As ferramentas de observabilidade de dados tornaram-se cada vez mais importantes à medida que as empresas dependem cada vez mais da tomada de decisões baseada em dados. Essas ferramentas são usadas para dar suporte à confiabilidade, consistência e precisão dos dados em toda a empresa. A observabilidade dos dados tornou-se necessária para desenvolver dados confiáveis ​​e diagnosticar problemas de fluxo de dados que interferem nos objetivos do negócio. ‍As ferramentas de observabilidade de dados normalmente fornecem visibilidade de ponta a ponta dos sistemas de dados de uma empresa e encontrarão erros de forma proativa.

A observabilidade dos dados pode ser descrita como um processo que fornece a capacidade de localizar e corrigir problemas com os dados. As ferramentas são usadas para monitorar os dados de uma organização quanto à precisão, utilidade e integridade. A observabilidade de dados também inclui a observação de processos como linhagem de dados e limpeza de dados. 

O uso de ferramentas de observabilidade de dados permite que a equipe, desde engenheiros de dados até a equipe de marketing, trabalhe com dados confiáveis ​​em que podem confiar para não congelar ou desligar seus computadores. 

As ferramentas de observabilidade de dados podem fornecer alertas e diagnósticos automatizados para identificar e avaliar problemas com o fluxo de dados. O uso dessas ferramentas reduzirá o tempo de inatividade e os erros de comunicação, identificando e resolvendo problemas de qualidade de dados antes que eles tenham impacto.

Observabilidade de dados versus monitoramento de dados

O monitoramento de dados veio primeiro e é uma solução para detectar problemas e notificar a pessoa ou equipe apropriada – após a ocorrência do problema. 

Comparativamente falando, o monitoramento de dados é um processo passivo, enquanto a observabilidade dos dados pode ser considerada um processo proativo que tenta lidar com o problema antes que ele ocorra, ou à medida que ocorre em tempo real. Se a observabilidade dos dados não permitir que você previna o problema, ela o ajudará a entender por que o problema existe e a desenvolver uma solução. A observabilidade dos dados não se limita ao fluxo de dados, mas oferece uma visão geral dos ativos de dados da organização. 

O monitoramento de dados, entretanto, ainda é um processo útil e pode ser considerado uma subdivisão da observação de dados. Também ainda é necessário para construir e operar sistemas baseados em microsserviços.

Os três pilares das ferramentas de observabilidade de dados

A observabilidade de dados utiliza três pilares para apoiar o processo de manutenção e gerenciamento de dados: rastreamentos, métricas e logs. Quando estes “pilares” são combinados, podem fornecer uma visão holística de como os dados estão a ser usados ​​e alterados. 

Um único pilar pode não fornecer as informações necessárias para detectar um problema ou fornecer um diagnóstico, mas todos os três deveriam ser capazes de fazê-lo. Esses pilares podem ser aplicados a sites, nuvens, servidores e ambientes de microsserviços. 

As ferramentas de observabilidade de dados normalmente usam algoritmos de aprendizado de máquina para observar a precisão e velocidade de entrega dos dados.

O conceito relativamente recente de rastreamentos foi projetado para registrar uma cadeia de eventos distribuídos e o que ocorre entre eles. Os rastreamentos distribuídos criam um registro da jornada do usuário e, em seguida, agregam as “observações”. Um rastreamento também mostra solicitações de usuários, solicitações processadas de ponta a ponta e sistemas backend. Os traços podem ser mostrados visualmente em um painel de instrumentos.

Uma ferramenta de rastreamento de código aberto chamada zipkin está disponível. 

O rastreamento distribuído é especialmente útil quando os dados são processados ​​por meio de vários microsserviços em contêineres. Os rastreamentos são gerados automaticamente e padronizados. Por mostrarem quanto tempo cada etapa leva para o usuário, eles são funcionais e fáceis de usar. 

Os benefícios do rastreamento são:

• Gargalos podem ser corrigidos muito mais rapidamente. 
• Notificação automática de anomalias ou se o site caiu completamente.
• O rastreamento fornecerá uma visão geral dos microsserviços distribuídos da organização.

Métricas de observabilidade são softwares que cobrem uma variedade de KPIs (indicadores-chave de desempenho) que podem oferecer insights sobre o desempenho dos diferentes sistemas de uma organização. Por exemplo, ao observar um site, as métricas incluem o tempo de resposta, o pico de carga e as solicitações que foram atendidas. Ao observar um servidor, as métricas incluirão uso de memória, latência, taxas de erro e capacidade da CPU. 

Uma ferramenta de código aberto chamada Prometeu foi projetado especificamente para usar métricas. 

Os KPIs também podem fornecer insights sobre a integridade e o desempenho do sistema. Ao medir o desempenho do sistema, podem ser desenvolvidos insights acionáveis ​​para melhorias. 

As métricas também fornecem alertas, para que as equipes possam monitorar o sistema em tempo real. Alertas métricos podem ser usados ​​para monitorar eventos dentro do sistema em busca de atividades anômalas. (Por si só, as métricas podem ser difíceis de usar para diagnósticos, e um sistema de marcação normalmente usado com elas pode rapidamente se tornar um custo proibitivo devido ao poder de computação e ao armazenamento necessários para todos os dados que o sistema de marcação gera.) 

O software de logs e arquivos de log rastreia eventos que ocorrem em um sistema de computador, como problemas, erros e informações sobre as operações atuais da empresa. Esses eventos podem ocorrer no sistema operacional e em outros softwares.

Os arquivos de log são gerados por computador e contêm informações sobre atividades, padrões de uso e operações. Os logs fornecerão alguns dos registros de dados históricos mais úteis da organização. Eles usam carimbos de data/hora (muito úteis) e logs “estruturados” que combinam metadados com texto simples, facilitando a consulta e a organização. Os logs podem fornecer respostas para perguntas do tipo “o que, quando, quem e como” sobre a atividade de dados. 

Uma ferramenta de agregação de log chamada Grafana Loki está disponível para armazenar e consultar logs de todos os aplicativos e infraestrutura da organização. (Loki usa uma abordagem única e indexa apenas os metadados. Esta ferramenta se integra com Grefana, Prometheus e Kubernetes.)

Rastreamentos versus registros

Os traces são gerados automaticamente, com visualização dos dados disponíveis, facilitando a observação de problemas e sua correção. Os rastreamentos funcionam melhor que os logs no fornecimento de contexto para eventos. No entanto, os logs fornecem visibilidade em nível de código sobre problemas que os rastreamentos não fornecem. 

Pipelines de dados e observabilidade

A observabilidade do pipeline de dados descreve a observação dos processos internos de um pipeline em busca de anomalias e problemas de dados. Ele fornece uma compreensão de como os dados se movem e são transformados no pipeline e pode ser usado com registro, métricas e rastreamento pipelines de dados. 

Os pipelines de dados geralmente incluem uma série de etapas em que os dados são coletados, transformados e armazenados. Pode incluir processos como transformação de dados, limpeza de dados e download de dados. Cada etapa pode usar processos diferentes e tem o potencial de impactar a qualidade e a confiabilidade dos dados.

O software usado para observabilidade do pipeline de dados fornece informações sobre cada etapa das funções do pipeline de dados. O software também oferece informações sobre o funcionamento interno do pipeline e como ele se correlaciona com tipos específicos de resultados. Essas informações permitem que os técnicos de dados entendam o que deu errado e corrijam.

Os pipelines de dados coletam dados de diferentes fontes. Eles transformam e enriquecem os dados, disponibilizando-os para armazenamento, operações comerciais e análises. A gestão de múltiplas etapas de processamento requer observação contínua. Identificar problemas de dados antes que eles afetem os aplicativos downstream é necessário para resolver problemas de forma rápida e eficiente. 

Databand.ai é uma plataforma unificada de observabilidade de dados desenvolvida para engenheiros de dados. Banda de dados.ai centraliza os metadados do pipeline para fornecer observabilidade de ponta a ponta e pode identificar rapidamente a origem de um problema. 

Logstash é um pipeline de processamento de dados aberto e gratuito que vem com suas próprias ferramentas de observabilidade. Logstash fornece recursos de visualização de pipeline para fácil observação.

Como selecionar uma plataforma de observabilidade de dados

A escolha da melhor plataforma de observabilidade de dados para sua organização começa com um exame da arquitetura de dados existente e com a descoberta de uma plataforma que se integre facilmente ao seu sistema. 

Idealmente, uma plataforma de observabilidade de dados que monitore os dados em repouso e à medida que fluem pelo sistema. Uma plataforma funcional de observabilidade de dados virá com estas ferramentas:

• Um painel
• A capacidade de rastrear dados
• Registros de dados
• Métricas de observabilidade

Aqui estão apenas algumas das plataformas de observabilidade de dados que suportam os três pilares básicos e vêm com um painel:

Cão de dados: Uma plataforma de observação de dados que pode fornecer métricas de desempenho e monitoramento de eventos para a infraestrutura e serviços em nuvem de uma organização. Plataforma do Datadog pode observar o fluxo de dados através de servidores, bancos de dados e ferramentas.

Sentinela: Uma plataforma de observação de dados de código aberto que ajuda a identificar gargalos e erros. Sentinela o rastreamento distribuído também permite que a plataforma organize dados provenientes de diferentes fontes. Este processo fornece uma visão geral muito útil dos dados em cada ponto de verificação pelos quais os dados passam.

Logit.io: Sua solução de rastreamento distribuído permite rastrear eventos importantes e mostra como os recursos estão sendo empregados em qualquer aplicativo. A plataforma também permite que os técnicos acessem métricas, eventos, logs e rastreamentos do negócio. As métricas podem ser usadas para criar painéis, relatórios e alertas. O Plataforma Logit.io também pode ser usado para monitoramento de infraestrutura, gerenciamento de logs e análise profunda de métricas.

Nuvem Grafana: Uma plataforma de observabilidade de dados projetada para métricas, logs e rastreamentos e descrita como compatível com a melhor plataforma de dashboards. Nuvem Grafana é uma plataforma de observabilidade aberta e combinável. Ele fornece flexibilidade para hospedar métricas, logs e rastreamentos no Grafana Cloud e oferece suporte a ferramentas de combinação e combinação para evitar a dependência do fornecedor.

Nova Relíquia: Ocasionalmente chamada de “Nova Relíquia Um”, New Relic permite detectar, diagnosticar e eliminar erros rapidamente. Ele oferece suporte à observabilidade ponta a ponta e se integrará a mais de 440 outras tecnologias. Possui painéis personalizáveis ​​e também detecta anomalias ou problemas de desempenho, automaticamente, em todos os aplicativos, serviços e logs da organização.

Imagem usada sob licença da Shutterstock.com

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