Основы набора инструментов Data Engineering
Введение
За последнее десятилетие организации пытались нанять множество специалистов по данным и машинному обучению, чтобы извлекать ценную информацию из своих данных, которая в конечном итоге помогла бы им принимать взвешенные решения и создавать продукты, основанные на данных. К сожалению, эта стратегия потерпела неудачу для большинства этих компаний, поскольку во многих случаях прогностические модели страдали из-за низкого качества данных. Данные разбросаны и иногда даже не оптимизированы для анализа.
Кроме того, даже когда модели работали хорошо, их внедрение и развертывание в рабочей среде было бы кошмаром из-за отсутствия масштабируемой архитектуры, автоматизации и применения передовых методов работы с конвейерами данных. И здесь в игру вступает Data Engineering.
Область инженерии данных включает в себя набор методов и принципов, которые позволяют инженерам собирать данные из различных источников путем настройки необходимых процессов. Кроме того, инженеры данных несут ответственность за устранение любых поврежденных данных, чтобы бизнес-пользователи, использующие их, имели доступ к очищенной и точной информации.
В то же время Data Engineers являются одними из самых ценных людей в современных организациях, работающих с данными, которые стремятся создавать или улучшать продукты, используя свой самый ценный актив, то есть… данные!
И чтобы сделать это эффективным, масштабируемым и экономичным способом, инженеры данных должны убедиться, что они используют правильные инструменты, которые в конечном итоге помогут им создать инструменты, необходимые организации.
Базы данных
Ожидается, что инженер данных сможет обрабатывать и выполнять определенные операции в системах баз данных, включая базы данных SQL и NoSQL. База данных — это место, где находится большой объем данных, где разные пользователи могут запрашивать и извлекать информацию или даже другие приложения, которые могут использовать базу данных в качестве средства хранения или даже для поиска определенных записей.
Для крупномасштабных систем инженеру данных обычно приходится настраивать и поддерживать хранилища данных и озера данных. Я не планирую подробно обсуждать эти концепции и их отличия от традиционных баз данных, но если вам интересно узнать больше об этой теме, обязательно прочитайте одну из моих недавних статей, опубликованных ниже.
(Большие) инструменты обработки данных
Как уже упоминалось, инженер данных должен настроить все процессы, необходимые для очистки и агрегирования данных из нескольких источников. Поэтому крайне важно использовать инструменты, которые позволяют масштабировать, эффективно и отказоустойчиво выполнять такой процесс.
Примером такой технологии, которая обычно используется практически во всех отраслях, является Apache Spark. Это один из наиболее широко используемых движков для масштабируемых вычислений, который может выполнять задачи обработки данных, такие как пакетная обработка, обучение модели машинного обучения и анализ данных в масштабе. Кроме того, он поддерживает несколько языков, включая Python, Scala, Java и даже R.
(Почти) Потоковая передача данных в реальном времени
Помимо традиционной пакетной обработки исторических данных, многим организациям также необходимо обрабатывать данные в режиме реального времени и в масштабе. Например, рассмотрим варианты использования, когда определенное действие должно выполняться при возникновении определенного события. Инженеры данных должны уметь создавать архитектуры потоковой передачи событий, которые позволят реализовать такие функции.
На мой взгляд, король потоковой передачи данных в реальном времени — это Apache Kafka. Эта технология была впервые реализована как очередь сообщений в LinkedIn и быстро превратилась в платформу потоковой передачи данных в реальном времени с открытым исходным кодом. В двух словах, Kafka можно использовать для создания и использования данных в/из потоков событий, а также в качестве — временного — хранилища сообщений. Кроме того, его можно использовать для обработки потоков событий в реальном времени или даже задним числом.
В предыдущем разделе мы говорили об Apache Spark и о том, как он может обрабатывать пакетную обработку в масштабе. Помимо пакетной формы, сам Spark также может выполнять потоковую передачу данных с помощью системы обработки Spark Streaming, которая изначально поддерживает как пакетные, так и потоковые рабочие нагрузки.
Это расширение Spark API позволяет инженерам данных выполнять обработку данных в режиме реального времени, поступающих из нескольких источников, включая Apache Kafka и Amazon Kinesis.
Инструменты планирования
Другими важными инструментами, весьма полезными для инженеров данных, являются механизмы планирования, которые позволяют выполнять определенные конвейеры или действия через определенные промежутки времени.
Кроме того, такие инструменты также могут облегчить вашу жизнь, когда речь идет о выполнении нескольких операций, имеющих зависимости друг от друга. Например, вы не можете запустить операцию анализа до загрузки определенных данных, которые вам нужны. Таким образом, инструмент планирования может помочь вам гарантировать, что действие B будет выполнено после того, как действие A также будет выполнено и успешно завершено.
Одним из примеров инструмента планирования является Apache Airflow, который является одной из наиболее часто используемых платформ, когда речь идет о настройке, планировании, выполнении и мониторинге рабочих процессов данных.
Инструменты мониторинга и оповещения
Наконец, еще одним важным аспектом набора инструментов Data Engineer является мониторинг. В сегодняшней статье мы говорили о многочисленных концепциях и инструментах, которые необходимо запустить и запустить, чтобы обеспечить масштабируемое и своевременное выполнение определенных процессов.
Поэтому важно иметь механизмы, которые позволили бы нам выполнять проверки работоспособности различных систем и, кроме того, информировать конкретную целевую группу (например, конкретную группу DevOps или команду разработчиков) при обнаружении чего-то необычного — скажем, узла Spark, или даже весь кластер не работает.
Большинство современных инструментов обработки данных можно настроить на высокую доступность, но это не означает, что кластеры будут на 100 % работоспособны в любой момент времени. Высокая доступность просто означает, что система должна работать бесперебойно, даже когда происходит что-то необычное. Но мы должны быть в состоянии иметь 360⁰ работоспособности наших систем, чтобы привлекать команды, которым необходимо изучать проблемы по мере их возникновения.
Последние мысли
Инженерия данных лежит в основе организаций, которые стремятся использовать свои данные для выпуска новых продуктов, обновления существующих и улучшения общего процесса принятия решений на основе выводов, сделанных на основе данных, собранных с течением времени и даже в режиме реального времени.
Поэтому очень важно нанять правильных людей, которые сформируют команды и помогут организациям вывести свои продукты и принятие решений на новый уровень.
В сегодняшней статье мы обсудили некоторые из наиболее важных инструментов, которые инженеры данных должны использовать для эффективного и элегантного выполнения своих повседневных задач, что позволит им внедрять масштабируемые и экономичные решения.
Стать участником и читать все истории на Medium. Ваш членский взнос напрямую поддерживает меня и других писателей, которых вы читаете. Вы также получите полный доступ ко всем историям на Medium.
Подходящие статьи, которые могут вам понравиться
