Data Best Practices (Phần cuối): Điều phối và tự động hoá luồng dữ liệu

Đọc thêm Series Data Best Practices:

Phần 1: Thiết kế kiến trúc và các công cụ

Phần 2: Xây dựng các luồng xử lý dữ liệu

Phần 3: Kiểm tra và chuẩn hóa dữ liệu

Phần Cuối: Điều phối và tự động hoá luồng dữ liệu

Bước 4: Điều phối và tự động hóa luồng dữ liệu

Mục tiêu của việc điều phối luồng dữ liệu

Điều phối luồng dữ liệu là quá trình tự động hóa việc di chuyển và chuyển đổi dữ liệu giữa các hệ thống và ứng dụng khác nhau. Quản lý luồng dữ liệu hiệu quả là điều rất quan trọng trong việc xử lý, lưu trữ và phân tích dữ liệu một cách hiệu quả và chính xác. Các mục tiêu chính của việc quản lý luồng dữ liệu bao gồm:

• Duy trì tính toàn vẹn và nhất quán của dữ liệu trong suốt quá trình xử lý dữ liệu.
• Tối ưu hóa xử lý dữ liệu để giảm độ trễ và tối đa hóa khả năng tận dụng tài nguyên.
• Đảm bảo độ tin cậy và khả năng mở rộng của hệ thống khi lượng dữ liệu ngày càng tăng.
• Tự động hóa các tác vụ để tăng hiệu suất.
• Tạo điều kiện để hợp tác và thực thi các chính sách quản trị dữ liệu.

Lựa chọn công cụ

Một số điểm cần phải cân nhắc khi lựa chọn công cụ điều phối dữ liệu:

• Tích hợp với các dịch vụ cloud.

Ví dụ: AWS Step Functions, Google Cloud Composer (dựa trên Airflow) và Azure Data Factory là những công cụ điều phối dữ liệu được cung cấp bởi các cloud provider hàng đầu, giúp bạn dễ dàng tích hợp với các dịch vụ khác trong cùng hệ sinh thái.

• Hỗ trợ tích hợp đa dạng, đặc biệt là container.

Ví dụ: Airflow 2.0 cung cấp Kubernetes Operator, cho phép bạn điều phối các tác vụ trên Kubernetes.

• Lưu trữ tất cả các parameter, output và metadata của từng tác vụ.

Ví dụ: Kubeflow Pipelines lưu trữ thông tin chi tiết về các parameters, outputs và metadata của từng tác vụ trong quá trình xử lý, giúp người dùng theo dõi và kiểm soát dễ dàng hơn.

• Có khả năng tiếp tục công việc từ nơi bị lỗi.

Ví dụ: Argo AI cung cấp khả năng tiếp tục công việc từ nơi bị lỗi, giúp tiết kiệm thời gian và nguồn lực khi xử lý các luồng dữ liệu lớn và phức tạp.

• Có thể đảm bảo các SLA (Service Level Agreement) hay không.

Ví dụ: Airflow cung cấp khả năng định nghĩa SLA cho từng tác vụ và gửi cảnh báo khi không đạt được các chỉ số này.

• Có hình ảnh trực quan của operations graph.

Ví dụ: Tecton cung cấp giao diện người dùng trực quan, giúp người dùng dễ dàng theo dõi quá trình xử lý dữ liệu và nhận biết các vấn đề tiềm ẩn.

• Hỗ trợ gửi email hoặc tích hợp với các hệ thống khác như Slack để thông báo các lỗi xảy ra trong quá trình thử nghiệm.

Ví dụ: Prefect hỗ trợ các gửi thông báo qua Slack hoặc email khi có sự kiện nhất định, giúp quản trị viên nắm bắt tình hình dễ dàng hơn.

• Khả năng trao đổi dữ liệu giữa các tác vụ.

Ví dụ: Dagster cho phép truyền dữ liệu giữa các tác vụ thông qua input và output được định nghĩa rõ ràng.

• Có APIs doc tốt.

Ví dụ: Flyte cung cấp API rõ ràng và tài liệu chi tiết, giúp người dùng dễ dàng tạo và quản lý các tác vụ tự động.

• Có bộ lập lịch đảm bảo tính sẵn sàng cao.

Ví dụ: AWS Step Functions cung cấp bộ lập lịch đáng tin cậy với khả năng chịu lỗi cao, đảm bảo quá trình xử lý dữ liệu không bị gián đoạn.

• Khả năng mở rộng.

Ví dụ: Astronomer, một nền tảng dựa trên Airflow, cung cấp khả năng mở rộng đáng kể, giúp bạn xử lý các luồng dữ liệu lớn và phức tạp một cách dễ dàng hơn.

Khi đã xem xét và đánh giá các công cụ dựa trên các tiêu chí và yếu tố trên, bạn sẽ có thể lựa chọn công cụ điều phối dữ liệu phù hợp nhất cho nhu cầu của tổ chức. Hãy luôn cập nhật các xu hướng công nghệ mới và áp dụng các best practice trong quá trình điều phối dữ liệu để đạt hiệu quả cao nhất.

Xây dựng hệ thống tự động hoá

Để có thể mở rộng hệ thống, việc tự động hóa các quy trình phát triển và triển khai là điều bắt buộc. Một hệ thống tự động hóa có thể được xem là một nền tảng trọng yếu để mở rộng hoạt động dữ liệu. Dưới đây là một số thành phần chính khi xây dựng hệ thống tự động hóa:

• Tự động hóa nhập và xử lý dữ liệu: Để một luồng dữ liệu có thể mở rộng, việc nhập, xử lý và lưu trữ dữ liệu cần được tự động hóa. Điều này bao gồm các tác vụ như trích xuất tự động dữ liệu từ nhiều nguồn, chuyển đổi thành định dạng phù hợp cho phân tích và lưu trữ vào database hoặc data warehouse. Các công cụ như Apache NiFi, StreamSets và Talend có thể được sử dụng để tự động hóa những tác vụ này.
• Tự động hóa kiểm thử: Chất lượng dữ liệu là thiết yếu cho bất kỳ hệ thống dữ liệu nào. Các bài kiểm tra tự động có thể giúp đảm bảo dữ liệu chính xác, đầy đủ và đáng tin cậy. Các công cụ như Deequ hoặc Great Expectations có thể được sử dụng để thực hiện các kiểm tra xác thực dữ liệu và tiêu chí chất lượng, các công cụ này có thể chạy tự động như một phần của luồng dữ liệu.
• Tự động hóa cung cấp hạ tầng: Khi hệ thống dữ liệu phát triển, nhu cầu về hạ tầng cũng tăng lên. Các công cụ tự động hóa như Terraform, Ansible hoặc Chef có thể giúp quản lý việc cung cấp và cấu hình hạ tầng, cho phép việc thiết lập và quản lý hạ tầng được tự động hóa và lặp lại, giảm thiểu lỗi do thao tác thủ công và nâng cao hiệu quả.
• Tự động hóa triển khai: Việc triển khai các thay đổi và cập nhật đối với hệ thống dữ liệu nên được tự động hóa để đảm bảo sự nhất quán và giảm thiểu lỗi. Các công cụ như Jenkins, Travis CI, hoặc GitHub Actions giúp tự động hóa quy trình này, bao gồm cả việc kiểm tra, xây dựng, và triển khai các thay đổi. Điều này giúp cải thiện tốc độ triển khai và đồng thời giảm thiểu nguy cơ xảy ra lỗi.
• Tự động hóa thực thi: Để đảm bảo hoạt động liên tục của các luồng dữ liệu, việc lên lịch và thực thi các tác vụ cần được tự động hóa. Công cụ như Apache Airflow, Luigi hoặc Prefect có thể giúp tự động hóa việc này, cho phép bạn thiết lập các quy tắc phức tạp cho việc thực thi luồng dữ liệu dựa trên thời gian, sự kiện hoặc tình trạng của các tác vụ khác.

Best practice

Một số best practice trong việc điều phối dữ liệu:

• Việc cấu hình và thực thi luồng dữ liệu nên dễ dùng, linh hoạt và tập trung.
• Các DAG workflow nên khởi tạo runtime parameters một lần ngay từ khi bắt đầu workflow và sau đó đưa vào các tác vụ.
• Do chi phí lưu trữ không đắt đỏ, bạn nên thiết lập checkpoint và lưu trữ các phép tính dữ liệu trung gian trong quá trình trích xuất, tiền xử lý và training. Việc này giúp bạn có thể khôi phục lại quá trình xử lý dữ liệu nếu có lỗi xảy ra mà không cần phải bắt đầu lại từ đầu.
• Tách biệt việc điều phối luồng dữ liệu khỏi business logic. Ví dụ, bạn có thể sử dụng Apache Airflow để điều phối dữ liệu, trong khi việc xử lý business logic có thể được thực hiện bởi một công cụ khác chuyên xử lý như Databricks, Spark.
• Thiết kế ứng dụng sao cho cấu trúc của các DAG độc lập với cấu trúc của business logic. Điều này giúp tăng cường tính linh hoạt và giảm rủi ro xảy ra lỗi.
• Cố gắng tổng quát hoá phương án xử lý file, tránh sử dụng tên file cụ thể trong luồng xử lý dữ liệu phức tạp. Thay vào đó, hãy sử dụng các hệ thống quản lý dữ liệu tự động như Hadoop HDFS hoặc Amazon S3. Ví dụ, bạn có thể sử dụng Amazon S3 để lưu trữ và quản lý dữ liệu của mình, đồng thời sử dụng các API của nó để truy xuất và xử lý dữ liệu mà không cần phải lo lắng về việc theo dõi tên file.

Một số best practice cho việc tự động hóa:

• Lựa chọn cẩn thận nơi để tự động hóa. Không phải mọi quy trình công việc đều cần được tự động hóa. Đôi khi, một chút can thiệp thủ công có thể giúp giải quyết vấn đề một cách linh hoạt hơn. Tuy nhiên, có những quy trình quan trọng và tốn thời gian như việc xử lý dữ liệu, chuẩn bị dữ liệu cho việc phân tích, hay quy trình ETL nên được ưu tiên tự động hóa.
• Khi bắt đầu tự động hóa luồng dữ liệu hãy bắt đầu với các luồng đơn giản, tích luỹ kinh nghiệm và sau đó thêm độ phức tạp. Ví dụ, bạn có thể bắt đầu với việc tự động hóa quá trình chuyển dữ liệu từ nguồn dữ liệu sang cơ sở dữ liệu. Sau khi đã làm chủ quy trình này, bạn có thể bắt đầu thêm các bước phức tạp hơn như chuyển đổi dữ liệu, làm sạch dữ liệu, hoặc thậm chí là phân tích dữ liệu.
• Thực hiện anomaly detection trên dữ liệu: Điều này không chỉ giúp bạn nhanh chóng phát hiện và xử lý các vấn đề có thể ảnh hưởng đến chất lượng dữ liệu, mà còn giúp bạn hiểu rõ hơn về dữ liệu của mình. Một công cụ hữu ích cho việc này là ElasticSearch kết hợp với Kibana, cho phép bạn theo dõi dữ liệu theo thời gian thực và phát hiện bất thường một cách tự động.
• Đưa những kiến trúc tiêu chuẩn và các công cụ tự động hóa, áp dụng và điều chỉnh các template và pattern có sẵn trong các công cụ để phù hợp nhất với yêu cầu của doanh nghiệp.
• Lập lịch tự động và giám sát luồng dữ liệu theo thời gian thực bằng cách sử dụng các công cụ như Apache Airflow, giúp tiết kiệm thời gian và nâng cao năng suất. Ngoài ra, công cụ này còn cho phép bạn xây dựng các luồng dữ liệu phức tạp, với các công việc phụ thuộc vào nhau.
• Tự động hóa bảo vệ dữ liệu sao cho dữ liệu nhạy cảm được kết nối với các chính sách bảo vệ dữ liệu và áp dụng các chính sách đó cho việc che dấu và làm mờ dữ liệu. Một ví dụ về việc này có thể là việc sử dụng công cụ như DataRobot, giúp tự động hóa việc tìm và che giấu dữ liệu nhạy cảm.
• Tự động hóa thu thập metadata về các nguồn dữ liệu của luồng dữ liệu, quá trình định hình dữ liệu. Sử dụng công cụ như Apache Atlas, bạn có thể tự động thu thập và quản lý thông tin, giúp bạn dễ dàng kiểm soát và quản lý dữ liệu của mình.

Việc điều phối và tự động hoá luồng dữ liệu là một yếu tố quan trọng trong quá trình xây dựng và vận hành các hệ thống dữ liệu. Để đạt được hiệu quả tối ưu, các nhà phát triển và kỹ sư dữ liệu cần lựa chọn công cụ phù hợp, áp dụng các nguyên tắc và thực hành tốt nhất trong việc điều phối và tự động hoá quy trình xử lý dữ liệu.