Berapa Banyak Automasi adalah Terlalu Banyak Automasi dalam ETL

Automasi dalam saluran paip ETL (Extract, Transform, Load) ialah pedang bermata dua. Di satu pihak, ia menyelamatkan kita daripada tugasan yang membosankan, berulang, mempercepatkan aliran kerja dan mengurangkan kemungkinan kesilapan manusia. Tetapi di sisi lain, terdapat perkara seperti automasi yang terlalu banyak — di mana perkara yang dimaksudkan untuk menjadikan hidup lebih mudah akhirnya menjadikannya lebih kompleks, tegar atau tidak terurus.

Jadi, di manakah kita membuat garisan? Bagaimanakah kita mencapai keseimbangan yang betul antara automasi yang berkesan dan terlalu kejuruteraan? Mari terokai perkara ini dengan cara yang menyeronokkan dan boleh dikaitkan.

Janji Emas Automasi
Mari kita tetapkan adegan: anda sedang mengusahakan projek data di mana data mentah membanjiri daripada pelbagai sumber. Log daripada aplikasi anda, CSV daripada pemasaran, fail JSON daripada vendor pihak ketiga anda — huru-hara, bukan? Saluran paip ETL anda datang untuk menyelamatkan! Ekstrak data mentah, ubahnya menjadi format yang boleh digunakan dan muatkannya ke dalam gudang di mana penganalisis anda boleh bertanya dengan gembira.

Automasi secara semula jadi menjadi kawan baik anda:

Menjadualkan kerja dengan Aliran Udara atau orkestra lain.
Menggunakan perpustakaan pra-bina untuk transformasi biasa.
Memantau saluran paip untuk membenderakan ralat.
Memusingkan kerja Gam atau Databricks atas permintaan.

Tetapi apa yang berlaku apabila rakan ini melampaui sambutan?

Automasi Terlebih: Apabila Kesederhanaan Berubah Menjadi Kerumitan

1. Automasi Tanpa Kefahaman Perniagaan

Bayangkan anda cuba mengautomasikan setiap kes tepi yang mungkin kerana pasukan anda takut campur tangan manual. Anda menulis skrip untuk mengendalikan setiap transformasi data yang boleh difikirkan: lajur yang tiada, evolusi skema, sekatan yang gagal dan format fail yang aneh.

Tidak lama lagi, saluran paip anda mula menyerupai mesin Rube Goldberg — kucar-kacir yang berbelit-belit dalam tugas, skrip, percubaan semula dan pengendali ralat yang tiada siapa yang memahami sepenuhnya. kenapa? Kerana automasi tidak sejajar dengan keutamaan perniagaan atau keperluan sebenar.

Hasilnya:

Jika sesuatu rosak, penyelesaian masalah menjadi mimpi ngeri.
Pekerja baharu memandang kosong skrip anda dan bertanya, “Mengapa kami memerlukannya lagi?”
Tweak kecil dalam keperluan membawa kepada baik pulih besar.

Pengajaran: Tidak semua masalah memerlukan automasi. Fahami perkara penting untuk diautomatikkan berbanding perkara yang lebih mudah dikendalikan secara manual.

1. Penggunaan Berlebihan Alat dan Rangka Kerja

Dalam ekosistem data moden, tiada kekurangan alatan untuk "membantu" anda mengautomasikan aliran kerja ETL:

Orkestrasi: Aliran Udara Apache, Pengawas, Dagster.
Transformasi: dbt, Gam, Spark, Talend.
Pengesahan Data: Jangkaan Hebat, Deequ.

Pada satu ketika, seseorang berkata, “Mengapa tidak menggunakan kesemuanya?”

Tiba-tiba, anda mempunyai kerja dbt pencetus Aliran Udara, yang memanggil kerja Spark, dan kemudian log keluaran ke Jangkaan Hebat untuk pengesahan. Kedengaran hebat, bukan? Kecuali sekarang anda telah melapisi begitu banyak alatan yang:

Isu penyahpepijatan memerlukan anda merentasi lima papan pemuka.
Saluran paip penggunaan menjadi rapuh kerana setiap alat mempunyai ciri tersendiri.
Penyelenggaraan mengambil masa lebih lama daripada membina saluran paip di tempat pertama.

Pelajaran: Gunakan tindanan minimum yang berdaya maju. Lebih banyak alatan tidak menyamai automasi yang lebih baik.

1. Mengautomasikan Perkara yang Tidak Sepatutnya Diautomatikkan

Hanya kerana anda boleh mengautomasikan sesuatu tidak bermakna anda harus melakukannya. Mari kita ambil contoh:

Kes 1: Mengendalikan ketidakpadanan skema secara automatik dalam kerja ETL anda. Bunyinya bagus, tetapi jika skema data anda berubah secara tidak dijangka, adakah anda benar-benar mahu saluran paip anda diteruskan secara senyap?

Kes 2: Memadamkan baris data "bermasalah" secara automatik tanpa campur tangan manusia. Sudah tentu, saluran paip berjaya, tetapi kini anda kehilangan data dalam laporan anda tanpa kesan apa yang berlaku.

Sesetengah aspek ETL — terutamanya yang memerlukan pertimbangan atau pengawasan — lebih baik diserahkan kepada manusia.

Pelajaran: Automatikkan di mana anda mempunyai peraturan yang jelas dan pasti. Biarkan kawasan kelabu untuk campur tangan manusia.

Kisah Seram Kehidupan Sebenar Terlalu Automasi

1. Saluran Paip Yang Tidak Boleh Berhenti Berjalan

Sebuah pasukan mengautomasikan mekanisme percubaan semula untuk memastikan saluran pemprosesan data mereka "tidak pernah gagal." Di atas kertas, ia masuk akal: jika berlaku masalah, cuma cuba semula sehingga berjaya.

Perkara yang mereka tidak jangkakan: fail huluan yang buruk menyebabkan saluran paip mereka memasuki gelung percubaan semula yang tidak terhingga, menggunakan sumber awan dan mengumpulkan bil besar-besaran. Aduh!

1. Kematian melalui Parameterisasi

Dalam usaha menjadikan saluran paip ETL mereka "generik", pasukan data memperkenalkan 100 parameter. Ahli pasukan baharu meluangkan lebih banyak masa untuk memahami parameter yang hendak diubah daripada melakukan kerja yang bermakna.

Ironisnya, saluran paip terparameter adalah kurang fleksibel berbanding versi berkod keras yang lebih ringkas.

1. Amaran Menjadi Liar

Pemantauan automatik pasukan untuk menghantar makluman mengenai setiap kegagalan ETL — besar atau kecil. Dalam masa sebulan, makluman menjadi bunyi latar belakang. Apabila ralat kritikal berlaku, tiada siapa yang perasan kerana mereka sudah mengabaikan bunyi itu.

Mencapai Imbangan yang Betul: Prinsip Automasi Sihat
Jadi, bagaimanakah anda menghalang automasi ETL daripada melampaui batas? Ikut prinsip ini:

1. Mulakan Mudah dan Bina Secara Berperingkat

Sebelum mengautomasikan, tanya diri anda:

Adakah proses ini cukup kerap untuk mewajarkan automasi?
Apakah kos kegagalan berbanding kos campur tangan manual?

Mulakan dengan automasi yang minimum. Perhatikan titik kesakitan, kemudian automasi bahagian tersebut sahaja.

1. Terima Kegagalan dan Pengawasan Manual

Daripada cuba menjadikan saluran paip anda kalis peluru, biarkan kegagalan muncul supaya ia boleh dianalisis. Bina papan pemuka dan log yang memberikan pandangan yang jelas tentang perkara yang salah. Memperkenalkan campur tangan manual untuk senario berisiko tinggi atau samar-samar.

1. Ikuti Prinsip KISS (Keep It Simple, Bodoh)

Saluran paip ETL sepatutnya mudah untuk:

Faham.
Nyahpepijat.
Panjangkan.

Jika menambah lebih banyak automasi merumitkan mana-mana perkara ini, pertimbangkan semula keperluannya.

1. Selaraskan Automasi dengan Keperluan Perniagaan

Sentiasa ikat automasi ETL anda kembali kepada matlamat perniagaan:

Adakah ia menjimatkan masa untuk penganalisis dan jurutera?
Adakah ia meningkatkan kualiti dan kebolehpercayaan data?
Adakah ia mengurangkan kos operasi?

Jika jawapannya tidak, anda berkemungkinan terlalu mengautomasikan.

Kesimpulan: Automasi sebagai Alat, Bukan Matlamat
Automasi ETL bertujuan untuk memperkasakan pasukan data, bukan membebankan mereka. Ia adalah alat, bukan matlamat utama. Apabila automasi berjalan terlalu jauh, ia memperkenalkan kerumitan, ketegaran dan kerapuhan ke dalam aliran kerja anda.

Pengambilan utama: mengautomasikan dengan sengaja. Fahami sebab di sebalik setiap keputusan, pastikan proses anda mudah dan berikan ruang untuk pengawasan manusia. Kadangkala, sedikit kerja manual jauh lebih baik daripada kekusutan automasi yang terlalu direkayasa.

Jadi, pada kali seterusnya anda mendapati diri anda berkata, "Mari kita mengautomasikan ini juga," jeda dan tanya: Adakah ini perlu, atau adakah saya membina mesin Rube Goldberg?

Pastikan ia mudah. Pastikan ia terurus. Jagalah ia sebagai manusia.

Atas ialah kandungan terperinci Berapa Banyak Automasi adalah Terlalu Banyak Automasi dalam ETL. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!