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法學資料可觀測性 - 概述及其對 DevOps 的意義
隨著組織越來越依賴資料來做出業務決策，確保資料的準確性、可靠性和可信度變得越來越重要。然而，管理和監控資料質量可能是一項複雜且具有挑戰性的任務，尤其是在資料來源數量不斷增加且多樣化的情況下。
資料可觀測性是一個新興的技術市場熱點。本質上，資料可觀測性關注的是確定特定系統中資料的健康狀況和狀態，以及資料集和資料管道是否按預期執行。例如，可觀測性技術使資料工程師能夠確定分析、儀表板或機器學習模型是否正常執行。如果它們沒有正常執行，如何將故障追溯到其根源？
為了提高應用程式效能、資料管理和網路安全，可觀測性系統可以提供 IT 基礎設施的高階檢視，並深入到細粒度的指標。可觀測性行業涵蓋廣泛的領域，包括應用程式效能監控，Gartner 預測到 2024 年該市場將達到 68 億美元。
什麼是資料可觀測性？
資料可觀測性是在特定系統中衡量、理解和信任資料質量的能力。它包括監控資料管道、發現異常和錯誤以及採取糾正措施。資料可觀測性與標準軟體開發監控和可觀測性方法非常相似，但它關注的是資料質量而不是系統性能。
對於依賴資料來做出業務決策的公司來說，資料可觀測性至關重要。資料質量差會導致不準確的洞察、錯誤的結論以及最終的糟糕決策。組織可以透過實施資料可觀測性標準來確保其資料的準確性、可靠性和可信度，從而實現更好的決策和更好的業務成果。
資料可觀測性在 DevOps 中的重要性是什麼？
DevOps 是一組方法，它將軟體開發與 IT 運營相結合，以提高軟體交付速度和質量。資料可觀測性是一個重要的 DevOps 問題，因為它有助於確保軟體應用程式使用的資料是準確、可靠和可信的。
在 DevOps 框架中的資料可觀測性包括監控資料管道並確保快速檢測和解決資料質量問題。這可能包括建立研究和解決問題的明確流程，以及為異常設定警報和通知。
可觀測性是使用外部資料輸出瞭解 IT 系統當前內部狀態的過程，而監控只是從 IT 系統收集資料的過程。兩者都涉及收集各種資料集，並且兩者都有助於 DevOps 團隊識別其軟體堆疊中的故障並提供改進的使用者體驗。但是，存在兩個主要區別：
可觀測性解釋資料，而不僅僅是收集資料。監控只是收集資料，而可觀測性則關注分析資料並將這些見解付諸實踐。可觀測效能夠連線來自多個來源的資料，並識別資料中對研究有用的模式或異常。
可觀測性解釋了問題的原因，而不僅僅是說明存在問題。監控在系統中出現故障時會通知 DevOps 團隊，但資料可觀測性更進一步，它有助於確定故障原因以及最佳的解決方法。例如，監控工具可能會顯示應用程式響應查詢的速度比平時慢，而可觀測性工具可以識別應用程式內部哪些特定的微服務導致了此問題。此資訊可用於使用事件管理工具建立響應計劃，以提高可靠性。
資料可觀測性的基礎
在建立資料可觀測性策略時，企業應牢記以下基本考慮因素：
監控 − 資料可觀測性需要持續監控資料管道，以檢測異常和問題。這可能包括為特定事件或條件配置警報和通知。
資料可觀測性需要能夠衡量特定系統中資料質量的能力。這可以包括為資料質量建立度量和基準，例如資料完整性、正確性和一致性。
自動化 − 資料可觀測性需要在切實可行的情況下自動化監控和管理任務。這包括使用工具和技術來自動化資料質量檢查和警報。
協作 − 資料可觀測性需要資料工程師、軟體開發人員和運營團隊之間的密切協作。組織可以透過協作監控和管理資料質量來確保其軟體應用程式使用準確和可信的資料。
資料可觀測性工具的型別
資料可觀測性工具分為多個類別，包括：
資料管道工具 − 這些是資料工程師用來建立和管理分析資料管道的工具。
應用程式資料工具 − 這些工具從應用程式收集資料，以提高站點穩定性、識別效能問題以及建立除錯和故障排除計劃。
機器學習可觀測性工具 − 這些工具幫助資料科學家提高生產中機器學習模型的效能和漂移。
日誌和事件工具 − 用於將可觀測資料的來源與目標連線起來，以及改進資料傳輸。
資料可觀測性可以幫助 DevOps 提高其效能
DevOps 團隊始終重視資料監控，但許多團隊僅限於使用預定義指標進行簡單的持續監控。新的可觀測性平臺有望透過檢測表明即將發生的 IT 問題（在它演變成問題之前）的異常來幫助他們提升水平。
擁有這些知識，DevOps 團隊可以評估問題的根本原因和嚴重性並採取必要的措施，這與以前僅僅依靠排除法來識別核心問題的舊方法大相徑庭。DevOps 團隊使用資料可觀測性解決方案可以獲得對其 IT 和應用程式環境的更深入瞭解，並且可以發現更好、更可操作的智慧，特別是對於推動業務轉型的面向外部的應用程式。
結論
資料可觀測性對於依賴資料來做出業務決策的公司來說是一個重要的問題。組織可以透過實施資料可觀測性標準來確保其資料的準確性、可靠性和可信度，從而實現更好的決策和更好的業務成果。
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