Tools voor het observeren van data zijn steeds belangrijker geworden nu bedrijven steeds meer afhankelijk zijn van datagestuurde besluitvorming. Deze tools worden gebruikt om de betrouwbaarheid, consistentie en nauwkeurigheid van de gegevens in het hele bedrijf te ondersteunen. Waarneembaarheid van gegevens is noodzakelijk geworden voor het ontwikkelen van betrouwbare gegevens en het diagnosticeren van problemen met de gegevensstroom die de bedrijfsdoelstellingen verstoren. Tools voor gegevensobservatie bieden normaal gesproken end-to-end inzicht in de datasystemen van een bedrijf en zullen proactief fouten opsporen.

Waarneembaarheid van gegevens kan worden omschreven als een proces dat de mogelijkheid biedt om problemen met de gegevens te lokaliseren en te corrigeren. Er worden tools gebruikt om de gegevens van een organisatie te controleren op nauwkeurigheid, bruikbaarheid en gezondheid. Waarneembaarheid van gegevens omvat ook observatieprocessen zoals datalijn en data-opschoning. 

Door tools voor dataobservatie te gebruiken, kan personeel, variërend van data-ingenieurs tot marketingpersoneel, werken met betrouwbare gegevens waarvan ze erop kunnen vertrouwen dat ze hun computers niet bevriezen of afsluiten. 

Tools voor gegevensobservatie kunnen geautomatiseerde waarschuwingen en diagnostiek bieden om problemen met de gegevensstroom te identificeren en te evalueren. Het gebruik van deze tools vermindert de downtime en communicatiefouten door problemen met de gegevenskwaliteit te identificeren en op te lossen voordat ze impact hebben.

Waarneembaarheid van gegevens versus gegevensmonitoring

Datamonitoring kwam op de eerste plaats en is een oplossing om problemen op te sporen en de juiste persoon of het juiste team op de hoogte te stellen – nadat het probleem zich heeft voorgedaan. 

Relatief gesproken is datamonitoring een passief proces, terwijl dataobservatie kan worden beschouwd als een proactief proces dat probeert het probleem aan te pakken voordat het zich voordoet, of wanneer het zich in realtime voordoet. Als de observatie van gegevens u niet in staat stelt om op het probleem vooruit te lopen, zal het u helpen te begrijpen waarom het probleem bestaat en een oplossing te ontwikkelen. De waarneembaarheid van gegevens beperkt zich niet tot de gegevensstroom, maar biedt een overzicht van de gegevensmiddelen van de organisatie. 

Datamonitoring is echter nog steeds een proces dat nuttig is en kan worden beschouwd als een onderdeel van dataobservatie. Het is ook nog steeds nodig voor het bouwen en exploiteren van op microservices gebaseerde systemen.

De drie pijlers van tools voor gegevensobservatie

Waarneembaarheid van gegevens maakt gebruik van drie pijlers om het proces van het onderhouden en beheren van gegevens te ondersteunen: sporen, statistieken en logboeken. Wanneer deze ‘pijlers’ worden gecombineerd, kunnen ze een holistisch beeld bieden van hoe de gegevens worden gebruikt en gewijzigd. 

Het kan zijn dat één enkele pijler niet de informatie levert die nodig is om een ​​probleem op te sporen of een diagnose te stellen, maar alle drie zouden dat wel moeten kunnen. Deze pijlers kunnen worden toegepast op websites, clouds, servers en microservice-omgevingen. 

Tools voor gegevensobservatie worden doorgaans gebruikt algoritmen voor machine learning om de nauwkeurigheid en snelheid van de levering van de gegevens te observeren.

Het vrij nieuwere concept van sporen is ontworpen om een ​​reeks gedistribueerde gebeurtenissen vast te leggen en wat daartussen plaatsvindt. Gedistribueerde traceringen leggen het traject van de gebruiker vast en voegen vervolgens de “observaties” samen. Een tracering toont ook gebruikersverzoeken, verwerkte verzoeken end-to-end en backend-systemen. Sporen kunnen visueel worden weergegeven op a dashboards.

Een open-source traceringstool genaamd zipkin beschikbaar is. 

Gedistribueerde tracering is vooral handig wanneer gegevens worden verwerkt via meerdere gecontaineriseerde microservices. Traceringen worden automatisch gegenereerd en zijn gestandaardiseerd. Omdat ze laten zien hoeveel tijd elke stap de gebruiker kost, zijn ze zowel functioneel als gemakkelijk te gebruiken. 

De voordelen van traceren zijn:

• Knelpunten kunnen veel sneller worden verholpen. 
• Automatische melding bij afwijkingen, of als de site volledig uit de lucht is geweest.
• Tracing biedt een overzicht van de gedistribueerde microservices van de organisatie.

Waarneembaarheidsmetrieken zijn software die een reeks KPI's (key performance indicators) bestrijkt die inzicht kunnen bieden in de prestaties van de verschillende systemen van een organisatie. Bij het observeren van een website omvatten de statistieken bijvoorbeeld de responstijd, de piekbelasting en de verzoeken die zijn afgehandeld. Bij het observeren van een server omvatten de statistieken geheugengebruik, latentie, foutpercentages en CPU-capaciteit. 

Een open-source tool genaamd Prometheus is speciaal ontworpen voor het gebruik van statistieken. 

De KPI's kunnen ook inzicht geven in de gezondheid en prestaties van het systeem. Door de prestaties van het systeem te meten, kunnen bruikbare inzichten voor verbeteringen worden ontwikkeld. 

Metrieken bieden ook waarschuwingen, zodat teams het systeem in realtime kunnen volgen. Metrische waarschuwingen kunnen worden gebruikt om gebeurtenissen binnen het systeem te controleren op afwijkende activiteiten. (Op zichzelf kunnen meetgegevens moeilijk te gebruiken zijn voor diagnostiek, en een taggingsysteem dat doorgaans ermee wordt gebruikt, kan snel onbetaalbaar worden vanwege de rekenkracht en opslag die nodig zijn voor alle gegevens die het taggingsysteem genereert.) 

Software voor logbestanden en logbestanden houdt gebeurtenissen bij die plaatsvinden binnen een computersysteem, zoals problemen, fouten en informatie over de huidige activiteiten van het bedrijf. Deze gebeurtenissen kunnen plaatsvinden in het besturingssysteem en andere software.

Logbestanden worden door de computer gegenereerd en bevatten informatie over activiteiten, gebruikspatronen en bewerkingen. Logboeken bieden enkele van de nuttigste historische gegevensrecords van de organisatie. Ze gebruiken tijdstempels (erg handig) en ‘gestructureerde’ logbestanden die metadata combineren met platte tekst, waardoor zoekopdrachten en organisatie eenvoudiger worden. Logboeken kunnen antwoorden bieden op ‘wat, wanneer, wie en hoe’-vragen over gegevensactiviteit. 

Een log-aggregatietool genaamd Grafana Loki is beschikbaar voor het opslaan en opvragen van logbestanden van alle applicaties en infrastructuur van de organisatie. (Loki gebruikt een unieke aanpak en indexeert alleen de metadata. Deze tool integreert met Grefana, Prometheus en Kubernetes.)

Traceringen versus logboeken

Traceringen worden automatisch gegenereerd en er is datavisualisatie beschikbaar, waardoor het gemakkelijker wordt om problemen te observeren en op te lossen. Traceringen werken beter dan logboeken bij het bieden van context voor gebeurtenissen. Logboeken bieden echter inzicht op codeniveau in problemen die traceringen niet bieden. 

Datapijplijnen en waarneembaarheid

Waarneembaarheid van de datapijplijn beschrijft het observeren van de interne processen van een pijplijn op gegevensafwijkingen en -problemen. Het biedt inzicht in hoe de gegevens in de pijplijn bewegen en worden getransformeerd, en kan worden gebruikt met logboekregistratie, statistieken en tracering gegevenspijplijnen. 

Datapijplijnen omvatten vaak een reeks stappen waarbij gegevens worden verzameld, getransformeerd en opgeslagen. Het kan processen omvatten zoals gegevenstransformatie, gegevensopschoning en het downloaden van de gegevens. Elke stap kan verschillende processen gebruiken en heeft het potentieel om de kwaliteit en betrouwbaarheid van de gegevens te beïnvloeden.

De software die wordt gebruikt voor de observatie van de datapijplijn biedt informatie over elke stap van de functies van de datapijplijn. De software biedt ook informatie over de interne werking van de pijplijn en hoe deze correleren met specifieke soorten output. Met deze informatie kunnen datatechnici begrijpen wat er mis is gegaan en dit oplossen.

Datapijplijnen verzamelen gegevens uit verschillende bronnen. Ze transformeren en verrijken de gegevens, waardoor deze beschikbaar komen voor opslag, bedrijfsvoering en analyse. Het beheer van meerdere verwerkingsfasen vereist continue observatie. Het identificeren van dataproblemen voordat deze van invloed zijn op downstream-applicaties is noodzakelijk om problemen snel en efficiënt op te lossen. 

Databand.ai is een uniform platform voor gegevensobservatie, gebouwd voor data-ingenieurs. Databand.ai centraliseert de metagegevens van de pijplijn om end-to-end waarneembaarheid te bieden en kan de bron van een probleem snel identificeren. 

Logstash is een gratis, open pijplijn voor gegevensverwerking die wordt geleverd met eigen observatietools. Logstash biedt pijplijnviewerfuncties voor eenvoudige observatie.

Hoe u een dataobservatieplatform selecteert

Het kiezen van het beste dataobservatieplatform voor uw organisatie begint met een onderzoek van de bestaande dataarchitectuur en het vinden van een platform dat gemakkelijk met uw systeem kan worden geïntegreerd. 

Idealiter is er sprake van een dataobservatieplatform dat de gegevens in rust en terwijl deze door het systeem stromen, monitort. Een functioneel dataobservatieplatform wordt geleverd met deze tools:

• Een dashboard
• De mogelijkheid om gegevens te traceren
• Gegevenslogboeken
• Waarneembaarheidsstatistieken

Hier zijn slechts enkele van de platforms voor gegevensobservatie die de drie basispijlers ondersteunen en worden geleverd met een dashboard:

gegevenshond: Een data-observatieplatform dat prestatiestatistieken en gebeurtenismonitoring kan bieden voor de infrastructuur en cloudservices van een organisatie. Het Datadog-platform kan de gegevensstroom door servers, databases en tools observeren.

Schildwacht: Een open source data-observatieplatform dat helpt knelpunten en fouten te identificeren. Sentry's Dankzij gedistribueerde tracering kan het platform ook gegevens uit verschillende bronnen ordenen. Dit proces biedt een zeer nuttig overzicht van de gegevens bij elk controlepunt waar de gegevens doorheen gaan.

Logit.io: Hun gedistribueerde traceringsoplossing maakt het mogelijk belangrijke gebeurtenissen bij te houden en laat zien hoe middelen in elke applicatie worden gebruikt. Het platform geeft technici ook toegang tot de statistieken, gebeurtenissen, logboeken en sporen van het bedrijf. Metrieken kunnen worden gebruikt om dashboards, rapporten en waarschuwingen te maken. De Logit.io-platform kan ook worden gebruikt voor infrastructuurmonitoring, logbeheer en diepgaande metrische analyses.

Grafana-wolk: Een dataobservatieplatform ontworpen voor statistieken, logs en traces, en beschreven als ondersteuning van het beste dashboardingplatform. Grafana-wolk is een open en configureerbaar observatieplatform. Het biedt de flexibiliteit om statistieken, logs en traces te hosten in Grafana Cloud, en ondersteunt mix-and-match-tools om leverancierslock-in te voorkomen.

Nieuw relikwie: Af en toe aangeduid als ‘New Relic One’, New Relic Hiermee kunt u fouten snel detecteren, diagnosticeren en elimineren. Het ondersteunt end-to-end waarneembaarheid en kan worden geïntegreerd met meer dan 440 andere technologieën. Het heeft aanpasbare dashboards en detecteert ook automatisch afwijkingen of prestatieproblemen in alle apps, services en logboeken van de organisatie.

Afbeelding gebruikt onder licentie van Shutterstock.com

• Door SEO aangedreven content en PR-distributie. Word vandaag nog versterkt.
• PlatoData.Network Verticale generatieve AI. Versterk jezelf. Toegang hier.
• PlatoAiStream. Web3-intelligentie. Kennis versterkt. Toegang hier.
• PlatoESG. carbon, CleanTech, Energie, Milieu, Zonne, Afvalbeheer. Toegang hier.
• Plato Gezondheid. Intelligentie op het gebied van biotech en klinische proeven. Toegang hier.
• Bron: https://www.dataversity.net/understanding-data-observability-tools/