Izbira orodij za avtomatizacijo testiranja podatkovnega cevovoda (2. del) - DATAVERSITY

Ponovno objavil Platon

Spremljevalci: 0

In prvi del v tej objavi v spletnem dnevniku smo opisali, zakaj obstajajo številni izzivi za razvijalce orodij za testiranje podatkovnih cevovodov (zapletenost tehnologij, velika raznolikost podatkovnih struktur in formatov ter potreba po podpori različnih cevovodov CI/CD). Opisanih je bilo več kot 15 različnih kategorij testnih orodij, ki jih potrebujejo razvijalci cevovodov.

Drugi del se poglobi v te zapletenosti in izpostavlja zapletenosti, ki stojijo na poti do univerzalnih orodij za testiranje, ki jih je mogoče uporabiti za najrazličnejše podatkovnih cevovodov. Nato opišemo, kako lahko poiščete posamezna orodja in ogrodja za testiranje cevovoda podatkov, ki ustrezajo vašim potrebam.

Razmislite o možnostih za okvire orodja za testiranje cevovoda podatkov

Kakšne so resnične rešitve za izzive lastnikov podatkovnih cevovodov pri izbiri avtomatiziranih testnih orodij za podporo njihovim raznolikim zahtevam glede testiranja podatkovnih cevovodov?

Zaradi raznolikosti in zapletenosti sistemov za upravljanje podatkov je lahko izbira avtomatiziranih testnih orodij za podatkovne kanale zahtevna. Vendar pa lahko praktične rešitve lastnikom podatkovnih cevovodov pomagajo pri sprejemanju modrih odločitev.

Modularni okviri orodij: Namesto da bi se odločili za eno samo monolitno orodje, razmislite o modularnih ogrodjih, ki omogočajo zmožnosti plug-and-play. Ta ogrodja lastnikom cevovodov omogočajo integracijo specifičnih testnih modulov ali vtičnikov, prilagojenih za vsako edinstveno tehnologijo ali zahtevo. Prednost: Zagotavlja prilagodljivost za prilagajanje različnim tehnologijam in jo je mogoče enostavno razširiti, ko se komponente cevovoda razvijajo ali spreminjajo.
Izbira hibridnega orodja: Namesto iskanja enega orodja za vse, uporabite kombinacijo specializiranih orodij. Uporabite na primer eno orodje, namenjeno preverjanju podatkovnega toka v realnem času, drugo pa za preverjanje paketne obdelave. Prednost: Uporaba prednosti specializiranih orodij zagotavlja celovito pokritost in globok vpogled v specifične komponente cevovoda.
Neprekinjena integracija in integracija neprekinjenega uvajanja (CI/CD): odločite se za orodja za testiranje, ki se neopazno vključijo v obstoječe cevovode CI/CD. To zagotavlja, da avtomatizirano testiranje postane rutinski del cikla razvoja in uvajanja. Prednost: Omogoča zgodnje odkrivanje težav, poenostavljeno uvajanje in dosledno testiranje v celotnem življenjskem ciklu razvoja.
Podpora skupnosti in prodajalca: Dajte prednost orodjem, ki imajo močno podporo skupnosti ali prodajalca. Aktivni forumi, redne posodobitve, obsežna dokumentacija in odzivna podpora strankam so lahko ključnega pomena, zlasti ko se soočamo z edinstvenimi izzivi ali prilagajanjem novejšim tehnologijam. Prednost: Zagotavlja dolgo življenjsko dobo orodja, pravočasno pomoč in dostop do zbirke znanja in rešitev razvijalcev in uporabnikov.
Pilotno testiranje in iterativno vrednotenje: Preden sprejmete dolgoročno zavezo, izvedite pilotne preizkuse s potencialnimi orodji na reprezentativnih podnaborih podatkovnega cevovoda. Ta neposredna ocena zagotavlja vpogled v zmogljivosti orodja, omejitve in združljivost s posebnimi tehnologijami cevovodov. Prednost: Zmanjšuje tveganje, da bi se zavezali orodju, ki morda ne ustreza, in zagotavlja, da je izbrana rešitev tesno usklajena z edinstvenimi zahtevami cevovoda.

Vključevanje rešitev ponuja strukturiran pristop k dilemi izbire orodij, kar lastnikom podatkovnih cevovodov omogoča izbiro, ki ustreza njihovim trenutnim potrebam in pogosto ostane prilagodljiva in učinkovita glede na prihodnji tehnološki razvoj.

Za vsako od teh kategorij je odkrivanje napak izjemnega pomena. Napake ali neskladja pri obdelavi podatkov lahko privedejo do pomembnih težav na nižji stopnji, kar lahko ogrozi poslovne odločitve ali delovanje sistema, ki je odvisno od podatkov.

Delovni tokovi podatkovnega cevovoda zajemajo številne operacije, od ekstrakcije in preoblikovanja do nalaganja, potrjevanja in spremljanja. V skladu s tem so različna avtomatizirana preskusna orodja zasnovana tako, da ustrezajo različnim stopnjam in potrebam teh delovnih tokov.

Načrtujte pot do testiranja rešitev za avtomatizacijo

Pri izbiri orodij je nujno zagotoviti, da so usklajena z vašimi trenutnimi in bližnjimi prihodnjimi potrebami. Pogosto je bolje izbrati orodje z več zmogljivostmi, kot jih trenutno potrebujete, kot orodje, ki ga boste kmalu prerasli.

Določite cilje testiranja: Poiščite namen vsakega potencialnega testnega orodja: validacija, regresija, zmogljivost itd. Razumejte obseg in naravo svojih podatkov: strukturirani, nestrukturirani, v realnem času, paketni.

Določite zahteve za testiranje: Določite želene lastnosti orodij za testiranje, nato pa se odločite za potrebne vrste testov: enota, integracija, end-to-end in obremenitveno testiranje.

Kategorizirajte zahtevane funkcije in zmožnosti:

prilagodljivost: Ali bodo orodja podpirala široko paleto podatkovnih formatov in virov?
Razširljivost: Ali lahko upravljajo pričakovano količino podatkov?
Integracija: Ali se enostavno integrirajo v vaše obstoječe sisteme, npr. orodja CI/CD, podatkovne platforme in sisteme za opozarjanje?
Uporabnost: Ali so orodja uporabniku prijazna ali imajo strmo krivuljo učenja?
Skupnost in podpora: Ali obstaja močna skupnost in/ali uradna podpora?

Opišite zahteve za poročanje in analitiko:

Najboljša orodja za testiranje bi morala nuditi podrobne dnevnike in analitiko, kar bi omogočalo enostavno odpravljanje napak in razumevanje rezultatov testiranja
Odločite se, ali poročanje orodja ustreza potrebam vaše ekipe

Opišite svoje potrebe po razširljivosti in prilagajanju:

Preverite, ali vam orodje omogoča pisanje vtičnikov ali razširitev po meri
Ugotovite, ali ga lahko preprosto spremenite, da bo ustrezal spreminjajočim se zahtevam

Odkrijte razpoložljiva orodja

Odkrivanje orodij razvijalcev za podobne podatkovne kanale zahteva raziskovanje, mreženje in eksperimentiranje. Tukaj je sistematičen pristop, ki vam bo pomagal najti ta orodja:

Raziščite razpoložljiva orodja: Začnite s splošno priznanimi orodji za testiranje podatkovnih cevovodov, kot so Apache JMeter, vgrajene zmožnosti testiranja Apache Airflow, Great Expectations itd. Razmislite o orodjih, ki se dobro integrirajo v vaš trenutni tehnološki sklad.

Industrijski forumi in skupnosti:

Forumi za podatkovni inženiring: Spletna mesta, kot so Stack Overflow, Data Engineering na Redditu, GitHub in druga, lahko iščete s ključnimi besedami, povezanimi z vašimi viri podatkov, transformacijami in tehnologijami.
Zbornik konference: Preglejte zbornike konferenc, kot so Strata Data, Spark + AI Summit. Razvijalci pogosto predstavijo svoje podatkovne kanale in pridobite lahko vpogled v orodja, ki jih uporabljajo.

Networking:

Srečanja: Udeležite se ali se pridružite lokalnim srečanjem za podatkovno inženirstvo ali določeno tehnologijo. Interakcije lahko vodijo do vpogledov v orodja, ki se uporabljajo.

Delavnice in konference: Udeležite se delavnic in konferenc, osredotočenih na podatkovni inženiring. Ti dogodki pogosto predstavljajo študije primerov, kjer se razpravlja o orodjih in metodologijah.

Spletna mesta prodajalcev in izdelkov: Mnogi prodajalci orodij objavljajo študije primerov ali zgodbe uporabnikov. Preglejte jih, da boste razumeli, kako in kje se uporabljajo njihova orodja.

Odprtokodne platforme: Platforme, kot sta GitHub ali GitLab, so lahko prava zakladnica. Poiščite repozitorije, kot je vaš cevovod, in raziščite orodja in tehnologije, ki jih uporabljajo.

Poročila industrije: Industrija poročila o analizi in ankete (kot so tiste Gartnerja, Forresterja in O'Reillyja) nudijo vpogled v priljubljena orodja in tehnologije.

Neposreden doseg: Poiščite podjetja ali skupine, ki delajo na podobnih podatkovnih kanalih (prek spletnih dnevnikov in časopisov) in se obrnite neposredno, izrazite svoje skupne interese in poiščite nasvet.

Dokumentacija dobavitelja: Če uporabljate posebne podatkovne tehnologije ali platforme (npr. AWS, Azure, Google Cloud), preverite njihovo uradno dokumentacijo in bloge za najboljše prakse in priporočena orodja za testiranje podatkovnega cevovoda.

Notranje omrežje: Vaši sodelavci, še posebej, če ste v večji organizaciji, imajo morda vpoglede ali morda poznajo nekoga, ki jih ima.

Google Učenjak: Poiščite akademske in raziskovalne članke, npr. Google Scholarin vnesite ustrezne ključne besede, kot so »orodja za testiranje podatkovnega cevovoda«, »ogrodja za testiranje podatkovnega cevovoda« ali »najboljše prakse testiranja podatkovnega cevovoda«.

Svetovalna podjetja: Svetovalna podjetja, specializirana za podatkovni inženiring ali analitiko, so pogosto široko izpostavljena različnim orodjem in najboljšim praksam v panogah.

Usposabljanje in spletni tečaji: Spletne platforme ponujajo tečaje podatkovnega inženiringa. Ti tečaji pogosto omenjajo orodja in najboljše prakse; lahko ocenite, katera orodja so priljubljena ali prihajajoča.

Industrijski blogi in glasila: Spremljajte bloge ali glasila, ki se osredotočajo na podatkovni inženiring ali posebne tehnologije, ki vas zanimajo. Pogosto razpravljajo o orodjih, njihovih prednostih in slabostih ter primerih uporabe. Pridružite se spletnim skupnostim in forumom, povezanim s podatkovnim inženiringom, podatkovnimi kanali ali vašimi specifičnimi viri podatkov (npr. Hadoop, Spark, Kafka). Spletna mesta, kot so Stack Overflow, Reddit ali specializirani forumi, pogosto razpravljajo o orodjih in praksah, ki jih uporabljajo razvijalci.

GitHub in odprtokodni projekti: V repozitorijih GitHub poiščite odprtokodne projekte prenosa podatkov ali sorodna orodja. Mnogi razvijalci odkrito delijo svoje projekte in v svojih datotekah README omenjajo orodja, ki jih uporabljajo.

Strokovna združenja: Razmislite o pridružitvi poklicnim združenjem, povezanim s podatkovnim inženiringom ali podatkovno znanostjo. Pogosto nudijo vire, spletne seminarje in priložnosti za mreženje, ki vam lahko pomagajo odkriti priljubljena orodja.

AI klepeti: Primer poizvedbe: »Razvijte seznam orodij za testiranje podatkovnega cevovoda in vsako opišite. Orodja, ki jih je treba navesti, so tista, ki se pogosto priporočajo za projekte prenosa podatkov. Orodja morajo vključevati tista za preizkušanje podatkovnih virov in tipov podatkov, transformacije podatkov, profiliranje podatkov, ekstrakcijo podatkov, vnos podatkov in preverjanje kakovosti podatkov. Razmislite o vrstah orodij, ki so na voljo pri prodajalcih orodij, Git-Hubu in odprtih virih."

Platforme za primerjavo orodij: Spletna mesta, kot so G2, Capterra in IT Central Station, ponujajo primerjave orodij, vključno z ocenami uporabnikov. Z branjem mnenj lahko pogosto sklepate o kontekstih, v katerih se ta orodja uporabljajo.

Z mešanico zgornjih metod in nenehnim spremljanjem industrijskih trendov lahko razumete, katera orodja za testiranje uporabljajo razvijalci podobnih podatkovnih cevovodov.

zaključek

V obsežnem in zapletenem svetu podatkovnih cevovodov ni mogoče zanikati potrebe po orodjih za testiranje, ki so natančna in celovita. Čeprav je koncept univerzalnih orodij za testiranje – tistih, ki se lahko brez težav integrirajo s katero koli tehnologijo podatkovnega cevovoda, ki si jo lahko zamislite – še vedno privlačen. Doseganje tega ni enostavno zaradi široke palete tehnologij, njihovega hitrega razvoja in inherentne kompleksnosti naloge.

Namesto iskanja rešitev, ki veljajo za vse situacije, se je treba osredotočiti na iskanje specializiranih orodij ali modularnih okvirov, ki zagotavljajo kombinacijo prilagodljivosti in globine. Izvajanje te strategije zagotavlja izčrpno testiranje, prilagojeno natančnim zahtevam, in utira pot inovacijam v metodologijah testiranja podatkovnih cevovodov.