenti sulle prestazioni dei diversi sistemi di un'organizzazione. Ad esempio, osservando un sito Web, le metriche includono il tempo di risposta, il carico di picco e le richieste servite. Durante l'osservazione di un server, le metriche includeranno l'utilizzo della memoria, la latenza, i tassi di errore e la capacità della CPU. 

Uno strumento open source denominato Prometeo è specificamente progettato per l'utilizzo delle metriche. 

I KPI possono anche fornire informazioni sullo stato di salute e sulle prestazioni del sistema. Misurando le prestazioni del sistema, è possibile sviluppare informazioni utili per miglioramenti. 

Le metriche forniscono anche avvisi, in modo che i team possano monitorare il sistema in tempo reale. Gli avvisi metrici possono essere utilizzati per monitorare eventi all'interno del sistema per attività anomale. (Di per sé, le metriche possono essere difficili da utilizzare per la diagnostica e un sistema di tagging normalmente utilizzato con esso può rapidamente diventare proibitivo in termini di costi a causa della potenza di calcolo e di archiviazione necessarie per tutti i dati generati dal sistema di tagging.) 

Il software di registri e file di registro tiene traccia degli eventi che si verificano all'interno di un sistema informatico, come problemi, errori e informazioni sulle operazioni correnti dell'azienda. Questi eventi possono verificarsi nel sistema operativo e in altri software.

I file di registro sono generati dal computer e contengono informazioni su attività, modelli di utilizzo e operazioni. I registri forniranno alcuni dei record di dati storici più utili dell'organizzazione. Utilizzano timestamp (molto utili) e log "strutturati" che combinano metadati con testo semplice, semplificando le query e l'organizzazione. I log possono fornire risposte a domande su “cosa, quando, chi e come” sull’attività dei dati. 

Uno strumento di aggregazione dei log chiamato Grafa Loki è disponibile per l'archiviazione e l'interrogazione dei registri da tutte le applicazioni e l'infrastruttura dell'organizzazione. (Loki utilizza un approccio unico e indicizza solo i metadati. Questo strumento si integra con Grefana, Prometheus e Kubernetes.)

Tracce e log

Le tracce vengono generate automaticamente, con la visualizzazione dei dati disponibile, rendendo più semplice osservare i problemi e risolverli. Le tracce funzionano meglio dei log nel fornire il contesto per gli eventi. Tuttavia, i log forniscono visibilità a livello di codice sui problemi che le tracce non forniscono. 

Pipeline di dati e osservabilità

L'osservabilità della pipeline di dati descrive l'osservazione dei processi interni di una pipeline per anomalie e problemi dei dati. Fornisce informazioni su come i dati si spostano e vengono trasformati nella pipeline e può essere utilizzato con registrazione, metrica e tracciamento pipeline di dati. 

Le pipeline di dati spesso includono una serie di passaggi con la raccolta, la trasformazione e l'archiviazione dei dati. Può includere processi come la trasformazione dei dati, la pulizia dei dati e il download dei dati. Ogni passaggio può utilizzare processi diversi e può avere un impatto sulla qualità e sull'affidabilità dei dati.

Il software utilizzato per l'osservabilità della pipeline di dati fornisce informazioni su ogni fase delle funzioni della pipeline di dati. Il software offre inoltre informazioni sul funzionamento interno della pipeline e su come si correlano con tipi specifici di output. Queste informazioni consentono ai tecnici dei dati di capire cosa è andato storto e risolverlo.

Le pipeline di dati raccolgono dati da diverse origini. Trasformano e arricchiscono i dati, rendendoli disponibili per l'archiviazione, le operazioni aziendali e l'analisi. La gestione di molteplici fasi di lavorazione richiede un’osservazione continua. Identificare i problemi relativi ai dati prima che abbiano un impatto sulle applicazioni downstream è necessario per risolvere i problemi in modo rapido ed efficiente. 

Databand.ai è una piattaforma di osservabilità dei dati unificata creata per gli ingegneri dei dati. Databand.ai centralizza i metadati della pipeline per fornire osservabilità end-to-end e può identificare rapidamente l'origine di un problema. 

Logstash è una pipeline di elaborazione dati gratuita e aperta dotata dei propri strumenti di osservabilità. Logstash fornisce funzionalità di visualizzazione della pipeline per una facile osservazione.

Come selezionare una piattaforma di osservabilità dei dati

La scelta della migliore piattaforma di osservabilità dei dati per la tua organizzazione inizia con un esame dell'architettura dei dati esistente e la ricerca di una piattaforma che si integri facilmente con il tuo sistema. 

Idealmente, una piattaforma di osservabilità dei dati che monitorerà i dati inattivi e mentre fluiscono attraverso il sistema. Una piattaforma funzionale di osservabilità dei dati verrà fornita con questi strumenti:

• Un cruscotto
• La capacità di tracciare i dati
• Registri dati Data
• Metriche di osservabilità

Ecco solo alcune delle piattaforme di osservabilità dei dati che supportano i tre pilastri fondamentali e sono dotate di una dashboard:

Cane dati: Una piattaforma di osservazione dei dati in grado di fornire parametri di prestazione e monitoraggio degli eventi per l'infrastruttura e i servizi cloud di un'organizzazione. La piattaforma di Datadog può osservare il flusso di dati attraverso server, database e strumenti.

Sentinella: Una piattaforma di osservazione dei dati open source che aiuta a identificare colli di bottiglia ed errori. Della sentinella il tracciamento distribuito consente inoltre alla piattaforma di organizzare dati provenienti da fonti diverse. Questo processo fornisce una panoramica molto utile dei dati in ogni punto di controllo attraversato dai dati.

Logit.io: La loro soluzione di tracciamento distribuito consente di tenere traccia degli eventi chiave e mostra come vengono impiegate le risorse in qualsiasi applicazione. La piattaforma consente inoltre ai tecnici di accedere a metriche, eventi, registri e tracce dell'azienda. Le metriche possono essere utilizzate per creare dashboard, report e avvisi. IL Piattaforma Logit.io può essere utilizzato anche per il monitoraggio dell'infrastruttura, la gestione dei log e l'analisi approfondita delle metriche.

Nuvola di Grafana: Una piattaforma di osservabilità dei dati progettata per metriche, log e tracce e descritta come in grado di supportare la migliore piattaforma di dashboarding. Nuvola di Grafa è una piattaforma di osservabilità aperta e componibile. Fornisce la flessibilità di ospitare metriche, log e tracce in Grafana Cloud e supporta strumenti di combinazione per evitare vincoli al fornitore.

Nuova reliquia: A volte indicato come "Nuova Reliquia Uno", New Relic consente di rilevare, diagnosticare ed eliminare rapidamente gli errori. Supporta l'osservabilità end-to-end e si integrerà con oltre 440 altre tecnologie. Dispone di dashboard personalizzabili e individua automaticamente anomalie o problemi di prestazioni in tutte le app, i servizi e i registri dell'organizzazione.

Immagine utilizzata su licenza di Shutterstock.com

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• Fonte: https://www.dataversity.net/understanding-data-observability-tools/