À medida que as organizações crescem e as pilhas de tecnologia subjacentes que as alimentam se tornam mais complicadas (pense: passar de uma arquitetura monolítica para uma arquitetura de microsserviços), tornou-se importante para as equipes de DevOps do departamento de engenharia de software manter um pulso constante sobre a integridade de seus sistemas e implantar abordagens de integração e desenvolvimento contínuos (CI/CD).
Leia todos os tópicos:
- A Observabilidade de Dados é Essencial para o DataOps
- Por que a Observabilidade de Dados é Importante?
- Os Principais Recursos das Ferramentas de Observabilidade de Dados
- Observabilidade de Dados versus Testes de Dados
- Observabilidade de Dados versus Monitoramento de Pipeline de Dados
- Observabilidade de Dados versus Qualidade dos Dados
- Observabilidade de Dados versus Engenharia de Confiabilidade de Dados
- Qualidade dos Dados versus Confiabilidade dos Dados
- Sinais de que VOCÊ precisa de uma Plataforma de Observabilidade de Dados
- O Futuro da Observabilidade de Dados
A Observabilidade de Dados, uma adição mais recente ao léxico da engenharia de software, atende a essa necessidade e refere-se ao monitoramento, rastreamento e triagem de incidentes para evitar tempo de inatividade de aplicativos de software.
Basicamente, existem três pilares de dados de observabilidade:
Métricas referem-se a uma representação numérica de dados medidos ao longo do tempo.
Logs, um registro de um evento que ocorreu em um determinado carimbo de data/hora, também fornecem um contexto valioso sobre quando um evento específico ocorreu.
Os rastreamentos representam eventos causalmente relacionados em um ambiente distribuído.
Juntos, esses três pilares e soluções de gerenciamento de aplicativos (APM), como DataDog ou Splunk, deram às equipes de DevOps e aos engenheiros de software conhecimento e insights valiosos para prever o comportamento futuro e, por sua vez, confiar em seus sistemas de TI para cumprir os SLAs .
As equipes de Engenharia de Dados precisavam de processos e ferramentas semelhantes para monitorar seus pipelines de ETL (ou ELT) e evitar tempo de inatividade de dados em seus sistemas de dados. Insira a observabilidade dos dados.
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