BIG_DATA_SYSTEMS_ANALYSIS Telegram 162
Организация мониторинга и алертинга в DWH-системах

Мониторинг и алертинг — это не просто какие-то модные слова из мира IT. Это основа, на которой держится работа с данными. Давайте разберемся, как это устроено в современных хранилищах.

В DWH хранятся важные данные компании: отчеты, аналитика, истории взаимодействий с клиентами. Некорректная загрузка и обработка этих данных может обернуться большими проблемами. Мониторинг помогает вовремя выявлять аномалии в данных и процессах, а оповещения — вовремя на них реагировать.

Основные задачи мониторинга
Первая — контроль выполнения ETL/ELT процессов. Например, если скрипты, которые должны обновлять данные ежедневно, вдруг падают или выполняются слишком долго, мониторинг должен это заметить и сообщить об ошибке дежурных инженеров, чтобы они могли оперативно вмешаться.

Простой пример: у вас есть ежедневный процесс обновления данных об отгрузках со склада, и обычно он выполняется за 15 минут. Если мониторинг фиксирует, что процесс вдруг начал занимать час, он оповещает, что что-то пошло не так. Возможно, сломалась загрузка из источника или увеличился объем данных (тоже не плохо обратить на это внимание).

Еще одна задача — контроль качества данных. Иногда сами данные могут приходить с ошибками. Представьте, что ваш ETL процесс получил пустые строки об отгрузках вместо обычного объема данных. Хорошо настроенный мониторинг заметит это и оповестит команду.

Что конкретно стоит мониторить?
1. Процессы загрузки данных: время выполнения, наличие ошибок, объемы данных.
2. Качество данных: проверки на пустые значения, аномалии, отклонения от ожидаемых значений.
3. Работа сервера: утилизация CPU, память, доступное место на диске. Особенно важно в облачных решениях, где рост нагрузки приводит к дополнительным затратам.


Оповещения должны быть точными и своевременными. Если система засыпает вас уведомлениями по каждому пустяку, вы быстро перестанете на них реагировать. В итоге важные сообщения могут пройти мимо.

Ещё один пример: если ETL процесс падает три раза подряд — это явно повод для тревоги. Алертинг должен отправить сообщение дежурным инженерам по оперативным каналам (но не засыпать этот канал оповещениями нон-стоп). Для этого удобно использовать мессенджеры вроде Slack, хуже — email уведомления.

Инструменты для мониторинга и алертинга
🟠 Prometheus + Grafana: отличный вариант для отслеживания метрик и визуализации данных. Prometheus собирает метрики, а Grafana показывает их в удобных дашбордах.
🟠 dbt Cloud: инструмент для разработки и тестирования ELT процессов, который также имеет встроенные возможности для мониторинга.
🟠 Snowflake Native Alerts: позволяет создавать алерты на основе запросов. Например, если количество записей в таблице падает ниже ожидаемого уровня, система автоматически уведомит об этом.
🟠 самописные решения 🐱

С чего начать?
Например, с базовых метрик для ETL процессов, а затем добавить проверки на качество данных. Используйте оповещения с пороговыми значениями. Например, алерт сработает, если время выполнения процесса превышает обычное более чем на 10%.

Не забывайте оптимизировать количество уведомлений. Никто не хочет получать 100 уведомлений в минуту. Поэтому важно тщательно подбирать критерии для алертов, чтобы они всегда были уместны и вызвали информационную слепоту.

Используйте (или проектируйте) подходящие инструменты для мониторинга и системы оповещений, и не перегружайте свою команду лишними уведомлениями. Это сделает ваше хранилище надежным и эффективным. В конце концов, зачем нужным данные, если мы не можем положиться на их качество?

#dwh
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM



tgoop.com/big_data_systems_analysis/162
Create:
Last Update:

Организация мониторинга и алертинга в DWH-системах

Мониторинг и алертинг — это не просто какие-то модные слова из мира IT. Это основа, на которой держится работа с данными. Давайте разберемся, как это устроено в современных хранилищах.

В DWH хранятся важные данные компании: отчеты, аналитика, истории взаимодействий с клиентами. Некорректная загрузка и обработка этих данных может обернуться большими проблемами. Мониторинг помогает вовремя выявлять аномалии в данных и процессах, а оповещения — вовремя на них реагировать.

Основные задачи мониторинга
Первая — контроль выполнения ETL/ELT процессов. Например, если скрипты, которые должны обновлять данные ежедневно, вдруг падают или выполняются слишком долго, мониторинг должен это заметить и сообщить об ошибке дежурных инженеров, чтобы они могли оперативно вмешаться.

Простой пример: у вас есть ежедневный процесс обновления данных об отгрузках со склада, и обычно он выполняется за 15 минут. Если мониторинг фиксирует, что процесс вдруг начал занимать час, он оповещает, что что-то пошло не так. Возможно, сломалась загрузка из источника или увеличился объем данных (тоже не плохо обратить на это внимание).

Еще одна задача — контроль качества данных. Иногда сами данные могут приходить с ошибками. Представьте, что ваш ETL процесс получил пустые строки об отгрузках вместо обычного объема данных. Хорошо настроенный мониторинг заметит это и оповестит команду.

Что конкретно стоит мониторить?
1. Процессы загрузки данных: время выполнения, наличие ошибок, объемы данных.
2. Качество данных: проверки на пустые значения, аномалии, отклонения от ожидаемых значений.
3. Работа сервера: утилизация CPU, память, доступное место на диске. Особенно важно в облачных решениях, где рост нагрузки приводит к дополнительным затратам.


Оповещения должны быть точными и своевременными. Если система засыпает вас уведомлениями по каждому пустяку, вы быстро перестанете на них реагировать. В итоге важные сообщения могут пройти мимо.

Ещё один пример: если ETL процесс падает три раза подряд — это явно повод для тревоги. Алертинг должен отправить сообщение дежурным инженерам по оперативным каналам (но не засыпать этот канал оповещениями нон-стоп). Для этого удобно использовать мессенджеры вроде Slack, хуже — email уведомления.

Инструменты для мониторинга и алертинга
🟠 Prometheus + Grafana: отличный вариант для отслеживания метрик и визуализации данных. Prometheus собирает метрики, а Grafana показывает их в удобных дашбордах.
🟠 dbt Cloud: инструмент для разработки и тестирования ELT процессов, который также имеет встроенные возможности для мониторинга.
🟠 Snowflake Native Alerts: позволяет создавать алерты на основе запросов. Например, если количество записей в таблице падает ниже ожидаемого уровня, система автоматически уведомит об этом.
🟠 самописные решения 🐱

С чего начать?
Например, с базовых метрик для ETL процессов, а затем добавить проверки на качество данных. Используйте оповещения с пороговыми значениями. Например, алерт сработает, если время выполнения процесса превышает обычное более чем на 10%.

Не забывайте оптимизировать количество уведомлений. Никто не хочет получать 100 уведомлений в минуту. Поэтому важно тщательно подбирать критерии для алертов, чтобы они всегда были уместны и вызвали информационную слепоту.

Используйте (или проектируйте) подходящие инструменты для мониторинга и системы оповещений, и не перегружайте свою команду лишними уведомлениями. Это сделает ваше хранилище надежным и эффективным. В конце концов, зачем нужным данные, если мы не можем положиться на их качество?

#dwh

BY В мире больших данных


Share with your friend now:
tgoop.com/big_data_systems_analysis/162

View MORE
Open in Telegram


Telegram News

Date: |

Ng was convicted in April for conspiracy to incite a riot, public nuisance, arson, criminal damage, manufacturing of explosives, administering poison and wounding with intent to do grievous bodily harm between October 2019 and June 2020. Telegram channels enable users to broadcast messages to multiple users simultaneously. Like on social media, users need to subscribe to your channel to get access to your content published by one or more administrators. To view your bio, click the Menu icon and select “View channel info.” The best encrypted messaging apps Telegram users themselves will be able to flag and report potentially false content.
from us


Telegram В мире больших данных
FROM American