企業がデータ主導の意思決定にますます依存するようになるにつれて、データ可観測性ツールの重要性が増しています。 これらのツールは、ビジネス全体にわたるデータの信頼性、一貫性、正確性をサポートするために使用されます。 データの可観測性は、信頼できるデータを開発し、ビジネスの目的を妨げるデータ フローの問題を診断するために必要になっています。 データ可観測性ツールは通常、企業のデータ システムに対するエンドツーエンドの可視性を提供し、エラーを積極的に検出します。
データの可観測性は、データの問題を特定して修正する機能を提供するプロセスとして説明できます。 ツールは、組織のデータの正確性、有用性、健全性を監視するために使用されます。 データ可観測性には、次のようなプロセスの監視も含まれます。 データ系統 および データクレンジング.
データ可観測性ツールを使用すると、データ エンジニアからマーケティング スタッフに至るまでのスタッフが、コンピュータがフリーズしたりシャットダウンしたりしないと信頼できる信頼できるデータを扱うことができます。
データ可観測性ツールは、データ フローの問題を特定して評価するための自動アラートと診断を提供できます。 これらのツールを使用すると、データ品質の問題が影響を受ける前に特定して解決できるため、ダウンタイムと通信エラーが軽減されます。
データの可観測性とデータの監視
データ監視が最初に行われ、問題が発生した後に問題を検出し、適切な担当者またはチームに通知するためのソリューションです。
比較的言えば、データ監視は受動的プロセスであるのに対し、データ可観測性は問題が発生する前に、または問題が発生したときにリアルタイムで対処しようとするプロアクティブなプロセスであると考えることができます。 データの可観測性によって問題を事前に回避できない場合、問題が存在する理由を理解し、解決策を開発するのに役立ちます。 データの可観測性はデータの流れに限定されず、組織のデータ資産の概要を提供します。
ただし、データ監視は依然として有用なプロセスであり、データ観察の一部分と考えることができます。 マイクロサービスベースのシステムを構築および運用する場合にも依然として必要です。
データ可観測性ツールの XNUMX つの柱
データの可観測性では、トレース、メトリック、ログという XNUMX つの柱を使用してデータの維持および管理のプロセスをサポートします。 これらの「柱」を組み合わせると、データがどのように使用され、変更されているかの全体的なビューを提供できます。
単一の柱では問題の検出や診断に必要な情報が提供されない場合がありますが、XNUMX つの柱すべてでは提供できるはずです。 これらの柱は、Web サイト、クラウド、サーバー、マイクロサービス環境に適用できます。
データ可観測性ツールは通常、 機械学習アルゴリズム データ配信の精度と速度を観察するため。
トレースというかなり新しい概念は、一連の分散イベントとそれらの間に何が起こったかを記録するように設計されています。 分散トレースは、ユーザーの行動の記録を作成し、「観察」を集約します。トレースには、ユーザーのリクエスト、エンドツーエンドで処理されたリクエスト、およびバックエンド システムも表示されます。 トレースを視覚的に表示できます。 ダッシュボード.
と呼ばれるオープンソースのトレース ツール ジプキン の新しいガイドができました。
分散トレースは、データが複数のコンテナー化されたマイクロサービスを通じて処理される場合に特に役立ちます。 トレースは自動的に生成され、標準化されます。 ユーザーの各ステップにかかる時間の長さが表示されるため、機能的で使いやすいです。
トレースの利点は次のとおりです。
- ボトルネックをより迅速に修正できます。
- 異常またはサイトが完全にダウンした場合の自動通知。
- トレースにより、組織の分散マイクロサービスの概要が得られます。
可観測性メトリクスは、組織のさまざまなシステムのパフォーマンスについての洞察を提供できるさまざまな KPI (主要業績評価指標) をカバーするソフトウェアです。 たとえば、Web サイトを観察している場合、メトリクスには応答時間、ピーク負荷、処理されたリクエストが含まれます。 サーバーを監視する際のメトリクスには、メモリ使用量、遅延、エラー率、CPU 容量が含まれます。
という名前のオープンソースツール プロメテウス メトリクスを使用するために特別に設計されています。
KPI は、システムの健全性とパフォーマンスに関する洞察も提供します。 システムのパフォーマンスを測定することで、改善のための実用的な洞察を得ることができます。
メトリクスはアラートも提供するため、チームはシステムをリアルタイムで監視できます。 メトリック アラートを使用して、システム内のイベントを監視して異常なアクティビティを検出できます。 (メトリクスだけでは診断に使用するのが難しい場合があり、タグ付けシステムが生成するすべてのデータに必要なコンピューティング能力とストレージのせいで、通常一緒に使用されるタグ付けシステムはすぐにコストが高くなる可能性があります。)
ログおよびログ ファイル ソフトウェアは、問題、エラー、ビジネスの現在の業務に関する情報など、コンピュータ システム内で発生するイベントを追跡します。 これらのイベントは、オペレーティング システムやその他のソフトウェアで発生する可能性があります。
ログ ファイルはコンピュータで生成され、アクティビティ、使用パターン、操作に関する情報が含まれています。 ログは、組織の最も有用な履歴データ レコードの一部を提供します。 タイムスタンプ (非常に便利) と、メタデータとプレーン テキストを組み合わせた「構造化された」ログが使用され、クエリと整理が容易になります。 ログは、データアクティビティに関する「何を、いつ、誰が、どのように」という質問に対する答えを提供します。
というログ集計ツール グラファナ・ロキ 組織のすべてのアプリケーションとインフラストラクチャからのログの保存とクエリに使用できます。 (Loki は独自のアプローチを使用し、メタデータのインデックスのみを作成します。このツールは Grefana、Prometheus、および Kubernetes と統合されます。)
トレースとログ
トレースは自動的に生成され、データを視覚化できるため、問題の観察と修正が容易になります。 イベントのコンテキストを提供するという点では、トレースはログよりもうまく機能します。 ただし、ログは、トレースでは提供されない問題をコードレベルで可視化します。
データパイプラインと可観測性
データ パイプラインの可観測性とは、データの異常や問題についてパイプラインの内部プロセスを監視することを指します。 パイプライン内でデータがどのように移動および変換されるかを理解し、ロギング、メトリクス、トレースで使用できます。 データパイプライン.
データ パイプラインには、データが収集、変換、保存される一連のステップが含まれることがよくあります。 これには、データ変換、データ クレンジング、データのダウンロードなどのプロセスが含まれる場合があります。 各ステップでは異なるプロセスが使用される可能性があり、データの品質と信頼性に影響を与える可能性があります。
データ パイプラインの可観測性に使用されるソフトウェアは、データ パイプラインの機能の各ステップに関する情報を提供します。 このソフトウェアは、パイプラインの内部動作と、それらが特定の種類の出力とどのように相関するかに関する情報も提供します。 この情報により、データ技術者は何が問題だったのかを理解し、修正することができます。
データ パイプラインはさまざまなソースからデータを収集します。 データを変換して強化し、ストレージ、業務運営、分析に利用できるようにします。 複数の処理段階を管理するには、継続的な観察が必要です。 問題を迅速かつ効率的に解決するには、データの問題を下流のアプリケーションに影響を与える前に特定することが必要です。
Databand.ai は、データ エンジニア向けに構築された統合データ可観測性プラットフォームです。 データバンド.ai パイプラインのメタデータを一元管理してエンドツーエンドの可観測性を提供し、問題の原因を迅速に特定できます。
Logstash は、独自の可観測性ツールを備えた無料のオープン データ処理パイプラインです。 ログスタッシュ 簡単に観察できるパイプライン ビューア機能を提供します。
データ可観測性プラットフォームの選択方法
組織に最適なデータ可観測性プラットフォームの選択は、既存のデータ アーキテクチャを調査し、システムと簡単に統合できるプラットフォームを見つけることから始まります。
理想的には、保存データとシステム内を流れるデータを監視するデータ可観測性プラットフォームです。 機能的なデータ可観測性プラットフォームには、次のツールが付属します。
- ダッシュボード
- データを追跡する機能
- データログ
- 可観測性メトリクス
ここでは、XNUMX つの基本的な柱をサポートし、ダッシュボードを備えたデータ可観測性プラットフォームのほんの一部を紹介します。
データドッグ: 組織のインフラストラクチャとクラウド サービスのパフォーマンス メトリクスとイベント監視を提供できるデータ観察プラットフォーム。 Datadog のプラットフォーム サーバー、データベース、ツールを介したデータの流れを観察できます。
衛兵： ボトルネックやエラーの特定に役立つオープンソースのデータ観察プラットフォーム。 セントリーの 分散トレーシングにより、プラットフォームはさまざまなソースからのデータを整理することもできます。 このプロセスにより、データが通過する各チェックポイントでのデータの非常に有用な概要が得られます。
Logit.io: 同社の分散トレース ソリューションを使用すると、主要なイベントを追跡でき、アプリケーション全体でリソースがどのように使用されているかがわかります。 このプラットフォームを使用すると、技術者はビジネスのメトリクス、イベント、ログ、トレースにアクセスできます。 メトリクスを使用して、ダッシュボード、レポート、アラートを作成できます。 の Logit.io プラットフォーム インフラストラクチャの監視、ログ管理、詳細なメトリクス分析にも使用できます。
グラファナクラウド: メトリクス、ログ、トレース用に設計されたデータ可観測性プラットフォームであり、最高のダッシュボード プラットフォームをサポートすると説明されています。 グラファナクラウド は、オープンで構成可能な可観測性プラットフォームです。 Grafana Cloud でメトリクス、ログ、トレースをホストする柔軟性を提供し、ベンダー ロックインを回避するためのツールの組み合わせをサポートします。
New Relic： 「New Relic One」と呼ばれることもあります。 新しいレリック エラーを迅速に検出、診断、排除できます。 エンドツーエンドの可観測性をサポートし、440 を超える他のテクノロジーと統合されます。 カスタマイズ可能なダッシュボードがあり、組織のすべてのアプリ、サービス、ログにわたって異常やパフォーマンスの問題を自動的に発見します。
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- 情報源： https://www.dataversity.net/understanding-data-observability-tools/
