- 数据可观测性通过监控和管理实时数据来确保数据的高质量。
- 关键框架方面包括新鲜度、分布、容量、模式和血统。
- 有效的实践包括数据 决策者电子邮件列表 沿袭跟踪、实时警报和异常检测。
- Prometheus、Grafana 和 Dagster 等开源工具有助于构建可观察性框架。
- 缺乏可观察性可能导致停机、数据质量差和财务损失。
虽然可观察性可以包含许多不同的实践，但在本文中，我将根据我们在组织中使用开源工具构建可观察性框架的经验，分享高级概述和实用技巧。
那么，如何构建具有良好数据健康可视性并保证数据质量的基础设施？
什么是数据可观测性？
总体而言，可观测性定义了您能从 好奇如何使用人工智能吗？ 外部输出中了解多少内部系统的信息。该术语最初由匈牙利裔美国工程师Rudolf E. Kálmán于 1960 年定义，当时他讨论了数学控制系统中的可观测性。
多年来，这一概念已被应用于各个领域，包括数据工程。在这里，它解决了数据质量问题，并能够追踪数据的收集地点和转换方式。
数据可观测性意味着确保所有管道和系统中的数据都是完整且高质量的。这是通过监控和管理实时数据来解决质量问题来实现的。可观测性确保了清晰度，从而可以在问题蔓延之前采取行动。
什么是数据可观测性框架？
数据可观测性框架是监 俄罗斯号码列表 控和验证机构内数据完整性和质量的过程。它有助于主动确保数据质量和完整性。
该框架必须基于IBM定义的五个强制性方面：
- 新鲜度。如果有过时的数据，必须找到并删除。
- 分布。必须记录预期数据值以帮助识别异常值和不可靠数据。
- 数量。必须跟踪预期值的数量以确保数据完整。
- 模式。必须监视数据表和组织的变化，以帮助查找损坏的数据。
- 血统。收集元数据和映射源对于帮助排除故障来说是必不可少的。
这五项原则确保数据可观测性框架有助于维护和提高数据质量。您可以通过实施以下数据可观测性方法来实现这些目标。