Loader

Эффективные инструменты DataOps для повышения производительности

Одними из самых продаваемых книг всех времен являются книги по саморазвитию. Чтение о потенциале перемен всегда интригует людей настолько, что они покупают такую  книгу. Чтобы добиться успеха в осуществлении позитивных изменений, вы должны  измениться. Привычки людей знакомы и безопасны, а перемены требуют усилий в уловиях неизвестного результата. Поэтому люди обычно придерживаются проверенного метода — даже если это то, что они пытаются изменить.  

В большинстве книг по саморазвитию проблема легко определяется, но ее решение требует усилий. Обсуждаемые решения должны применяться человеком в повседневной жизни. Если решение не применимо к конкретной проблеме человека, процесс улучшения останавливается. 

В более совершенном мире человек получал бы обратную связь в реальном времени о том, как такое решение улучшает его текущую ситуацию. Такая прямая обратная связь позволила бы человеку понять, стоит ли ему доводить дело до конца. Хотя такого механизма реального времени не существует для книг по саморазвитию(пока), он существует для данных. DataOps — это методология проектирования данных, созданная для обеспечения такой обратной связи с процессами и конвейерами данных.  

Инженеры по обработке данных знают о неэффективности и ручных задачах в их массиве данных. Различные ИТ-подразделения неэффективно взаимодействуют (или вообще не взаимодействуют), а инструменты, предназначенные для выполнения одной задачи, не позволяют другой команде получить доступ к данным. В результате качество и ценность данных, предоставляемых конечным пользователям, значительно ниже ожиданий. Это снижает эффективность программного обеспечения и удовлетворенность конечных пользователей.  

 Инженеры по обработке данных также знают, что интеграция источников данных происходит бессистемно, вручную и зачастую проблематично. И когда какой-то аспект конвейера данных меняется, вызывая случайное замедление производительности, это вызывает, в свою очередь, недовольство  конечных пользователей. Однако неуверенность в том приведет ли  изменение процесса к значительным улучшениям, а также затраты времени на изменение процесса затрудняют для руководства обоснование изменений. 

Другими словами, руководство находится в книжном магазине, читает книги по саморазвитию, просматривает решения, но не может или не хочет нажимать на спусковой крючок, чтобы предпринять действия, необходимые для создания позитивных изменений. 

Именно здесь на помощь приходит DataOps. DataOps предоставляет многократно используемые строительные блоки для разработки и интеграции данных, автоматизации для обеспечения точности данных, а также мониторинга на всех этапах жизненного цикла для поддержания и повышения производительности и эффективности предоставления данных. С помощью DataOps мы внедряем наблюдаемость на каждом этапе процесса разработки данных, обеспечивая циклы обратной связи и позволяя командам выявлять проблемы и быстро их устранять.  

DataOps обеспечивает эффективный мониторинг и обратную связь со всеми аспектами процесса проектирования данных на каждом этапе жизненного цикла данных — от поиска источников данных через разработку до доставки приложения конечному пользователю — так что эти процессы могут воспользоваться контурами обратной связи для формирования непрерывного цикла связи и совершенствования всех компонентов и процессов. На Рисунке 1 сверху показан процесс конвейера проектирования данных, а снизу — обратная связь с DataOps. 

 

Рисунок 1: Рабочий процесс проектирования данных с обратной связью DataOps 

Для обеспечения этой обратной связи необходимы эффективные инструменты. У SolarWinds есть мощные и полезные инструменты в этой области, предназначенные для значительного улучшения цикла обратной связи.  

    • SolarWinds®Database Mapper для сопоставления и документирования источников данных, создания словарей данных и отслеживания изменений документации. 
    • SolarWinds Task Factory для внедрения многократно используемых и предсказуемых компонентов интеграции данных с целью оптимизации процессов интеграции данных. Task Factory помогает значительно ускорить создание конвейеров данных, повысить качество данных, устраняя неизвестность исходных компонентов конвейера данных, и сократить количество человеческих ошибок за счет автоматизации задач, которые в противном случае выполнялись бы вручную.  
    • SolarWinds SQL Sentry для мониторинга производительности на протяжении всего процесса DataOps, обеспечивая наблюдаемость и предоставляя циклы обратной связи, чтобы обеспечить поддержание эффективности. 

Почти каждый процесс разработки данных можно улучшить. Изменения не только возможны, но и необходимы для повышения конкурентных преимуществ вашей организации. Внедрение DataOps может быть сложным, если у вас нет подходящего инструментария. Но при наличии необходимых инструментов ваша ИТ-организация сможет быстро внедрить DataOps, улучшить наблюдаемость на каждом уровне процесса DataOps, поддерживать высокое качество данных и обеспечить высокую ценность бизнеса для конечных пользователей.

Украина, Грузия, Армения — solarwinds.sales@oberig-it.com, +38 099 427 94 04.
Казахстан — info.kz@oberig-it.com, +7 775 395 0803.
Узбекистан, Кыргызстан, Таджикистан, Туркменистан — info.uz@oberig-it.com, +99897 746 83 40.
Беларусь, Молдова, Румыния — info.md@oberig-it.com, +373 686 76535.
Азербайджан — info.az@oberig-it.com, +994 50 6826105.

Источник: https://orangematter.solarwinds.com/2021/10/25/effective-dataops-tools-for-improving-performance/