İşletmeler veriye dayalı karar almaya giderek daha fazla güvendikçe, veri gözlemlenebilirlik araçları giderek daha önemli hale geliyor. Bu araçlar, işletme genelinde verilerin güvenilirliğini, tutarlılığını ve doğruluğunu desteklemek için kullanılır. Güvenilir veriler geliştirmek ve işletmenin hedeflerine müdahale eden veri akışı sorunlarını teşhis etmek için veri gözlemlenebilirliği gerekli hale geldi. Veri gözlemlenebilirlik araçları normalde bir işletmenin veri sistemlerine uçtan uca görünürlük sağlar ve proaktif olarak hataları bulur.

Veri gözlemlenebilirliği, verilerdeki sorunların yerini tespit etme ve düzeltme yeteneğini sağlayan bir süreç olarak tanımlanabilir. Araçlar bir kuruluşun verilerini doğruluk, kullanışlılık ve sağlık açısından izlemek için kullanılır. Veri gözlemlenebilirliği ayrıca aşağıdaki gibi gözlemleme süreçlerini de içerir: veri soyu ve veri temizleme. 

Veri gözlemlenebilirlik araçlarını kullanmak, veri mühendislerinden pazarlama personeline kadar uzanan personelin, bilgisayarlarının donmayacağına veya kapanmayacağına güvenebilecekleri güvenilir verilerle çalışmasına olanak tanır. 

Veri gözlemlenebilirlik araçları, veri akışındaki sorunları belirlemek ve değerlendirmek için otomatik uyarılar ve teşhisler sağlayabilir. Bu araçların kullanılması, Veri Kalitesi sorunlarını etki yaratmadan önce tanımlayıp çözerek kesinti süresini ve iletişim hatalarını azaltacaktır.

Veri Gözlemlenebilirliği ve Veri İzleme Karşılaştırması

Veri izleme ilk sırada gelir ve sorun oluştuktan sonra sorunların tespit edilmesi ve uygun kişi veya ekibe bildirilmesi için bir çözümdür. 

Karşılaştırmalı olarak konuşursak, veri izleme pasif bir süreçtir; veri gözlemlenebilirliği ise sorunu ortaya çıkmadan önce veya gerçek zamanlı olarak ortaya çıktığı anda çözmeye çalışan proaktif bir süreç olarak düşünülebilir. Veri gözlemlenebilirliği sorunu önceden önlemenize izin vermiyorsa, sorunun neden var olduğunu anlamanıza ve bir çözüm geliştirmenize yardımcı olacaktır. Veri gözlemlenebilirliği, veri akışıyla sınırlı değildir, kuruluşun veri varlıklarına genel bir bakış sunar. 

Ancak veri izleme hala faydalı bir süreçtir ve veri gözleminin bir alt bölümü olarak düşünülebilir. Mikro hizmet tabanlı sistemlerin oluşturulması ve işletilmesi için de hala gereklidir.

Veri Gözlemlenebilirlik Araçlarının Üç Temeli

Veri gözlemlenebilirliği, verileri koruma ve yönetme sürecini desteklemek için üç sütun kullanır: izler, ölçümler ve günlükler. Bu "sütunlar" birleştirildiğinde verilerin nasıl kullanıldığına ve değiştirildiğine dair bütünsel bir görünüm sağlayabilirler. 

Tek bir sütun, bir sorunu tespit etmek veya teşhis koymak için gereken bilgiyi sağlayamayabilir, ancak üçünün de bunu yapabilmesi gerekir. Bu sütunlar web sitelerine, bulutlara, sunuculara ve mikro hizmet ortamlarına uygulanabilir. 

Veri gözlemlenebilirlik araçları genellikle şunları kullanır: makine öğrenme algoritmaları Verilerin tesliminin doğruluğunu ve hızını gözlemlemek.

Oldukça yeni olan iz kavramı, dağıtılmış olaylar zincirini ve bunlar arasında olup bitenleri kaydetmek için tasarlanmıştır. Dağıtılmış izler, kullanıcının yolculuğunun bir kaydını oluşturur ve ardından "gözlemleri" birleştirir. Bir izleme aynı zamanda kullanıcı isteklerini, uçtan uca işlenen istekleri ve arka uç sistemlerini de gösterir. İzler görsel olarak bir yüzey üzerinde gösterilebilir. gösterge paneli.

Açık kaynaklı bir izleme aracı adı verildi zipkin kullanılabilir. 

Dağıtılmış izleme, veriler birden fazla kapsayıcıya alınmış mikro hizmet aracılığıyla işlendiğinde özellikle kullanışlıdır. İzler otomatik olarak oluşturulur ve standartlaştırılır. Kullanıcıya her adımın ne kadar sürede geçtiğini gösterdiği için hem işlevsel hem de kullanımı kolaydır. 

İzlemenin faydaları şunlardır:

• Darboğazlar çok daha hızlı bir şekilde düzeltilebilir. 
• Anormalliklerin veya sitenin tamamen çökmesinin otomatik olarak bildirilmesi.
• İzleme, kuruluşun dağıtılmış mikro hizmetlerine genel bir bakış sağlayacaktır.

Gözlemlenebilirlik ölçümleri, bir kuruluşun farklı sistemlerinin performansına ilişkin öngörüler sunabilen bir dizi KPI'yi (temel performans göstergeleri) kapsayan bir yazılımdır. Örneğin, bir web sitesini gözlemlerken ölçümler yanıt süresini, en yüksek yükü ve sunulan istekleri içerir. Bir sunucuyu gözlemlerken ölçümler bellek kullanımını, gecikmeyi, hata oranlarını ve CPU kapasitesini içerecektir. 

adlı açık kaynaklı bir araç Prometheus metrikleri kullanmak için özel olarak tasarlanmıştır. 

KPI'lar aynı zamanda sistemin durumu ve performansına ilişkin öngörüler de sağlayabilir. Sistemin performansını ölçerek iyileştirmeler için eyleme dönüştürülebilir bilgiler geliştirilebilir. 

Metrikler aynı zamanda uyarılar da sağlar, böylece ekipler sistemi gerçek zamanlı olarak izleyebilir. Anormal faaliyetlere ilişkin sistem içindeki olayları izlemek için ölçüm uyarıları kullanılabilir. (Metriklerin teşhis için kullanılması tek başına zor olabilir ve tipik olarak onunla birlikte kullanılan bir etiketleme sistemi, etiketleme sisteminin ürettiği tüm veriler için gereken bilgi işlem gücü ve depolama nedeniyle hızla maliyet açısından fahiş hale gelebilir.) 

Günlükler ve günlük dosyaları yazılımı, sorunlar, hatalar ve işletmenin mevcut işlemlerine ilişkin bilgiler gibi bir bilgisayar sistemi içinde meydana gelen olayları takip eder. Bu olaylar işletim sisteminde ve diğer yazılımlarda gerçekleşebilir.

Günlük dosyaları bilgisayar tarafından oluşturulur ve etkinlikler, kullanım kalıpları ve işlemler hakkında bilgiler içerir. Günlükler, kuruluşun en yararlı geçmiş veri kayıtlarından bazılarını sağlayacaktır. Meta verileri düz metinle birleştirerek sorgulamayı ve organizasyonu kolaylaştıran zaman damgaları (çok kullanışlı) ve "yapılandırılmış" günlükler kullanırlar. Günlükler, veri etkinliğiyle ilgili "ne, ne zaman, kim ve nasıl" sorularının yanıtlarını sağlayabilir. 

Bir günlük toplama aracı adı verildi Grafana Loki Kuruluşun tüm uygulamalarından ve altyapısından gelen günlüklerin saklanması ve sorgulanması için kullanılabilir. (Loki benzersiz bir yaklaşım kullanır ve yalnızca meta verileri indeksler. Bu araç Grefana, Prometheus ve Kubernetes ile entegre olur.)

İzler ve Günlükler

Veri görselleştirme özelliğiyle birlikte izler otomatik olarak oluşturulur, bu da sorunların gözlemlenmesini ve düzeltilmesini kolaylaştırır. İzler, olaylara bağlam sağlama konusunda günlüklerden daha iyi çalışır. Ancak günlükler, izlemelerin sağlayamayacağı sorunlara kod düzeyinde görünürlük sağlar. 

Veri Boru Hatları ve Gözlemlenebilirlik

Veri hattı gözlemlenebilirliği, veri anormallikleri ve sorunları için bir boru hattının dahili süreçlerinin gözlemlenmesini açıklar. Verilerin işlem hattında nasıl taşındığına ve dönüştürüldüğüne dair bir anlayış sağlar ve günlüğe kaydetme, ölçümler ve izleme ile kullanılabilir veri boru hatları. 

Veri hatları genellikle verilerin toplandığı, dönüştürüldüğü ve depolandığı bir dizi adım içerir. Veri dönüşümü, veri temizliği, verinin indirilmesi gibi süreçleri içerebilir. Her adım farklı süreçleri kullanabilir ve verilerin kalitesini ve güvenilirliğini etkileme potansiyeline sahiptir.

Veri hattının gözlemlenebilirliği için kullanılan yazılım, veri hattının fonksiyonlarının her adımı hakkında bilgi sağlar. Yazılım aynı zamanda boru hattının iç işleyişi ve bunların belirli çıktı türleriyle nasıl ilişkilendirildiği hakkında da bilgi sunar. Bu bilgi, veri teknisyenlerinin neyin yanlış gittiğini anlamasına ve düzeltmesine olanak tanır.

Veri hatları farklı kaynaklardan veri toplar. Verileri dönüştürüp zenginleştirerek depolama, iş operasyonları ve analitik için kullanılabilir hale getiriyorlar. Çoklu işlem aşamalarının yönetimi sürekli gözlem gerektirir. Veri sorunlarının, alt uygulamaları etkilemeden önce belirlenmesi, sorunların hızlı ve verimli bir şekilde çözülmesi için gereklidir. 

Databand.ai, veri mühendisleri için oluşturulmuş birleşik bir veri gözlemlenebilirlik platformudur. Databand.ai Uçtan uca gözlemlenebilirlik sağlamak için boru hattının meta verilerini merkezileştirir ve bir sorunun kaynağını hızlı bir şekilde tanımlayabilir. 

Logstash, kendi gözlemlenebilirlik araçlarıyla birlikte gelen ücretsiz, açık bir veri işleme hattıdır. Logstash Kolay gözlem için boru hattı görüntüleyici özellikleri sağlar.

Veri Gözlemlenebilirlik Platformu Nasıl Seçilir?

Kuruluşunuz için en iyi veri gözlemlenebilirlik platformunu seçmek, mevcut veri mimarisinin incelenmesi ve sisteminize kolayca entegre olabilecek bir platformun bulunmasıyla başlar. 

İdeal olarak, verileri atıl durumdayken ve sistem içinde akarken izleyecek bir veri gözlemlenebilirlik platformu. İşlevsel bir veri gözlemlenebilirlik platformu şu araçlarla birlikte gelecektir:

• bir gösterge tablosu
• Verileri takip edebilme
• Veri günlükleri
• Gözlemlenebilirlik metrikleri

Üç temel sütunu destekleyen ve bir gösterge panosuyla birlikte gelen veri gözlemlenebilirlik platformlarından yalnızca birkaçı:

veri köpeği: Bir kuruluşun altyapısı ve bulut hizmetleri için performans ölçümleri ve olay izleme sağlayabilen bir veri gözlem platformu. Datadog'un platformu Sunucular, veritabanları ve araçlar aracılığıyla veri akışını gözlemleyebilir.

Nöbetçi: Darboğazları ve hataları belirlemeye yardımcı olan açık kaynaklı bir veri gözlem platformu. Nöbetçi Dağıtılmış izleme ayrıca platformun farklı kaynaklardan gelen verileri düzenlemesine de olanak tanır. Bu süreç, verilerin geçtiği her kontrol noktasında verilere ilişkin çok yararlı bir genel bakış sağlar.

Logit.io: Dağıtılmış izleme çözümü, önemli olayların izlenmesine olanak tanır ve kaynakların herhangi bir uygulamada nasıl kullanıldığını gösterir. Platform aynı zamanda teknisyenlerin işletmenin ölçümlerine, etkinliklerine, günlüklerine ve izlerine erişmesine de olanak tanıyor. Metrikler kontrol panelleri, raporlar ve uyarılar oluşturmak için kullanılabilir.  Logit.io platformu altyapı izleme, günlük yönetimi ve derin ölçüm analizi için de kullanılabilir.

Grafana Bulutu: Ölçümler, günlükler ve izlemeler için tasarlanmış ve en iyi kontrol paneli platformunu desteklediği açıklanan bir veri gözlemlenebilirlik platformu. Grafana Bulutu açık ve şekillendirilebilir bir gözlemlenebilirlik platformudur. Grafana Cloud'da ölçümleri, günlükleri ve izlemeleri barındırma esnekliği sağlar ve satıcıya bağlı kalmayı önlemek için karıştır ve eşleştir araçlarını destekler.

Yeni Kalıntı: Bazen “Yeni Kalıntı” olarak anılır Yeni Relic Hataları hızlı bir şekilde tespit etmenize, teşhis etmenize ve ortadan kaldırmanıza olanak tanır. Uçtan uca gözlemlenebilirliği destekler ve 440'tan fazla teknolojiyle entegre olur. Özelleştirilebilir kontrol panellerine sahiptir ve ayrıca kuruluşun tüm uygulamalarında, hizmetlerinde ve günlüklerinde anormallikleri veya performans sorunlarını otomatik olarak tespit eder.

Shutterstock.com lisansı altında kullanılan görsel

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