Bölüm 2: Amazon Web Services'teki AWS Glue İşleri için İzlemeyi ve Hata Ayıklamayı İyileştirmeye Yönelik Yeni İş Gözlemlenebilirliği Ölçümlerini Keşfedin
Önceki makalede Amazon Web Services'te (AWS) AWS Glue işlerini izlemenin ve hata ayıklamanın öneminden bahsetmiştik. Geliştiricilerin ve operasyon ekiplerinin bu işlerdeki sorunları belirleme ve çözme konusunda karşılaştığı zorlukları araştırdık. Bu makalede konuyu daha derinlemesine inceleyeceğiz ve AWS Glue işleri için izleme ve hata ayıklamayı iyileştirmeye yardımcı olabilecek yeni iş gözlemlenebilirlik ölçümlerini keşfedeceğiz.
Gözlemlenebilirlik, geliştiricilerin ve operatörlerin sistemin davranışı ve performansı hakkında fikir sahibi olmalarına olanak tanıdığından, herhangi bir sistemin kritik bir yönüdür. AWS Glue işleri söz konusu olduğunda, işlerin dağıtık yapısı ve yürütülmesindeki karmaşıklık nedeniyle gözlemlenebilirlik daha da önemli hale geliyor.
AWS Glue işlerinde izleme ve hata ayıklamayı geliştirmek için kullanılabilecek bazı yeni iş gözlemlenebilirlik ölçümleri şunlardır:
1. İş Yürütme Süresi: Bu ölçüm, Tutkal işinin yürütülmesini tamamlamak için harcadığı süreyi ölçer. Geliştiriciler bu ölçümü izleyerek performans darboğazlarını veya işin yürütülmesinde gecikmelere neden olabilecek sorunları tespit edebilir. Ayrıca performans ölçütlerinin belirlenmesine ve iş programlarının optimize edilmesine de yardımcı olabilir.
2. Veri İşleme Hızı: Bu ölçüm, verilerin bir Tutkal işi tarafından işlenme hızını ölçer. İşin verimliliğine ilişkin öngörüler sağlar ve olası veri işleme darboğazlarının belirlenmesine yardımcı olur. Geliştiriciler bu ölçümü izleyerek daha iyi veri işleme hızlarına ulaşmak için iş yapılandırmalarını ve kaynak tahsislerini optimize edebilir.
3. Hata Oranı: Bu ölçüm, Tutkal işinin yürütülmesi sırasında hataların meydana gelme oranını ölçer. Bu ölçümün izlenmesi, iş hatalarına veya veri tutarsızlıklarına neden olabilecek sorunların veya istisnaların belirlenmesine yardımcı olur. Geliştiriciler, hata oranını analiz ederek iş güvenilirliğini ve veri kalitesini artırmak için düzeltici eylemler gerçekleştirebilir.
4. Kaynak Kullanımı: Bu ölçüm, bir Glue işinin yürütülmesi sırasında CPU, bellek ve disk alanı gibi bilgi işlem kaynaklarının kullanımını ölçer. Kaynak kullanımının izlenmesi, iş performansını etkileyebilecek kaynak çekişmelerinin veya verimsizliklerin belirlenmesine yardımcı olur. Geliştiriciler, kaynak tahsislerini optimize ederek verimli kullanım sağlayabilir ve genel iş yürütmeyi iyileştirebilir.
5. Veri Aktarım Hızı: Bu ölçüm, bir Tutkal işinin yürütülmesi sırasında farklı bileşenler veya hizmetler arasında veri aktarım hızını ölçer. Veri aktarım hızlarının izlenmesi, iş performansını etkileyebilecek ağ veya bağlantı sorunlarının belirlenmesine yardımcı olur. Geliştiriciler, veri aktarımı yapılandırmalarını optimize ederek iş verimliliğini artırabilir ve veri aktarımındaki darboğazları azaltabilir.
6. İş Bağımlılıkları: Bu ölçüm, farklı Glue işleri ve bunların yürütme sırası arasındaki bağımlılıkları izler. İş bağımlılıklarının izlenmesi, işin planlanması ve yürütülmesindeki sorunların veya gecikmelerin belirlenmesine yardımcı olur. Geliştiriciler, iş bağımlılıklarını analiz ederek iş iş akışlarını optimize edebilir ve bağımlı işlerin sorunsuz bir şekilde yürütülmesini sağlayabilir.
7. Veri Kökeni: Bu ölçüm, bir Tutkal işinin farklı aşamaları veya bileşenleri arasındaki veri akışını izler. Veri kökeninin izlenmesi, veri dönüştürme sürecinin anlaşılmasına ve veri akışındaki sorunların veya tutarsızlıkların belirlenmesine yardımcı olur. Geliştiriciler, veri kökenini analiz ederek veri dönüştürme sorunlarının hatalarını ayıklayabilir ve işin yürütülmesi boyunca veri bütünlüğünü sağlayabilir.
Geliştiriciler ve operasyon ekipleri, bu yeni iş gözlemlenebilirlik ölçümlerinden yararlanarak AWS Glue işlerinin davranışı ve performansı hakkında daha iyi öngörüler elde edebilir. Bu da onların bu işleri proaktif bir şekilde izlemelerine ve hata ayıklamalarına, sorunları hızlı bir şekilde tanımlayıp çözmelerine ve daha iyi verimlilik ve güvenilirlik için iş performansını optimize etmelerine olanak tanır.
Sonuç olarak, Amazon Web Services'te AWS Glue işlerini izlemek ve hata ayıklamak, bunların sorunsuz yürütülmesini ve optimum performansı sağlamak açısından çok önemlidir. Geliştiriciler ve operasyon ekipleri, yeni iş gözlemlenebilirlik ölçümlerini kullanarak izleme ve hata ayıklama yeteneklerini geliştirebilir, bu da iş performansının artmasını ve kesinti süresinin azalmasını sağlayabilir.
- SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
- PlatoData.Network Dikey Üretken Yapay Zeka. Kendine güç ver. Buradan Erişin.
- PlatoAiStream. Web3 Zekası. Bilgi Genişletildi. Buradan Erişin.
- PlatoESG. karbon, temiz teknoloji, Enerji, Çevre, Güneş, Atık Yönetimi. Buradan Erişin.
- PlatoSağlık. Biyoteknoloji ve Klinik Araştırmalar Zekası. Buradan Erişin.
- Kaynak: Plato Veri Zekası.
- Kaynak Bağlantısı: https://zephyrnet.com/enhance-monitoring-and-debugging-for-aws-glue-jobs-using-new-job-observability-metrics-part-2-amazon-web-services/
- SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
- PlatoData.Network Dikey Üretken Yapay Zeka. Kendine güç ver. Buradan Erişin.
- PlatoAiStream. Web3 Zekası. Bilgi Genişletildi. Buradan Erişin.
- PlatoESG. karbon, temiz teknoloji, Enerji, Çevre, Güneş, Atık Yönetimi. Buradan Erişin.
- PlatoSağlık. Biyoteknoloji ve Klinik Araştırmalar Zekası. Buradan Erişin.
- Kaynak: https://platodata.network/platowire/part-2-discover-new-job-observability-metrics-to-improve-monitoring-and-debugging-for-aws-glue-jobs-on-amazon-web-services/
