Open-Source-Daten Beobachtbarkeit: Aufbau vertrauenswürdiger, KI-fähiger Pipelines

Im Zeitalter von KI-orientierten Strategien und data-driven Entscheidungsfindung kann die Bedeutung der Überwachung und Sicherstellung der Integrität Ihrer Datenpipelines gar nicht hoch genug eingeschätzt werden. Beobachtbarkeit zu einem unverzichtbaren Paradigma entwickelt, das Transparenz, Flexibilität und gemeinschaftliche Innovation bietet, um Datenqualität, Herkunft und Schemaabweichungen zu überwachen.

Allerdings mangelt es Open Source allein möglicherweise an der für moderne Datenstacks erforderlichen Scalability, Sicherheit und Integration auf Unternehmensniveau. Hier kommt Actian ins Spiel. Das Unternehmen kombiniert Open-Source-Tools mit der leistungsstarken Actian Data Intelligence Platform, um vollständig beobachtbare, KI-fähige Datenpipelines bereitzustellen.

Warum Open-Source-Daten Beobachtbarkeit

Open-Source-Daten Beobachtbarkeit auf die Praxis, den Zustand von Datenpipelines mithilfe von Community-gesteuerten Lösungen zu instrumentieren und zu verstehen. Diese Tools ermöglichen es Teams, Anomalien zu erkennen, die Aktualität von Daten zu verfolgen und Schemaänderungen zu überwachen – alles durch transparenten, überprüfbaren Code. Zu den wichtigsten Vorteilen gehören:

• Transparenz und Kontrolle: Sie können jede Metrik und Validierungsregel überprüfen.
• Flexibilität: Passen Sie Pipelines an Ihre spezifischen Bedürfnisse an, ohne Lieferanten-Lock-in.
• Community-getriebene Weiterentwicklung:Nutzen laufenden Updates im gesamten Open-Source-Ökosystem.
• Kosteneffizienz: Viele Tools sind kostenlos oder Open Core, wodurch Lizenzgebühren reduziert werden.

Beachten Sie auch, dass mit größerer Transparenz auch die Komplexität zunimmt. Die Verwaltung mehrerer Tools wie Great Expectations, OpenMetadata, Prometheus und Grafana kann schnell zu einer Überforderung werden, insbesondere wenn das Datenvolumen wächst und die Anforderungen an die Governance steigen.

Einschränkungen von reiner Open Source

Open-Source Beobachtbarkeit zeichnen sich zwar durch Modularität und Transparenz aus, haben aber auch einige Nachteile:

• Scalability : Die Skalierung der Validierung oder der Herkunftsverfolgung in Lakehouses im Petabyte-Bereich erfordert erhebliche technische Anstrengungen.
• VolatilitätCloud : Die Durchführung vollständiger Datenscans führt häufig zu unvorhersehbaren Rechenkosten.
• Sicherheitslücken: Das Verschieben oder Kopieren von Daten zwischen Systemen kann zu Problemen hinsichtlich der Einhaltung von Vorschriften und des Datenschutzes führen.
• Komplexer Integrationsaufwand: Das Zusammenfügen von Open-Source-Pipelines mit Metadaten, Herkunftsnachweis, Überwachung und Warnmeldungen erfordert eine kontinuierliche Wartung.
• Ineffizienzen beim Kopieren: Viele Open-Source-Tools kopieren Daten zur Validierung, was zu Latenz und Redundanz führt.

Genau diese Lücken soll die Actian Data Intelligence Platform schließen.

Wie Actian Beobachtbarkeit verbessert

Die Actian Data Intelligence Platform – und insbesondere die Actian Data Beobachtbarkeit -Lösung – schließt Lücken im Open-Source-Bereich mit Fähigkeiten auf Unternehmensniveau:

Vollständige Abdeckung, keine Stichproben

Im Gegensatz zu vielen Open-Source-Tools Beobachtbarkeit Actian Data Beobachtbarkeit eine 100-prozentige Datenabdeckung für Ihre gesamte Datenlandschaft – einschließlich Data Lakehouses, Warehouses und Iceberg-/Delta-/Hudi-Tabellen – ohne Stichproben. Es geht keine Metrik verloren.

Vorhersehbare Cloud

Das Zero-Copy-In-Place-Modell von Actian führt Scans in einer dedizierten Ebene durch und gewährleistet so eine kontrollierte Rechenleistung. Das Ergebnis sind stabile Cloud ohne überraschende Rechnungen.

Sicherheit-First-Architektur

Actian stellt eine direkte Verbindung zu Ihren Datenquellen her, um Metadaten zu extrahieren Metadaten Prüfungen durchzuführen. Ihre Rohdaten verlassen niemals das System, was die Compliance und den Datenschutz verbessert.

ML-gestützte Anomalie

Dank KI/ML erkennt Actian automatisch Ausreißer, Schemaabweichungen und Leistungsanomalien in riesigen Datensätzen. Außerdem bietet es Ursachenanalysen und Vorschläge zur schnelleren Behebung von Problemen.

Unterstützung moderner Datenformate

Mit nativer Apache Iceberg-Unterstützung ist Actian speziell für neue Daten-Lakehouse konzipiert und berücksichtigt sowohl Daten als auch Metadaten vollständig.

Nahtlose Open-Source-Integration

Actian Data Beobachtbarkeit Open Source – es ersetzt es nicht. Verwenden Sie es parallel dazu:

• Hohe Erwartungen an Datenqualitätstests.
• OpenMetadata für Katalogisierung und Herkunftsnachweis.
• Prometheus + Grafana für Infrastrukturmetriken.
• Airflow oder dbt für orchestrierte Pipelines und Qualitätssicherung.

Dieser einheitliche Ansatz bewahrt Flexibilität und gewährleistet gleichzeitig Skalierbarkeit und Zuverlässigkeit.

5 Open-Source Beobachtbarkeit für den Einstieg

Diese Open-Source-Tools können für Beobachtbarkeit verwendet werden, während Actian ihre Fähigkeiten ergänzt und erweitert:

1. Große Erwartungen

Ein Python Framework Definition Framework „Erwartungen“. Lässt sich leicht in ETL-Pipelines (Extract, Transform, Load) integrieren, um Aktualität, Wertebereiche und Schemakonformität zu testen. Verwenden Sie Actian, um Metriken nach der Erfassung zu validieren und Anomalie erweiterte Anomalie durchzuführen.

2. OpenMetadata / DataHub

Diese Metadaten bieten Datenherkunft, Katalogisierung und Governance. Lassen Sie Actian eine Verbindung zu diesen Metadaten herstellen, Metadaten ML-gestützte Beobachtbarkeit zu legen.

3. Prometheus + Grafana

Dies ist der De-facto-Standard für die Überwachung von Infrastrukturen. Actian ergänzt diesen Standard, indem es nicht nur die Plattform, sondern auch den Datenfluss überwacht.

4. dbt + Airflow / Prefect / Dagster

Verwenden Sie dbt für die Datentransformation und -prüfung und kombinieren Sie es mit Orchestrierung wie Airflow, Prefect oder Dagster für die Ablaufsteuerung. Ergänzen Sie den Stack mit Actian Data Beobachtbarkeit Warnmeldungen und tiefgehende Analysen zu ermöglichen.

5. Apache Iceberg-Tools

Dies bietet native offene Tabellenformate mit Metadaten . Die umfassende Iceberg-Integration von Actian sorgt für Transparenz im Ökosystem und fügt Ebenen Anomalie und zur Kostenkontrolle hinzu.

Ein Beispiel-Workflow: Beobachtbarkeit Aktion

Dieser sechsstufige Prozess zeigt, wie Beobachtbarkeit in einem traditionellen Arbeitsablauf Beobachtbarkeit :

1. Verschlucken

• Laden Sie Rohdaten über Open-Source-Erfassungstools in Iceberg-Tabellen.
• Verwenden Sie Great Expectations-Makros, um Schemata und Nullwerte zu validieren.

2. Transformation

• dbt verarbeitet und schreibt in Bronze-/Silber-/Gold-Schichten.
• Integrieren Sie Open-Source-Datenqualitätstests in CI/CD.

3. Katalogisierung und Abstammung

• OpenMetadata erfasst automatisch Schemata, Herkunft und Tags.
• Actian greift auf den Datenkatalog zu, Datenkatalog Überwachungsbereiche zu definieren.

4. Beobachtbarkeit

• Actian führt ML-gestützte Scans von transformierten Daten und Metadaten durch, Metadaten Anomalien, Abweichungen und Kostenschwankungen zu erkennen.

5. Alarmierung und Lösung

• Actian gibt Warnmeldungen in seiner Nutzer aus. Optionale Warnmeldungen können über Slack oder PagerDuty versendet werden.
• Actian liefert Erkenntnisse zu den Ursachen, wie beispielsweise: „Schemaänderung in der Auftragstabelle löste einen Null-Spike nachgelagert aus.“

6. Feedback-Schleife

• Ingenieure beheben das Grundproblem; Beobachtbarkeit passen Schwellenwerte an.
• Neue Kennzahlen werden über Actian erfasst; Dashboards aktualisiert.

Warum Actian die ideale Unternehmensstufe bietet

• Skalierbar und leistungsstark: Verarbeitet parallele Scans von Tausenden von Tabellen, ohne die Pipelines zu verlangsamen.
• Keine überraschenden Rechnungen: Garantierte Cloud ohne plötzliche Preissprünge.
• Sicher und konform: Architektur Metadaten; SOC 2- und ISO 27001-zertifiziert.
• Iceberg Native: Entwickelt für Daten-Lakehouse der nächsten Generation.
• Integrierte Datenintelligenz:Anomalie , Herkunft, Kataloge, Marktplatz und Governance auf einer einzigen Plattform.

Das große Ganze: Datenintelligenz

Beobachtbarkeit Endziel. Sie ist Teil eines umfassenderen Data-Intelligence-Ansatzes. Die Actian Data Intelligence Platform vereint alle Aspekte:

• Datenkatalog Datenmarktplatz in einer einheitlichen Plattform
• Aktives Metadaten , Datenverträge und Governance by Design
• Beobachtbarkeit Qualitätssicherung, ergänzt durch KI/ML

Diese einheitliche Plattform gewährleistet, dass Daten auffindbar, vertrauenswürdig, kontrolliert und gut beobachtbar sind, sodass sie für KI bereit sind.

Erste Schritte mit Actian und Open Source

Befolgen Sie diese fünf Schritte, um Ihre Beobachtbarkeit zu starten:

1. Entdecken Sie Open-Source-Tools. Dazu gehören beispielsweise Great Expectations, OpenMetadata und Prometheus.
2. Erfassen Sie Ihre Beobachtbarkeit , wie Datenqualität, Aktualität, Herkunft und Anomalie .
3. Pilot Actian Data Beobachtbarkeit auf einer kritischen Pipeline.
4. Analysieren Sie Anomalien und Kosten und vergleichen Sie diese mit Open Source allein.
5. Skalieren Sie, integrieren Sie Actian in Ihre Produktionspipelines und nutzen Sie weiterhin Open Source für bestimmte Aufgaben.

Warum Beobachtbarkeit jetzt Beobachtbarkeit

• Gartner prognostiziert, dass bis 2026 die Hälfte der Unternehmen, die verteilte Datenarchitekturen verwenden, Beobachtbarkeit einsetzen werden.
• AI-Pipelines mit zunehmender Komplexität erfordern vollständige Transparenz.
• Die Unvorhersehbarkeit Cloud kann Budgets aus der Bahn werfen.
• Die Einhaltung von Unternehmensrichtlinien erfordert sichere Daten-Workflows ohne Kopiervorgänge.

Das Modell von Actian gewährleistet, dass Teams die Offenheit und Flexibilität von Community-Tools beibehalten und gleichzeitig Zuverlässigkeit, Sicherheit und Kostenkontrolle auf Unternehmensniveau erreichen.

Optimieren Sie Beobachtbarkeit von Open-Source-Daten Beobachtbarkeit Actian

Die Kombination von Beobachtbarkeit mit Actian Data Beobachtbarkeit starke Synergieeffekte. Du bekommst Fähigkeiten anpassbare Community-Tools sowie Scalability, Sicherheit und Intelligenz für Unternehmen.

Mit offenen Formaten wie Apache Iceberg als Kernstück und vollständiger Integration über Datenkatalogisierung, Verträge, Qualität und Beobachtbarkeit hinweg beschleunigt Actian Ihre Fähigkeit, KI-fähige Datenprodukte effizient, sicher und kostengünstig zu entwickeln.

Beginnen Sie Migration mit Ihrer Migration . Entdecken Sie Open-Source-Tools, erleben Sie Actian Data Beobachtbarkeit in Aktion und erfahren Sie, wie Full-Stack-Data-Intelligence Ihren Teams hilft, ihren Daten in großem Maßstab zu vertrauen.

Über Actian Germany GmbH

Actian versetzt Unternehmen in die Lage, Daten in großem Umfang sicher verwalten und zu steuern, komplexe Datenumgebungen zu rationalisieren und die Bereitstellung von KI-fähigen Daten zu beschleunigen. Der Data-Intelligence-Ansatz von Actian kombiniert Daten-Discovery, Metadaten und föderierte Governance, um eine intelligentere Datennutzung zu ermöglichen und die Compliance zu verbessern. Mit intuitivenFähigkeiten können geschäftliche und technische Anwender Datenbestände in Cloud, Hybrid- und On-Premises finden, verstehen und ihnen vertrauen. Actian liefert flexible Datenmanagement an 42 Millionen Nutzer in Fortune-100-Unternehmen und anderen Unternehmen weltweit und erreicht dabei eine Kundenzufriedenheit von 95%.