Ландшафт данных стремительно развивается, и объем ежедневно создаваемых и распространяемых данных просто поражает воображение. Согласно отчету Statista, в настоящее время существует около 120 зеттабайт данных (по состоянию на 2023 год), и, по прогнозам, к 2025 году это число достигнет 181 зеттабайта.
Объем данных, созданных и потребленных во всем мире с 2010 по 2020 год, с прогнозами на 2021-2025 годы (в зеттабайтах). (Источник: statista.com)
По мере того как объем данных продолжает стремительно расти, растет и спрос на эффективные решения и инструменты для управления данными и обеспечения их наблюдаемости. Действительная ценность данных заключается в том, как они используются.
Одного сбора и хранения данных недостаточно; их необходимо правильно использовать, чтобы получить ценные сведения. Эти данные могут варьироваться от демографических показателей до поведения потребителей и даже прогнозов будущих продаж, предоставляя беспрецедентный ресурс для процессов принятия решений в бизнесе. Кроме того, благодаря данным, получаемым в режиме реального времени, компании могут быстро принимать обоснованные решения, адаптироваться к рынку и использовать новые возможности. Однако это возможно только в том случае, если данные качественные, устаревшие, недостоверные или труднодоступные.
Именно здесь на помощь приходит DataOps , который играет решающую роль в оптимизации и рационализации процессов управления данными, включая использование инструментов DataOps.
DataOps — это набор лучших практик и инструментов, направленных на улучшение взаимодействия, интеграции и автоматизации операций и задач по управлению данными. DataOps стремится улучшить качество, скорость и взаимодействие при управлении данными с помощью интегрированного и процессно-ориентированного подхода, используя автоматизацию и гибкие методы разработки программного обеспечения, аналогичные DevOps, для ускорения и оптимизации процесса предоставления точных данных [1].
Он призван помочь предприятиям и организациям лучше управлять своими конвейерами данных, снизить нагрузку и время, необходимые для разработки и развертывания новых приложений, основанных на данных, и повысить качество используемых данных.
Теперь, когда у нас есть четкое понимание того, что означает DataOps, давайте углубимся в его ключевые компоненты, включая основные инструменты DataOps для интеграции данных, управления качеством данных и их измерения, управления данными, оркестровки данных и DataOps Observability.
Интеграция данных включает в себя интеграцию и тестирование изменений кода и их оперативное развертывание в производственных средах, обеспечивая точность и согласованность данных по мере их интеграции и доставки соответствующим командам.
Управление качеством данных включает в себя выявление, исправление и предотвращение ошибок и несоответствий в данных, обеспечивая высокую надежность и точность используемых данных.
Управление данными обеспечивает последовательный сбор, хранение и использование данных, соблюдение этических норм и соответствие нормативным требованиям.
Оркестровка данных помогает управлять и координировать обработку данных в конвейере, определять и планировать задачи и устранять ошибки, чтобы автоматизировать и оптимизировать поток данных в конвейере данных. Это очень важно для обеспечения бесперебойной работы и производительности данных в конвейере данных.
Наблюдаемость DataOps — это способность контролировать и понимать различные процессы и системы, участвующие в управлении данными, с главной целью обеспечить надежность, достоверность и ценность данных для бизнеса. Это включает в себя все: от мониторинга и анализа конвейеров данных до поддержания качества данных и подтверждения их ценности для бизнеса с помощью показателей финансовой и операционной эффективности.
Наблюдаемость DataOps позволяет предприятиям и организациям повысить эффективность процессов управления данными и более эффективно использовать свои информационные активы. Она помогает обеспечить постоянную корректность, надежность и доступность данных, что, в свою очередь, помогает предприятиям и организациям принимать решения на основе данных, оптимизировать расходы/затраты, связанные с данными, и получать от них больше пользы.
Одним из самых сложных аспектов DataOps является интеграция данных из различных источников и обеспечение качества данных, оркестровки, наблюдаемости, управления стоимостью данных и управления. DataOps нацелена на рационализацию этих процессов и улучшение взаимодействия между командами, что позволяет компаниям принимать более эффективные решения на основе данных и добиваться повышения производительности и результатов [2].
В этой статье мы сосредоточимся на наблюдаемости DataOps и основных инструментах DataOps, которые компании могут использовать для оптимизации процессов управления данными, расходами и совместной работы.
На рынке представлено множество инструментов DataOps, и выбор подходящего может оказаться очень сложной задачей. Чтобы помочь компаниям принять взвешенное решение, в этой статье мы составили список лучших инструментов DataOps, которые можно использовать для управления процессами, основанными на данных.
Fivetran — это очень популярная и широко распространенная платформа интеграции данных, которая упрощает процесс подключения различных источников данных к централизованному хранилищу данных [3]. Это позволяет пользователям или компаниям легко анализировать и визуализировать свои данные в одном месте, устраняя необходимость вручную извлекать, преобразовывать и загружать (ETL) данные из множества различных источников.
Fivetran предоставляет наборы готовых коннекторов для широкого спектра источников данных, включая популярные базы данных, облачные приложения, приложения SaaS и даже плоские файлы. Эти коннекторы автоматизируют процесс извлечения данных, гарантируя, что данные всегда будут актуальными, свежими и точными. Как только данные попадают в центральное хранилище данных, Fivetran выполняет обнаружение схемы и проверку данных, автоматически создавая таблицы и столбцы в хранилище данных на основе структуры источника данных, что позволяет легко настраивать и поддерживать конвейеры данных без необходимости вручную писать пользовательский код.
Fivetran также предлагает такие функции, как дедупликация данных, инкрементное обновление данных и репликация данных в режиме реального времени. Эти функции позволяют гарантировать, что данные всегда будут полными, свежими и точными.
Как функции Fivetran управляют данными. (Источник: fivetran.com) — Оптимизация затрат на Snowflake
РешениеTalend Data Fabric призвано помочь предприятиям и организациям обеспечить здоровые данные, чтобы сохранить контроль над ними, снизить риски и получить огромную прибыль. Платформа объединяет интеграцию, целостность и управление данными, обеспечивая надежные данные, на которые предприятия и организации могут полагаться в процессе принятия решений. Talend помогает компаниям повышать лояльность клиентов, улучшать операционную эффективность и модернизировать ИТ-инфраструктуру.
Уникальный подход Talend к интеграции данных позволяет предприятиям и организациям легко объединять данные из различных источников и принимать все необходимые бизнес-решения. Она позволяет интегрировать практически любые типы данных из любого источника в любой пункт назначения данных (локальный или облачный). Платформа отличается гибкостью, что позволяет предприятиям и организациям создавать конвейеры данных один раз и запускать их в любом месте, без привязки к поставщику или платформе. Кроме того, решение представляет собой «все в одном» (унифицированное решение), объединяющее интеграцию данных, качество данных и обмен данными на простой в использовании платформе.
Data Fabric от Talend предлагает множество лучших в своем классе возможностей интеграции данных, таких как интеграция данных, конструктор конвейеров, инвентаризация данных, подготовка данных, сбор данных об изменениях и сшивание данных. Эти инструменты делают интеграцию данных, обнаружение/поиск данных и обмен данными более управляемыми, позволяя пользователям быстро подготавливать и интегрировать данные, визуализировать их, сохранять их свежесть и безопасно перемещать.
Talend (Источник: talend.com) — оптимизация затрат на Snowflake
StreamSets — это мощная платформа интеграции данных, которая позволяет компаниям контролировать и управлять потоком данных из различных пакетных и потоковых источников в современные аналитические платформы. Вы можете развертывать и масштабировать потоки данных на границе, в помещениях или в облаке, используя совместную визуальную схему конвейера, а также отображать и контролировать их для обеспечения сквозной видимости[4]. Платформа также позволяет применять соглашения об уровне обслуживания данных для обеспечения высокой доступности, качества и конфиденциальности. StreamSets позволяет предприятиям и организациям быстро запускать проекты, устраняя необходимость в специальных навыках кодирования благодаря визуальным функциям проектирования, тестирования и развертывания трубопроводов, доступным через интуитивно понятный графический интерфейс пользователя. С StreamSets хрупкие трубопроводы и потерянные данные больше не будут проблемой, поскольку платформа может автоматически справляться с неожиданными изменениями. Платформа также включает в себя живую карту с метриками, оповещениями и функцией углубления, позволяя предприятиям эффективно интегрировать данные.
StreamSets (Источник: streamsets.com) — оптимизация затрат на снежинки
K2View предоставляет инструменты DataOps корпоративного уровня. Она предлагает платформу data fabric для интеграции данных в режиме реального времени, что позволяет предприятиям и организациям предоставлять персонализированный опыт [6]. Средства интеграции данных корпоративного уровня K2View интегрируют данные из любых источников и делают их доступными для любого потребителя с помощью различных методов, таких как массовый ETL, обратный ETL, потоковая передача данных, виртуализация данных, CDC на основе журналов, интеграция на основе сообщений, SQL и API.
K2View может получать данные из различных источников и систем, улучшать их в режиме реального времени, преобразовывать их в запатентованную микробазу данных, обеспечивать производительность, масштабируемость и безопасность путем сжатия и шифрования микробазы данных по отдельности. Затем она применяет инструменты маскировки, трансформации, обогащения и оркестровки данных»на лету», чтобы сделать данные доступными для авторизованных потребителей в любом формате, соблюдая при этом правила конфиденциальности и безопасности данных.
K2VIEW (Источник: k2view.com) — оптимизация затрат на снежинки
Alteryx — это очень мощная платформа интеграции данных, которая позволяет пользователям легко получать доступ, манипулировать, анализировать и выводить данные. Платформа использует интерфейс drag-and-drop (интерфейс с низким содержанием кода/без кода) и включает в себя множество инструментов и коннекторов(80) для смешивания данных, предиктивной аналитики и визуализации данных[7]. Его можно использовать разово или, что более распространено, как повторяющийся процесс, называемый «рабочим процессом» То, как Alteryx строит рабочие процессы, также служит формой документации процесса, позволяя пользователям просматривать, сотрудничать, поддерживать и улучшать процесс. Платформа может читать и записывать данные в файлы, базы данных и API, а также включает в себя функции прогнозной аналитики и геопространственного анализа. В настоящее время Alteryx используется в различных отраслях промышленности и функциональных областях и может применяться для более быстрой и эффективной автоматизации процессов интеграции данных. Среди распространенных вариантов использования — объединение и манипулирование данными в электронных таблицах, дополнение к разработке SQL, API, облачный или гибридный доступ, наука о данных, геопространственный анализ, а также создание отчетов и информационных панелей.
Примечание: Alteryx часто сравнивают с инструментами ETL, но важно помнить, что его основная аудитория — это аналитики данных. Цель Alteryx — расширить возможности бизнес-пользователей, предоставив им свободу доступа, манипулирования и анализа данных, не прибегая к помощи ИТ.
Alteryx (Источник: alteryx.com) — Оптимизация затрат на снежинки
Monte Carlo — ведущая платформа для мониторинга и наблюдения за корпоративными данными. Она предоставляет комплексное решение для мониторинга и оповещения о проблемах с данными в хранилищах данных, озерах данных, ETL и платформах бизнес-аналитики. Она использует машинное обучение и искусственный интеллект для изучения данных и проактивного выявления проблем, связанных с данными, оценки их влияния и оповещения тех, кто должен знать об этом. Автоматическое и немедленное выявление первопричины проблем позволяет командам быстрее сотрудничать и решать проблемы, а также обеспечивает автоматическую привязку к полям, обнаружение данных и централизованную каталогизацию данных, что позволяет командам лучше понимать доступность, местоположение, состояние и принадлежность своих информационных активов. Платформа разработана с учетом требований безопасности, соответствующим образом масштабируется с предоставляемым стеком и включает в себя возможность внедрения без кода или с низким кодом (code-free) для простого внедрения с существующим стеком данных.
Monte Carlo (Источник: montecarlodata.com) — оптимизация затрат на снежинки
Databand — это платформа мониторинга и наблюдения за данными, недавно приобретенная IBM, которая помогает организациям обнаруживать и устранять проблемы с данными до того, как они повлияют на бизнес. Платформа обеспечивает комплексный сквозной обзор конвейеров данных, начиная с исходных данных, что позволяет предприятиям и организациям обнаруживать и устранять проблемы на ранней стадии, сокращая среднее время обнаружения (MTTD) и среднее время решения (MTTR) с дней и недель до минут.
Одной из ключевых особенностей Databand является способность автоматически собирать метаданные из современных стеков данных, таких как Airflow, Spark, Databricks, Redshift, dbt и Snowflake. Эти метаданные используются для построения исторических базовых показателей общего поведения конвейера данных, что позволяет организациям получить представление о каждом потоке данных от источника до места назначения.
Оптимизация затрат на Snowflake
Databand также обеспечивает управление инцидентами, сквозной трассировкой, мониторинг надежности данных, метрики качества данных, обнаружение аномалий, а также возможности оповещения и маршрутизации DataOps. Благодаря этому предприятия и организации могут повысить надежность и качество данных и визуализировать, как инциденты с данными влияют на компоненты стека данных, расположенные выше и ниже по течению. Совокупность возможностей Databand обеспечивает единое решение для всех инцидентов с данными, позволяя инженерам сосредоточиться на создании современного стека данных, а не на его исправлении.
Datafold — это платформа для обеспечения надежности данных, ориентированная на проактивное управление качеством данных, которая помогает компаниям предотвратить катастрофы с данными. Она обладает уникальной способностью обнаруживать, оценивать и исследовать проблемы качества данных до того, как они повлияют на производительность. Платформа предлагает мониторинг в режиме реального времени, что позволяет быстро выявлять проблемы и предотвращать их превращение в катастрофы данных.
Приборная панель Datafold. (Источник: datafold.com) — Оптимизация затрат на снежинки
Datafold использует возможности машинного обучения и искусственного интеллекта для обеспечения аналитиков информацией в режиме реального времени, позволяя инженерам по обработке данных делать высококачественные прогнозы на основе больших объемов данных.
Некоторые из ключевых особенностей Datafold включают:
Datafold предлагает простой, но интуитивно понятный пользовательский интерфейс (UI) и навигацию с мощными функциями. Платформа позволяет глубоко изучить взаимосвязь между таблицами и массивами данных. Визуализации действительно очень просты для понимания. Мониторинг качества данных также очень гибкий. Однако количество поддерживаемых интеграций данных относительно ограничено.
QuerySurge — это очень мощный/универсальный инструмент для автоматизации тестирования и мониторинга качества данных, особенно для больших данных, хранилищ данных, BI-отчетов и приложений корпоративного уровня. Он разработан специально для бесшовной интеграции, позволяющей непрерывно тестировать и проверять данные по мере их поступления.
Query Surge также предоставляет возможность создавать и запускать тесты без необходимости написания SQL с помощью интеллектуальных мастеров запросов. Это позволяет проводить сравнения на уровне столбцов, таблиц и строк, а также автоматически сопоставлять столбцы. Кроме того, пользователи могут создавать пользовательские тесты, которые можно модулировать с помощью многократно используемых «фрагментов» кода, устанавливать пороговые значения, проверять типы данных и выполнять другие расширенные проверки. QuerySurge также имеет надежные возможности планирования, позволяющие пользователям запускать тесты немедленно, в указанную дату и время. Кроме того, QuerySurge поддерживает 200 поддерживаемых поставщиков и технологических стеков, что позволяет тестировать самые разные платформы, включая большие озера данных, хранилища данных, традиционные базы данных, хранилища документов NoSQL, отчеты BI, плоские файлы, файлы JSON и многое другое.
Query Surge (Источник: querysurge.com) — оптимизация затрат на Snowflake
Одним из ключевых преимуществ QuerySurge является его способность интегрироваться с другими решениями в конвейере DataOps, такими как решения по интеграции данных/ETL, решения по сборке/конфигурации, решения по управлению QA и тестированием. Инструмент также включает панель Data Analytics Dashboard, которая позволяет пользователям отслеживать ход выполнения тестов в режиме реального времени, углубляться в данные для изучения результатов и просматривать статистику выполненных тестов. Кроме того, инструмент имеет встроенную интеграцию с множеством сервисов и любыми другими решениями, имеющими доступ к API.
QuerySurge доступен как в локальной, так и в облачной среде, поддерживает 256-битное шифрование AES, LDAP/LDAPS, TLS, HTTPS/SSL, автоотключение и другие функции безопасности. Одним словом, QuerySurge — это очень мощное и комплексное решение для автоматизации мониторинга и тестирования данных, позволяющее предприятиям и организациям быстро повысить качество данных и снизить риск возникновения проблем с данными на этапе доставки.
RDT от Right Data — это мощная платформа для тестирования и мониторинга данных, которая помогает предприятиям и организациям повысить надежность и доверие к своим данным, предоставляя простой в использовании интерфейс для тестирования, согласования и проверки данных. Она позволяет пользователям быстро выявлять проблемы, связанные с согласованностью, качеством и полнотой данных. Кроме того, это эффективный способ анализа, проектирования, создания, выполнения и автоматизации сценариев сверки и проверки данных, практически не требующий кодирования, что позволяет экономить время и ресурсы.
Right Data (Источник: getrightdata.com/RDt-product) — оптимизация затрат на Snowflake
Ключевые особенности RDT:
Chaos Genius — это мощный инструмент DataOps Observability, который использует ML и AI для обеспечения точных прогнозов затрат и расширенных показателей для мониторинга и анализа данных и бизнес-показателей. Одной из основных причин создания этого инструмента было стремление принести пользу бизнесу, предложив мощный, первый в своем классе инструмент наблюдения DataOps, который поможет контролировать и анализировать данные, снизить расходы и улучшить бизнес-показатели. Инструмент использует машинное обучение и искусственный интеллект (ML/AI), чтобы просеивать данные и предоставлять более точную оценку затрат и улучшенные метрики.
Chaos Genius (Источник: chaosgenius.io)
В настоящее время Chaos Genius предлагает услугу под названием «Наблюдение за снежинками» в качестве одной из своих основных услуг.
Chaos Genius Snowflake Observability (Источник: chaosgenius.io)
Ключевые особенности Chaos Genius (Snowflake Observability) включают:
Unravel — это платформа наблюдаемости DataOps, которая обеспечивает предприятиям и организациям тщательный обзор всего стека данных и помогает им оптимизировать производительность, автоматизировать устранение неполадок, а также управлять и контролировать стоимость всех конвейеров данных. Платформа также предназначена для работы с различными поставщиками облачных услуг, например, Azure, Amazon EMR, GCP, Cloudera и даже с локальными средами, обеспечивая предприятиям гибкость в управлении конвейером данных независимо от места их размещения.
Unravel Data (Источник: unraveldata.com)
Unravel использует возможности машинного обучения и искусственного интеллекта для моделирования конвейеров данных от конца до конца, обеспечивая предприятиям детальное понимание того, как данные проходят через их системы. Это позволяет предприятиям/организациям выявлять «узкие места», оптимизировать распределение ресурсов и повышать общую производительность своих конвейеров данных.
Модель данных платформы позволяет компаниям исследовать, коррелировать и анализировать данные по всей среде, обеспечивая глубокое понимание того, как используются приложения, сервисы и ресурсы, что работает, а что нет, что позволяет компаниям быстро выявлять потенциальные проблемы и принимать немедленные меры по их устранению. Кроме того, Unravel обладает функциями автоматического устранения неполадок, которые помогают предприятиям быстро найти причину проблемы и принять меры по ее устранению, что позволяет сэкономить огромные средства и сделать конвейеры данных более надежными и эффективными.
Apache Airflow — это инструмент для оркестровки рабочих процессов DataOps с открытым исходным кодом, позволяющий программно создавать, планировать и контролировать рабочие процессы. Сначала его разработала компания Airbnb, а теперь он находится в собственности Apache Software Foundation [8]. Это инструмент для выражения и управления конвейерами данных, который часто используется в инженерии данных. Он позволяет пользователям определять, планировать и контролировать рабочие процессы в виде направленных ациклических графов (DAG) задач. Airflow предоставляет простой и мощный способ управления конвейерами данных, он прост в использовании, что позволяет пользователям быстро создавать и управлять сложными рабочими процессами; кроме того, он имеет большое и активное сообщество, которое предоставляет множество плагинов, коннекторов и интеграций с другими инструментами, что делает его очень универсальным.
Apache Airflow (Источник: airflow.apache.org)
Ключевые особенности Airflow включают:
Shipyard — это мощный инструмент оркестровки данных, призванный помочь командам, работающим с данными, оптимизировать и упростить рабочие процессы и предоставлять данные с очень высокой скоростью. Инструмент не зависит от кода, что позволяет командам развертывать код на любом языке, который они предпочитают, и не требует сложного обучения. Он готов к работе в облаке, а значит, избавляет команды от необходимости тратить часы на настройку и управление серверами. Вместо этого они могут организовывать свои рабочие процессы в облаке, что позволяет им сосредоточиться на том, что они умеют делать лучше всего — работать с данными. Shipyard также может выполнять тысячи заданий одновременно, что делает его идеальным для масштабирования задач по обработке данных. Инструмент может динамически масштабироваться в зависимости от потребностей, обеспечивая бесперебойную и эффективную работу рабочих процессов даже при работе с большими объемами данных.
Shipyard (Источник: shipyardapp.com)
Shipyard имеет очень интуитивно понятный визуальный интерфейс, позволяющий пользователям создавать рабочие процессы прямо из интерфейса и вносить необходимые изменения путем перетаскивания. Расширенное планирование, веб-крючки и триггеры по требованию позволяют легко автоматизировать рабочие процессы по любому расписанию. Кроме того, Shipyard позволяет создавать кросс-функциональные рабочие процессы, что означает, что весь процесс обработки данных может быть взаимосвязан на протяжении всего жизненного цикла данных, помогая командам отслеживать весь путь данных, от сбора и обработки данных до визуализации и анализа.
Shipyard также предоставляет мгновенные уведомления, которые помогают командам обнаружить и устранить критические сбои еще до того, как кто-то их заметит. Кроме того, в нем предусмотрены автоматические повторные попытки и прерывания, которые обеспечивают устойчивость рабочих процессов, так что командам не нужно и пальцем шевелить. Кроме того, он позволяет выявить и устранить первопричину в режиме реального времени, так что команды могут восстановить работоспособность в считанные секунды. Кроме того, это решение позволяет командам подключить весь стек данных за считанные минуты, беспрепятственно перемещая данные между существующими инструментами в стеке данных, независимо от поставщика облачных услуг. Благодаря более чем 20 интеграциям и 60 шаблонам с низким содержанием кода на выбор команды, работающие с данными, могут подключить свои существующие инструменты в рекордно короткие сроки!!!
Dagster — это платформа для оркестровки данных нового поколения с открытым исходным кодом для разработки, производства и наблюдения за активами данных в режиме реального времени. Ее основная цель — предоставить инженерам, специалистам по исследованию данных и разработчикам единый опыт управления всем жизненным циклом активов данных, от разработки и тестирования до производства и мониторинга. Используя Dagster, пользователи могут управлять своими активами данных с помощью кода и отслеживать «прогоны» всех заданий в одном месте с помощью представления временной шкалы прогонов. С другой стороны, представление подробностей выполнения позволяет пользователям увеличить масштаб выполнения и выявить проблемы с хирургической точностью.
Dagster также позволяет пользователям видеть контекст каждого актива и обновлять его в одном месте, включая материализации, линейку, схему, расписание, разделы и многое другое. Кроме того, в нем можно запускать и отслеживать обратные заполнения для каждого раздела данных. Dagster — это платформа оркестровки корпоративного уровня, в которой приоритет отдается опыту разработчиков (DX) благодаря полностью бессерверным гибридным развертываниям, нативным ветвлениям и готовой конфигурации CI/CD.
Dagster (Источник: dagster.io)
AWS Glue — это инструмент оркестровки данных, который позволяет легко обнаруживать, подготавливать и объединять данные для аналитики и процессов машинного обучения. С помощью Glue вы можете просматривать источники данных, извлекать, преобразовывать и загружать данные (ETL), а также создавать/планировать конвейеры данных, используя простой визуальный интерфейс UI. Glue также может использоваться для аналитики и включает инструменты для создания, выполнения заданий и реализации рабочих процессов. AWS Glue предлагает обнаружение данных, ETL, очистку и централизованную каталогизацию и позволяет подключаться к более чем 70 различным источникам данных [9]. Вы можете создавать, запускать и контролировать ETL-конвейеры для загрузки данных в озера данных и запрашивать каталогизированные данные с помощью Amazon Athena, Amazon EMR и Redshift Spectrum. Это бессерверное решение, то есть нет инфраструктуры, которой нужно управлять, и оно поддерживает все виды рабочих нагрузок, таких как ETL, ELT и потоковая обработка данных, собранные в одном сервисе. AWS Glue очень удобен в использовании и подходит для всех типов пользователей, включая разработчиков и бизнес-пользователей. Его способность масштабироваться по требованию позволяет пользователям сосредоточиться на важных видах деятельности, которые извлекают максимальную ценность из данных; он может работать с данными любого объема и поддерживать все типы данных и вариации схем.
AWS Glue (Источник: aws.amazon.com/glue)
AWS Glue предоставляет массу замечательных функций, которые можно использовать в рабочем процессе DataOps, например:
Collibra — это ориентированный на предприятия инструмент управления данными, который помогает компаниям и организациям понимать и управлять своими активами данных. Он позволяет предприятиям и организациям создавать инвентаризацию активов данных, собирать метаданные о них и управлять этими активами для обеспечения соответствия нормативным требованиям. Инструмент в основном используется ИТ-специалистами, владельцами данных и администраторами, отвечающими за защиту данных и соответствие нормативным требованиям, для инвентаризации и отслеживания использования данных. Основная цель Collibra — защитить данные, обеспечить их надлежащее управление и использование, а также устранить потенциальные штрафы и риски, связанные с несоблюдением нормативных требований.
Collibra (Источник: collibra.com)
Collibra предлагает шесть ключевых функциональных областей для помощи в управлении данными:
Alation — это инструмент каталога данных корпоративного уровня, который служит единой точкой отсчета для всех данных организации. Он автоматически просматривает и индексирует более 60 различных источников данных, включая локальные базы данных, облачные хранилища, файловые системы и инструменты BI. Используя журнал запросов, Alation анализирует запросы, чтобы определить наиболее часто используемые данные и лиц, которые чаще всего их используют, что составляет основу каталога. Пользователи могут сотрудничать и предоставлять контекст для данных. С помощью каталога аналитики и ученые могут быстро и легко находить, изучать, проверять и повторно использовать данные, что повышает их производительность. Alation также может использоваться для управления данными, позволяя аналитикам эффективно управлять и применять политики для потребителей данных.
Alation (Источник: Alation)
Основные преимущества использования Alation:
Alation предлагает различные решения для повышения производительности, точности и принятия решений на основе данных. К ним относятся:
Databricks — это облачная платформа для создания озер, основанная в 2013 году создателями Apache Spark, Delta Lake и MlFlow [10]. Она объединяет хранилища данных и озера данных, предоставляя открытую и единую платформу для данных и искусственного интеллекта. Архитектура Databricks Lakehouse предназначена для управления всеми типами данных и не зависит от облака, что позволяет управлять данными, где бы они ни хранились. Команды могут сотрудничать и получать доступ ко всем данным, необходимым для инноваций и улучшений. Платформа включает в себя надежность и производительность Delta Lake в качестве основы для озера данных, тонкое управление и поддержку сценариев использования на основе персон. Она также обеспечивает мгновенные и бессерверные вычисления, управляемые Databricks. Платформа Lakehouse устраняет проблемы, связанные с традиционными средами данных, такими как изолированные данные и сложные структуры данных. Она простая, открытая, мультиоблачная и поддерживает различные рабочие нагрузки на группы данных. Платформа обеспечивает гибкость при использовании существующей инфраструктуры, проектов с открытым исходным кодом и партнерской сети Databricks.
Databricks (Источник: databricks.com)
Snowflake — это облачная платформа данных, предлагающая модель «программное обеспечение как услуга» для хранения и анализа больших объемов данных. Она разработана для поддержки высокого уровня параллелизма, масштабируемости и производительности. Она позволяет клиентам сосредоточиться на извлечении пользы из своих данных, а не на управлении инфраструктурой, в которой они хранятся. Компания была основана в 2012 году тремя специалистами — Бенуа Дашвилем, Тьерри Круанесом и Марцином Зуковски [11]. Snowflake работает поверх облачной инфраструктуры, такой как AWS, Microsoft Azure и облачные платформы Google. Она позволяет клиентам хранить и анализировать свои данные, используя эластичность облака, обеспечивая скорость, простоту использования, экономическую эффективность и масштабируемость. Она широко используется для хранилищ данных, озер данных и инженерии данных. Она разработана с учетом всех сложностей современных процессов управления данными. Кроме того, она поддерживает различные приложения для анализа данных, такие как BI-инструменты, ML/AI и наука о данных. Snowflake также произвела революцию в модели ценообразования, используя «модель использования», которая ориентирована на потребление пользователя в зависимости от того, вычисляет он данные или хранит их, что делает все более гибким и эластичным.
Snowflake (Источник: snowflake.com)
Ключевые особенности Snowflake включают:
Google BigQuery — это полностью управляемое и бессерверное хранилище данных, предоставляемое Google Cloud, которое помогает организациям управлять и анализировать большие объемы данных с помощью встроенных функций, таких как машинное обучение, геопространственный анализ и бизнес-аналитика[12]. Оно позволяет предприятиям и организациям легко хранить, получать, накапливать, анализировать и визуализировать большие объемы данных. Bigquery рассчитана на работу с данными масштаба до петабайта и поддерживает SQL-запросы для анализа данных. Платформа также включает BigQuery ML, которая позволяет компаниям или пользователям обучать и выполнять модели машинного обучения на основе корпоративных данных без необходимости их перемещения.
BigQuery (Источник: cloud.google.com/bigquery)
BigQuery интегрируется с различными инструментами бизнес-аналитики и может быть легко доступен через облачную консоль, инструмент командной строки и даже API. Кроме того, он напрямую интегрирован со службой управления идентификацией и доступом Google Cloud, что позволяет безопасно обмениваться данными и аналитическими выкладками в разных организациях. С BigQuery компаниям приходится платить только за хранение данных, запросы и потоковую вставку. Загрузка и экспорт данных абсолютно бесплатны.
Amazon Redshift — это облачный сервис хранения данных, позволяющий хранить и анализировать большие массивы данных. Он также полезен для миграции БОЛЬШИХ баз данных. Сервис полностью управляем и обеспечивает масштабируемость и экономическую эффективность при хранении и анализе больших объемов данных. В нем используется SQL для анализа структурированных и полуструктурированных данных из различных источников, включая хранилища данных, оперативные базы данных и озера данных, что обеспечивается аппаратными средствами, разработанными AWS, и поддержкой искусственного интеллекта и машинного обучения; благодаря этому он способен обеспечить оптимальную экономическую эффективность в любом масштабе. Сервис также обеспечивает высокую скорость работы и эффективные запросы для принятия бизнес-решений.
Amazon Redshift (Источник: Amazon Redshift)
Ключевые особенности Amazon Redshift включают:
Поскольку объем данных продолжает расти беспрецедентными темпами, потребность в эффективных решениях для управления данными и наблюдения за ними как никогда высока. Но просто собирать и хранить данные не получится — важны те знания и ценности, которые они могут дать. Однако этого можно добиться, только если данные качественные, актуальные и легкодоступные. Именно здесь на помощь приходит DataOps — мощный набор лучших практик и инструментов DataOps для улучшения взаимодействия, интеграции и автоматизации, позволяющий компаниям оптимизировать конвейеры данных, снизить затраты и рабочую нагрузку, а также повысить качество данных. Таким образом, используя вышеупомянутые инструменты, предприятия могут минимизировать расходы, связанные с данными, и извлекать из них максимальную ценность.
Не позволяйте своим данным пропадать зря — используйте их мощь с помощью DataOps.
Основные компоненты DataOps включают интеграцию данных, управление качеством данных, управление данными, оркестровку данных и наблюдаемость DataOps.
Наблюдаемость DataOps — это способность контролировать и понимать различные процессы и системы, участвующие в управлении данными, с главной целью обеспечить надежность, достоверность и ценность данных для бизнеса.
Платформа DataOps — это инструмент или набор инструментов, позволяющий предприятиям внедрять практику DataOps и оптимизировать процессы управления данными.
Методология DataOps — это структурированный подход, который позволяет организациям создавать и развертывать аналитические системы и конвейеры данных, используя повторяющийся процесс. Она обеспечивает основу для эффективной и последовательной разработки и развертывания решений, основанных на данных.
Переведено с сайта Chaosgenius
Краткое резюме: как превратить сеть сайтов в стабильный источник дохода Создание сети информационных сайтов —…
Знаете ли вы, что невидимые технические ошибки могут «съедать» до 90% вашего потенциального трафика из…
Введение: почему мониторинг цен — необходимость, а защита — не преграда Представьте, что вы пытаетесь…
Значительная часть трафика на любом коммерческом сайте — это не люди. Это боты, которые могут…
Систематический мониторинг цен конкурентов — это не просто способ избежать ценовых войн, а доказанный инструмент…
Краткое содержание В мире, где 93% потребителей читают отзывы перед покупкой 1, а рейтинг компании…