来自不同来源的数据不断增加，这已成为组织及其数据工程师使用缺乏灵活性的现有过时工具堆栈持续管理的重大挑战。由于缺乏对外部来源提供的数据结构的控制，组织难以识别和响应数据的变化，这对于业务用户的下游分析和决策可能是灾难性的。所有这些问题都指向一个现实，即如果没有有效的数据可观察性，公司将难以将数据视为资产。
数据可观测性：关键支柱解释
数据可观测性通过实时监控、分析和告警确保数据可靠、准确且可用。其核心支柱可维护现代数据堆栈的运行状况，并为快速问题检测和诊断提供可见性。由于数据可观测性的以下五个关键支柱，包括数据工程师和科学家在内的所有利益相关者都可以获得可见性，从而确保数据在整个生命周期内的质量：
1. 数据监控和告警：检测模式和异常，出现问题时生成告警。该过程还涉及验证数据的质量、一致性和完整性，同时确保需要数据的人可以随时访问数据。这是通过在数据管道中嵌入数据质量检查来完成的。这些嵌入式数据质量检查可搜索模式和异常，并在出现问题时生成警报。它们还涉及跟踪和检测架构偏移、数据更改、管道运行时、频率，以及识别可能影响数据流的瓶颈或其他问题。
3. 观察数据基础设施：监控计算、存储、内存利用率和网络流量等指标。这是通过监控分布在本地以及私有云和公共云中的数据库、存储系统以及识别可能影响数据性能和可用性的问题来实现的。
4. 数据使用情况：观察查询性能、用户行为和数据访问模式等指标。它还根据数据分析师、数据科学家和业务用户等利益相关者的利用，确定可能影响数据驱动决策的效率和有效性的任何问题。
5. 利用率和成本监控：跟踪与数据管道管理相关的费用，例如基础设施和存储成本以及资源消耗。该方法还涉及确定节省成本的机会并优化资源利用率，以保持数据管道和系统的高性能和可靠性。
实现数据可观测性实践
组织可以遵循基本结构来实现数据可观测性。第一步涉及通过确定工作范围、让利益相关者参与以及设定目标、指标和路线图来定义战略。接下来，通过选择适合您的要求和预算的监视、警报、日志管理和可视化工具来选择正确的工具。然后，通过设置数据管道、ETL 流程、数据库、存储系统和云平台的监视和跟踪来设计控制中心。利用日志聚合器和仪表板来跟踪延迟、吞吐量、错误率、资源使用情况和网络流量等指标。
建立事件管理流程（包括报告、会审和解决）、定义角色和职责、建立升级路径以及为常见方案制定行动手册也很重要。最后，通过分析指标和警报、确定需要改进的领域以及对监视和警报过程实施更改，不断改进数据可观测性做法。
数据可观测性优势
成功实施数据可观测性实践使企业能够降低风险、提高数据质量、加快决策制定、确保合规性、减少停机时间、主动解决数据管道问题以及优化现代数据环境。
投资于数据可观测性对于释放数据的全部潜力并在数字时代获得竞争优势至关重要。它对于管理现代数据堆栈的企业至关重要，可确保可靠、准确和可用的数据。最终，这为明智的决策和推动业务成果铺平了道路。实时监控和分析数据管道可提高运营效率并最大限度地减少停机时间。通过实施数据可观测性实践，组织可以在优化数据基础架构的同时满足关键的合规性要求。
组织可以遵循基本结构来实现数据可观测性。第一步涉及通过确定工作范围、让利益相关者参与以及设定目标、指标和路线图来定义战略。接下来，通过选择适合您的要求和预算的监视、警报、日志管理和可视化工具来选择正确的工具。然后，通过设置数据管道、ETL 流程、数据库、存储系统和云平台的监视和跟踪来设计控制中心。利用日志聚合器和仪表板来跟踪延迟、吞吐量、错误率、资源使用情况和网络流量等指标。
建立事件管理流程（包括报告、会审和解决）、定义角色和职责、建立升级路径以及为常见方案制定行动手册也很重要。最后，通过分析指标和警报、确定需要改进的领域以及对监视和警报过程实施更改，不断改进数据可观测性做法。
