Wprowadzenie
Data pipelines są kręgosłupem nowoczesnych, data-driven businesses. W dzisiejszym świecie, gdzie dane są generowane na niespotykaną dotąd skalę przez urządzenia IoT, aplikacje i przeglądarki, efektywne zarządzanie i przetwarzanie tych danych jest kluczowe. Dobrze zaprojektowany data pipeline zapewnia płynny przepływ informacji z wielu źródeł do systemu docelowego, umożliwiając firmom wydobywanie wartościowych insightów, podejmowanie świadomych decyzji i utrzymanie konkurencyjności. W tym artykule przyjrzymy się, czym jest data pipeline, jego kluczowym zasadom oraz jak może on zmienić sposób, w jaki organizacje zarządzają swoimi danymi.
Czym jest data pipeline?
Data pipeline to seria kroków związanych z ingestingiem i processingiem danych, które reprezentują przepływ danych z wybranego pojedynczego lub wielu źródeł do docelowego miejsca. Celem może być zarówno data platform, jak i wejście do kolejnego pipeline, czyli początek kolejnych etapów przetwarzania. Generalnie, za każdym razem, gdy chcemy przetworzyć dane między punktami A i B, w tle działa jakiś data pipeline. Może to również obejmować wiele punktów, które można rozumieć jako oddzielne systemy.
Zasady projektowania Data Pipeline
Możemy wyróżnić następujące kluczowe typy pipeline:
- data science pipeline
- data ingestion pipeline
- data processing pipeline
- data analysis pipeline
- data streaming pipeline
Oprócz nich istnieje wiele innych, w tym kombinacje różnych typów. Jednak wszystkie powinny podlegać podobnemu zestawowi zasad, które muszą być stosowane dla prawidłowego przetwarzania danych:
Reproducibility
Niezależnie od tego, czy mamy batch, czy streaming pipeline, powinna istnieć możliwość uruchomienia go ponownie od wybranego punktu w czasie, aby załadować dane jeszcze raz. Może to być potrzebne z różnych powodów, takich jak brak danych, błędy i inne problemy.
Adaptability
Nigdy nie ma „wystarczająco dużo danych”. Zawsze będzie potrzeba obsługi coraz większej ilości danych, więc data pipelines muszą opierać się na scalable architecture.
Reliability
Zrozumienie wymagań biznesowych i technicznych jest kluczowe dla prawidłowego zaprojektowania kroków transformacji i transportu danych. Odpowiedni data pipeline powinien być monitorowany względem źródła, celu i samej „rury”, aby identyfikować jakość przetwarzanych danych.
Auditability
Powinno być łatwo rozpoznać, kiedy każdy komponent data pipeline działa lub zawodzi, aby w razie potrzeby zidentyfikować działania naprawcze. Ogólnie rzecz biorąc, zespoły data engineering powinny mieć możliwość łatwego identyfikowania konkretnych kroków, zdarzeń itp.
Latency
Czas potrzebny na przesłanie danych ze źródła do celu.
Security
Zależy od potrzeb biznesowych i standardów bezpieczeństwa na świecie – prywatność jest ważna. Zasady zależą od przetwarzanych danych i muszą być stosowane na różnych poziomach, w zależności od kraju, branży i typu danych.
Tworzenie data pipelines
Przed faktyczną implementacją musimy rozważyć, jak chcemy postępować z naszymi danymi. Czy oczekujemy tylko batch czy streaming loads? Jaką ilość i jaki typ danych będziemy przetwarzać? Czy potrzebujemy wielu transformacji w procesie, czy skupiamy się na dostarczaniu raw data do celu?
Wszystkie te pytania powinny być rozstrzygnięte z góry, a wszelkie wątpliwości omówione i ocenione w kontekście potrzeb biznesowych i wybranej technologii.
Możesz także odwiedzić nasze Data Pipeline Services, aby dowiedzieć się, jak nasza wiedza może przynieść korzyści Twojej firmie.
Gdy już znamy nasze potrzeby biznesowe, istnieją różne sposoby na zbudowanie odpowiedniego data pipeline i wiele narzędzi, z których możemy skorzystać. Skupmy się na dwóch najbardziej ogólnych:
Coding – Najbardziej wymagające i wymagające umiejętności programistycznych. Zwykle z użyciem dedykowanych frameworków i języków, takich jak SQL, Spark, pandas, Kafka itp. Daje pełną kontrolę nad każdym krokiem pipeline, np. konkretnymi transformacjami czy monitoringiem.
Design tools – Oparte na produktach takich jak Talend, Informatica czy Google Dataflow, które pozwalają budować pipeline za pomocą łatwego w obsłudze interfejsu z wcześniej przygotowanych komponentów.
Niezależnie od wyboru, potrzebna będzie cała infrastruktura umożliwiająca przetwarzanie. Elementy takie jak storage, orchestration i analytics tools zależą od technologii i potrzeb, ale powinny być traktowane jako niezbędne elementy nowoczesnego data pipeline.
Podsumowanie
Data pipelines są sercem operacji systemowych. Umożliwiają, by dane stały się wartościową częścią biznesu, dlatego cały proces projektowania i utrzymania powinien być dobrze zaplanowany i zrealizowany. DS Stream to firma z doświadczeniem zarówno infrastrukturalnym, jak i analitycznym. Nasz zespół składa się ze specjalistów, którzy mogą wesprzeć Cię w wyborze, wdrożeniu, utrzymaniu i dostosowaniu rozwiązań do Twoich potrzeb biznesowych.
Skontaktuj się z nami w dowolnym momencie, jeśli chcesz efektywniej wykorzystywać swoje dane w procesach biznesowych.
Mikrousługi w inżynierii danych: rozbijanie monolitu.
