Data observabilité vs. Data Monitoring

Deux concepts fondamentaux sont apparus au premier plan de la gestion moderne des infrastructures de données, tous deux visant à protéger l'intégrité des ensembles de données et des pipelines de données : l'observabilité données et la surveillance des données. Bien qu'elles puissent sembler similaires, ces pratiques diffèrent dans leurs objectifs, leur exécution et leur impact. Comprendre leurs distinctions, ainsi que la façon dont elles se complètent, peut permettre aux équipes de prendre des décisions éclairées, de détecter les problèmes plus rapidement et d'améliorer la fiabilité globale des données.

Qu'est-ce que Data observabilité?

L'observabilité données est la pratique qui consiste à comprendre et à surveiller le comportement, la qualité et les performances des données au fur et à mesure qu'elles circulent dans un système. Elle fournit des informations sur la qualité, l'historique, les performances et la fiabilité des données, ce qui permet aux équipes de détecter et de résoudre les problèmes de manière proactive.

Composantes de l'observabilité données

L observabilité données comprend cinq piliers clés, qui répondent à cinq questions clés sur les ensembles de données.

1. La fraîcheur : Les données sont-elles à jour ?
2. Le volume : La quantité de données prévue est-elle présente ?
3. Schéma : La structure des données a-t-elle subi des modifications inattendues ?
4. L'historique : D'où viennent les données et comment circulent-elles entre les systèmes ?
5. Distribution : Les valeurs des données se situent-elles dans les fourchettes et les formats prévus ?

Ces piliers permettent aux équipes d'avoir une visibilité de bout en bout sur les pipelines, ce qui favorise la détection proactive des incidents et l'analyse des causes profondes.

Avantages de la mise en œuvre de l'observabilité données

• Détection proactive des problèmes : Repérer les anomalies avant qu'elles n'affectent les analyses en aval ou la prise de décision.
• Réduction du temps d'arrêt: Identifiez et résolvez rapidement les problèmes liés au pipeline de données , en minimisant les interruptions d'activité.
• Amélioration de la confiance dans les données : L'amélioration de la transparence et de la responsabilité renforce la confiance des parties prenantes dans les données.
• Efficacité opérationnelle : L'automatisation de la détection des anomalie réduit la validation manuelle des données.

Qu'est-ce que le contrôle des données ?

La surveillance des données implique un suivi continu des données et des systèmes afin d'identifier les erreurs, les anomalies ou les problèmes de performance. Elle comprend généralement la mise en place d'alertes, de tableaux de bord et de mesures pour superviser les opérations du système et s'assurer que les données circulent comme prévu.

Composantes du contrôle des données

Les éléments essentiels du contrôle des données sont les suivants.

1. Alertes de seuil : Notifications déclenchées lorsque les données s'écartent des normes attendues.
2. Tableaux de bord : Interfaces visuelles montrant les performances du système et les mesures de santé des données.
3. Collecte de journaux : Capture des journaux d'événements pour suivre les erreurs et le comportement du système.
4. Suivi des mesures : Suivi des indicateurs clés de performance tels que la latence, le temps de fonctionnement et le débit.

Les outils de surveillance sont généralement utilisés pour détecter les défaillances opérationnelles ou les problèmes de données après qu'ils se soient produits.

Avantages de la surveillance des données

• Sensibilisation en temps réel : Les équipes sont informées immédiatement en cas de problème.
• Amélioration de la gestion des SLA : Garantit que les systèmes respectent les accords de niveau de service en assurant le suivi du temps de fonctionnement et des performances.
• Dépannage plus rapide : Les données du journal et les mesures aident à localiser les problèmes.
• Gestion des performances de base : Permet de maintenir et d'optimiser les opérations du système au fil du temps.

Différences essentielles entre l'observabilité et le contrôle des données

Bien que liées, l'observabilité et la surveillance des données ne sont pas interchangeables. Elles servent des objectifs différents et offrent une valeur unique aux équipes de données modernes.

Portée et profondeur de l'analyse

• La surveillance offre une vue de surface basée sur des règles et des mesures prédéfinies. Il répond à des questions telles que : "Le pipeline de données est-il en cours d'exécution ?"
• observabilité va plus loin, permettant aux équipes de comprendre pourquoi un problème s'est produit et comment il affecte d'autres parties du système. Elle analyse les métadonnées et les comportements du système pour fournir des informations contextuelles.

Approches proactives et réactives

• La surveillance est essentiellement réactive. Les alertes sont déclenchées après qu'un incident se soit produit.
• observabilité est proactive, permettant la prédiction et la prévention des défaillances grâce à l'analyse des modèles et à la détection des anomalie .

Connaissance des données et prise de décision

• La surveillance est généralement utilisée pour la connaissance des opérations et le temps de fonctionnement.
• observabilité aide à prendre des décisions stratégiques en identifiant les tendances à long terme, les problèmes de qualité des données et les inefficacités du pipeline.

Comment l'observabilité données et le contrôle fonctionnent-ils ensemble ?

Malgré leurs différences, l'observabilité et la surveillance des données sont plus efficaces lorsqu'elles sont utilisées en tandem. Ensemble, ils permettent d'obtenir une vue d'ensemble de la santé du système et de la fiabilité des données.

Rôles complémentaires dans la gestion des données

La surveillance gère les alertes et la reconnaissance immédiate des problèmes, tandis que l'observabilité offre des diagnostics approfondis et un contexte. Cette combinaison garantit que les équipes ne sont pas seulement alertées des problèmes, mais qu'elles sont également équipées pour les résoudre efficacement.

Par exemple, un système de surveillance des données peut alerter une équipe de l'échec d'un travail ETL. Une plateforme d'observabilité données fournirait alors un contexte de lignage et de métadonnées pour montrer l'impact de l'échec sur les tableaux de bord en aval et donnerait un aperçu de la cause première de l'échec.

Améliorer la fiabilité et la performance des systèmes

Lorsqu'ils sont intégrés, l'observabilité et le suivi garantissent

• MTTR (temps moyen de résolution) plus rapide.
• Réduction des faux positifs.
• Des pipelines plus résistants.
• Une responsabilité claire en cas d'erreurs dans les données.

Les organisations peuvent passer de la lutte contre les problèmes de données à la mise en œuvre de correctifs et d'améliorations à long terme.

Choisir la bonne stratégie pour une organisation

L'approche d'une organisation en matière de santé des données doit s'aligner sur les objectifs de l'entreprise, la structure de l'équipe et les ressources disponibles. Une stratégie réfléchie garantit un succès à long terme.

Évaluer les besoins de l'organisation

Commencez par répondre aux questions suivantes.

• L'organisation est-elle confrontée à de fréquentes pipeline de données de données ?
• Les parties prenantes ont-elles confiance dans les données qu'elles utilisent ?
• Quelle est l'importance de la fourniture de données en temps réel pour l'entreprise ?

Les organisations ayant des flux de données complexes, des exigences strictes en matière de conformité ou des analyses orientées vers le client ont besoin d'une observabilité solide. Les petites équipes peuvent commencer par la surveillance et passer à l'échelle supérieure.

Évaluation des outils et des technologies

Outils de contrôle des données comprennent :

• Prométhée
• Grafana
• Datadog

Populaires data observabilité plateformes inclure :

• Monte Carlo
• Plateforme Actian Data Intelligence
• Gros yeux

Lors de la sélection d'une plateforme, tenez compte de la facilité d'intégration, de l'évolutivité et de la possibilité de personnaliser les alertes ou les modèles de données.

Mise en œuvre d'une approche équilibrée

Une stratégie progressive est souvent la plus efficace :

1. Mettre en place une surveillance en premier lieu. Suivez le temps de fonctionnement, les défaillances et les seuils.
2. Introduire l'observabilité. Ajouter des diagnostics plus approfondis tels que le suivi des données, les contrôles de qualité et la détection de la dérive des schémas.
3. entraîner équipes. S'assurer que les équipes comprennent comment interpréter les informations basées sur les alertes et les informations contextuelles.

Utiliser Actian pour améliorer l'observabilité et le contrôle des données

L'observabilité et la surveillance des données sont toutes deux essentielles pour garantir la fiabilité des données, mais elles remplissent des fonctions distinctes. La surveillance offre des alertes immédiates et un suivi des performances, tandis que l'observabilité fournit un aperçu approfondi du comportement des systèmes de données. En utilisant ces deux concepts avec les outils et les solutions fournis par Actian, les organisations peuvent créer un écosystème de données résilient, fiable et efficace qui soutient à la fois l'excellence opérationnelle et la croissance stratégique.

Actian propose une suite de solutions qui aident les entreprises à moderniser leur infrastructure de données tout en obtenant une visibilité et un contrôle complets de leurs systèmes de données.

Avec la plateforme Actian Data Intelligence, les organisations peuvent :

• Surveillez les pipelines de données en temps réel. Suivez les mesures de performance, la latence et les défaillances dans les environnements hybrides et en nuage.
• Bénéficiez d'une observabilité approfondie. Tirez parti des outils intégrés pour le lignage des données, la détection des anomalie , les alertes de changement de schéma et le suivi de la fraîcheur.
• Simplifier l'intégration. Connexion transparente aux entrepôts de données existants, aux outils ETL et aux plateformes BI.
• Automatiser les contrôles de qualité. Établissez des contrôles basés sur des règles et pilotés par l'IA pour une fiabilité constante des données.

Les organisations qui utilisent Actian avantage d'une fiabilité accrue des systèmes, d'une réduction des temps d'arrêt et d'une plus grande confiance dans leurs analyses. Qu'il s'agisse de créer des lacs de données, d'alimenter des analyses des données en temps réel ou de gérer la conformité, Actian fournit aux équipes chargées des données les outils dont elles ont besoin pour réussir.

À propos d'Actian Corporation

Actian donne aux entreprises les moyens de gérer et de gouverner en toute confiance les données à l'échelle. Les solutions d'intelligence des données d'Actian aident à rationaliser les environnements de données complexes et à accélérer la fourniture de données prêtes pour l'IA. Conçues pour être flexibles, les solutions d'Actian s'intègrent de manière transparente et fonctionnent de manière fiable dans les environnements sur site, cloud et hybrides. Pour en savoir plus sur Actian, la division données de HCLSoftware, rendez-vous sur actian.com.