Chọn công cụ để tự động hóa kiểm tra đường ống dữ liệu (Phần 2) - DATAVERSITY

Được xuất bản lại bởi Plato

Người theo dõi: 0

In phần một Trong bài đăng trên blog này, chúng tôi đã mô tả lý do tại sao có nhiều thách thức đối với các nhà phát triển công cụ kiểm tra đường ống dữ liệu (sự phức tạp của công nghệ, nhiều cấu trúc và định dạng dữ liệu cũng như nhu cầu hỗ trợ các đường ống CI/CD đa dạng). Hơn 15 danh mục công cụ kiểm tra riêng biệt mà các nhà phát triển quy trình cần đã được mô tả.

Phần hai đi sâu vào những vấn đề phức tạp này và nêu bật những vấn đề phức tạp cản trở các công cụ kiểm tra phổ quát có thể áp dụng cho nhiều loại công cụ khác nhau. đường ống dẫn dữ liệu. Sau đó, chúng tôi phác thảo cách bạn có thể tìm thấy các công cụ và khung kiểm tra đường ống dữ liệu riêng lẻ để đáp ứng nhu cầu của mình.

Xem xét các tùy chọn cho khung công cụ kiểm tra đường ống dữ liệu

Giải pháp thực tế nào giúp giải quyết những thách thức của chủ sở hữu đường ống dữ liệu khi lựa chọn các công cụ kiểm tra tự động để hỗ trợ các yêu cầu kiểm tra đường ống dữ liệu đa dạng của họ?

Sự đa dạng và phức tạp của hệ thống quản lý dữ liệu có thể khiến việc lựa chọn các công cụ kiểm tra tự động cho đường ống dữ liệu trở nên khó khăn. Tuy nhiên, các giải pháp thực tế có thể hỗ trợ chủ sở hữu đường ống dữ liệu đưa ra những lựa chọn sáng suốt.

Khung công cụ mô-đun: Thay vì chọn một công cụ nguyên khối duy nhất, hãy xem xét các khung mô-đun cho phép khả năng cắm và chạy. Các khung này cho phép chủ sở hữu đường ống tích hợp các mô-đun hoặc plugin thử nghiệm cụ thể phù hợp với từng công nghệ hoặc yêu cầu riêng biệt. Lợi ích: Cung cấp tính linh hoạt để thích ứng với các công nghệ khác nhau và có thể dễ dàng mở rộng khi các thành phần đường ống phát triển hoặc thay đổi.
Lựa chọn công cụ kết hợp: Thay vì tìm kiếm một công cụ để làm tất cả, hãy sử dụng kết hợp các công cụ chuyên dụng. Ví dụ: sử dụng một công cụ dành riêng cho xác thực luồng dữ liệu theo thời gian thực và một công cụ khác để xác thực xử lý hàng loạt. Lợi ích: Việc sử dụng điểm mạnh của các công cụ chuyên dụng đảm bảo phạm vi bao quát toàn diện và hiểu biết sâu sắc về các thành phần đường ống cụ thể.
Tích hợp liên tục và tích hợp triển khai liên tục (CI/CD): lựa chọn các công cụ kiểm tra tích hợp liền mạch vào quy trình CI/CD hiện có. Điều này đảm bảo rằng thử nghiệm tự động trở thành một phần thường xuyên của chu trình phát triển và triển khai. Lợi ích: Tạo điều kiện phát hiện sớm các vấn đề, triển khai hợp lý và thử nghiệm nhất quán trong suốt vòng đời phát triển.
Hỗ trợ cộng đồng và nhà cung cấp: Ưu tiên các công cụ có cộng đồng hoặc nhà cung cấp hỗ trợ mạnh mẽ. Diễn đàn tích cực, cập nhật thường xuyên, tài liệu mở rộng và hỗ trợ khách hàng đáp ứng có thể đóng vai trò then chốt, đặc biệt khi phải đối mặt với những thách thức đặc biệt hoặc thích ứng với các công nghệ mới hơn. Lợi ích: Đảm bảo tuổi thọ của công cụ, hỗ trợ kịp thời và khả năng tiếp cận kho kiến thức cũng như giải pháp từ nhà phát triển và người dùng.
Thử nghiệm thí điểm và đánh giá lặp lại: Trước khi đưa ra cam kết lâu dài, hãy tiến hành thử nghiệm thí điểm với các công cụ tiềm năng trên các tập hợp con đại diện của đường dẫn dữ liệu. Đánh giá trực tiếp này cung cấp cái nhìn sâu sắc về khả năng, hạn chế của công cụ và khả năng tương thích với các công nghệ đường ống cụ thể. Lợi ích: Giảm rủi ro khi sử dụng một công cụ có thể không phù hợp, đảm bảo rằng giải pháp đã chọn phù hợp chặt chẽ với nhu cầu riêng của quy trình.

Các giải pháp kết hợp cung cấp một cách tiếp cận có cấu trúc cho vấn đề khó khăn trong việc lựa chọn công cụ, cho phép chủ sở hữu đường ống dữ liệu đưa ra các lựa chọn phục vụ cho nhu cầu trước mắt của họ và thường vẫn có khả năng thích ứng và hiệu quả trước những phát triển công nghệ trong tương lai.

Đối với mỗi loại này, việc phát hiện lỗi là hết sức quan trọng. Lỗi hoặc sai lệch trong quá trình xử lý dữ liệu có thể dẫn đến các vấn đề nghiêm trọng ở khâu tiếp theo, có khả năng ảnh hưởng đến các quyết định kinh doanh hoặc hoạt động của hệ thống phụ thuộc vào dữ liệu.

Quy trình làm việc của đường ống dữ liệu bao gồm nhiều hoạt động, từ trích xuất và chuyển đổi đến tải, xác thực và giám sát. Theo đó, nhiều công cụ kiểm tra tự động khác nhau được thiết kế để đáp ứng các giai đoạn và nhu cầu khác nhau của quy trình làm việc này.

Lập kế hoạch cho lộ trình thử nghiệm các giải pháp tự động hóa

Trong khi lựa chọn các công cụ, việc đảm bảo chúng phù hợp với nhu cầu hiện tại và tương lai gần của bạn là điều cần thiết. Thông thường, tốt hơn hết bạn nên chọn một công cụ có nhiều khả năng hơn mức bạn cần thay vì một công cụ mà bạn sẽ sớm sử dụng hết.

Xác định mục tiêu kiểm thử: Tìm mục đích của từng công cụ kiểm tra tiềm năng: xác thực, hồi quy, hiệu suất, v.v. Hiểu phạm vi và bản chất của dữ liệu của bạn: có cấu trúc, không cấu trúc, thời gian thực, hàng loạt.

Xác định yêu cầu kiểm tra: Xác định các tính năng mong muốn của các công cụ kiểm thử, sau đó quyết định các loại kiểm thử cần thiết: kiểm thử đơn vị, tích hợp, kiểm thử đầu cuối và kiểm thử tải.

Phân loại các tính năng và khả năng cần thiết:

Thích ứng với văn hoá: Các công cụ có hỗ trợ nhiều định dạng và nguồn dữ liệu không?
Khả năng mở rộng: Họ có thể quản lý khối lượng dữ liệu dự kiến không?
Hội nhập: Chúng có tích hợp dễ dàng với các hệ thống hiện có của bạn không, ví dụ: công cụ CI/CD, nền tảng dữ liệu và hệ thống cảnh báo?
Khả năng sử dụng: Các công cụ có thân thiện với người dùng hay chúng có đường cong học tập khó khăn?
Cộng đồng và hỗ trợ: Có cộng đồng mạnh mẽ và/hoặc hỗ trợ chính thức không?

Phác thảo các yêu cầu về báo cáo và phân tích:

Các công cụ kiểm tra tốt nhất phải cung cấp nhật ký và phân tích chi tiết, cho phép dễ dàng gỡ lỗi và hiểu kết quả kiểm tra
Quyết định xem báo cáo của công cụ có đáp ứng nhu cầu của nhóm bạn không

Mô tả nhu cầu của bạn về khả năng mở rộng và tùy chỉnh:

Kiểm tra xem công cụ có cho phép bạn viết plugin hoặc tiện ích mở rộng tùy chỉnh không
Tìm hiểu xem bạn có thể dễ dàng thay đổi nó để phù hợp với yêu cầu ngày càng tăng hay không

Khám phá các công cụ có sẵn

Việc khám phá các công cụ của nhà phát triển cho các đường dẫn dữ liệu tương tự đòi hỏi phải nghiên cứu, kết nối mạng và thử nghiệm. Đây là một cách tiếp cận có hệ thống để giúp bạn tìm thấy những công cụ này:

Nghiên cứu các công cụ có sẵn: Bắt đầu với các công cụ kiểm tra được công nhận rộng rãi dành cho đường dẫn dữ liệu như Apache JMeter, khả năng kiểm tra tích hợp của Apache Airflow, Kỳ vọng lớn, v.v. Hãy xem xét các công cụ tích hợp tốt với kho công nghệ hiện tại của bạn.

Diễn đàn và cộng đồng ngành:

Diễn đàn kỹ thuật dữ liệu: Bạn có thể tìm kiếm các trang web như Stack Overflow, Data Engineering trên Reddit, GitHub và các trang khác bằng cách sử dụng các từ khóa liên quan đến nguồn dữ liệu, chuyển đổi và công nghệ của bạn.
Thủ tục hội nghị: Trải qua quá trình diễn ra các hội nghị như Strata Data, Spark + AI Summit. Thông thường, các nhà phát triển trình bày đường dẫn dữ liệu của họ và bạn có thể hiểu rõ hơn về các công cụ họ sử dụng.

Mạng lưới:

Cuộc gặp gỡ: Tham dự hoặc tham gia các cuộc gặp gỡ về kỹ thuật dữ liệu hoặc công nghệ cụ thể tại địa phương. Tương tác có thể dẫn đến hiểu biết sâu sắc về các công cụ đang được sử dụng.

Hội thảo và hội nghị: Tham dự các hội thảo và hội nghị tập trung vào kỹ thuật dữ liệu. Những sự kiện này thường có các nghiên cứu điển hình, trong đó các công cụ và phương pháp được thảo luận.

Trang web của nhà cung cấp và sản phẩm: Nhiều nhà cung cấp công cụ xuất bản các nghiên cứu điển hình hoặc câu chuyện của người dùng. Hãy xem qua những điều này để hiểu cách thức và vị trí các công cụ của họ đang được sử dụng.

Nền tảng nguồn mở: Các nền tảng như GitHub hoặc GitLab có thể là một kho báu. Tìm kiếm các kho lưu trữ như đường dẫn của bạn và điều tra các công cụ và công nghệ mà chúng đang sử dụng.

Báo cáo ngành: Công nghiệp báo cáo phân tích và các cuộc khảo sát (như của Gartner, Forrester và O'Reilly) cung cấp thông tin chi tiết về các công cụ và công nghệ phổ biến.

Tiếp cận trực tiếp: Tìm các công ty hoặc nhóm làm việc trên các kênh dữ liệu tương tự (thông qua blog và báo) và liên hệ trực tiếp, bày tỏ mối quan tâm chung của bạn và tìm kiếm lời khuyên.

Tài liệu nhà cung cấp: Nếu bạn đang sử dụng các công nghệ hoặc nền tảng dữ liệu cụ thể (ví dụ: AWS, Azure, Google Cloud), hãy kiểm tra tài liệu và blog chính thức của họ để biết các phương pháp hay nhất cũng như các công cụ được đề xuất để kiểm tra đường dẫn dữ liệu.

Mạng nội bộ: Đồng nghiệp của bạn, đặc biệt nếu bạn ở trong một tổ chức lớn hơn, có thể có những hiểu biết sâu sắc hoặc có thể biết ai đó có hiểu biết sâu sắc.

Học giả Google: Tìm kiếm các tài liệu học thuật và nghiên cứu, ví dụ: Google Scholarvà nhập các từ khóa có liên quan như “công cụ kiểm tra đường ống dữ liệu”, “khung kiểm tra đường ống dữ liệu” hoặc “các phương pháp hay nhất về kiểm tra đường ống dữ liệu”.

Các công ty tư vấn: Các công ty tư vấn chuyên về kỹ thuật dữ liệu hoặc phân tích thường có khả năng tiếp cận rộng rãi với các công cụ khác nhau và các phương pháp hay nhất trong các ngành.

Các khóa đào tạo và trực tuyến: Các nền tảng trực tuyến cung cấp các khóa học về kỹ thuật dữ liệu. Các khóa học này thường đề cập đến các công cụ và phương pháp hay nhất; bạn có thể đánh giá những công cụ nào phổ biến hoặc sắp ra mắt.

Các blog và bản tin trong ngành: Theo dõi các blog hoặc bản tin tập trung vào kỹ thuật dữ liệu hoặc các công nghệ cụ thể mà bạn quan tâm. Họ thường thảo luận về các công cụ, ưu và nhược điểm cũng như trường hợp sử dụng của chúng. Tham gia các cộng đồng và diễn đàn trực tuyến liên quan đến kỹ thuật dữ liệu, đường dẫn dữ liệu hoặc các nguồn dữ liệu cụ thể của bạn (ví dụ: Hadoop, Spark, Kafka). Các trang web như Stack Overflow, Reddit hoặc các diễn đàn chuyên ngành thường thảo luận về các công cụ và phương pháp mà các nhà phát triển sử dụng.

GitHub và các dự án nguồn mở: Tìm kiếm kho GitHub để tìm các dự án đường dẫn dữ liệu nguồn mở hoặc các công cụ liên quan. Nhiều nhà phát triển chia sẻ công khai các dự án của họ và đề cập đến các công cụ họ sử dụng trong tệp README.

Các hiệp hội nghề nghiệp: Cân nhắc tham gia các hiệp hội nghề nghiệp liên quan đến kỹ thuật dữ liệu hoặc khoa học dữ liệu. Họ thường cung cấp tài nguyên, hội thảo trên web và cơ hội kết nối mạng có thể giúp bạn khám phá các công cụ phổ biến.

Trò chuyện AI: Ví dụ về truy vấn: “Phát triển danh sách các công cụ kiểm tra đường ống dữ liệu và mô tả từng công cụ. Các công cụ được liệt kê là những công cụ thường được đề xuất cho các dự án đường ống dữ liệu. Các công cụ nên bao gồm các công cụ để kiểm tra nguồn dữ liệu và loại dữ liệu, chuyển đổi dữ liệu, lập hồ sơ dữ liệu, trích xuất dữ liệu, nhập dữ liệu và xác minh chất lượng dữ liệu. Hãy xem xét các loại công cụ có sẵn từ các nhà cung cấp công cụ, Git-Hub và các nguồn mở."

Nền tảng so sánh công cụ: Các trang web như G2, Capterra và IT Central Station cung cấp các công cụ so sánh, bao gồm cả đánh giá của người dùng. Bạn thường có thể suy ra bối cảnh sử dụng những công cụ này bằng cách đọc các bài đánh giá.

Bằng cách kết hợp các phương pháp trên và liên tục cập nhật các xu hướng trong ngành, bạn có thể hiểu được các công cụ kiểm tra mà các nhà phát triển đường dẫn dữ liệu tương tự sử dụng.

Kết luận

Trong thế giới rộng lớn và phức tạp của các đường ống dữ liệu, không thể phủ nhận nhu cầu về các công cụ kiểm tra vừa chính xác vừa toàn diện. Mặc dù khái niệm về các công cụ kiểm tra phổ quát - những công cụ có thể tích hợp mà không gặp bất kỳ trở ngại nào với bất kỳ công nghệ đường ống dữ liệu nào có thể tưởng tượng được - vẫn tiếp tục hấp dẫn. Việc hoàn thành nó không hề dễ dàng do có nhiều công nghệ, sự phát triển nhanh chóng của chúng và tính phức tạp vốn có của nhiệm vụ.

Thay vì tìm kiếm giải pháp áp dụng cho mọi tình huống, nên tập trung vào việc tìm kiếm các công cụ chuyên dụng hoặc khung mô-đun cung cấp sự kết hợp giữa khả năng thích ứng và chiều sâu. Việc thực hiện chiến lược này đảm bảo thử nghiệm toàn diện phù hợp với các yêu cầu chính xác và mở đường cho sự đổi mới trong các phương pháp thử nghiệm đường ống dữ liệu.