那么，如果您开始在组织中构建数据可观察性框架，您应该考虑哪些工具？虽然有很多选择，但根据我的经验，最好的选择是从以下工具开始。
在构建数据基础设施时，我们专注于充分利用开源平台。下面列出的工具可确保处理大量数据时的透明度和可扩展性。虽然它们中的大多数除了 手机号码数据 数据可观察性之外还有其他用途，但结合起来，它们提供了一种确保数据管道可见性的好方法。
以下是我建议大家查看的五个必要平台的列表：
- Prometheus 和 Grafana平台相辅相成，帮助工程师实时收集和可视化大量数据。Prometheus 是一个开源监控系统，非常适合数据存储和观察，而可观察性平台 Grafana 则 通过易于导航的可视化仪表板帮助跟踪新趋势。
- Apache Iceberg表格式提供了数据库元数据的概览，包括跟踪表列的统计信息。跟踪元数据有助于更好地了解整个数据库，而无需对其进行不必要的处理。它不完全是一个可观察性平台，但它的功能可以让工程师更好地了解他们的数据。
- Apache Superset是另一个开源数据探索和可视化工具，可以帮助呈现大量数据、构建仪表板和生成警报。
- Great Expectations是一个帮助测试和验证数据的 Python 包。例如，它可以使用预定义规则扫描样本数据集并创建稍后用于整个数据集的数据质量条件。我们的团队使用 Great Expectations 对新数据集进行质量测试。
- Dagster数据管道编排工具可以帮助确保数据沿袭并运行资产检查。虽然它不是作为数据可观察性平台创建的，但它使用现有 取材自大量的旅行 的数据工程工具和表格格式提供可见性。该工具有助于找出数据异常的根本原因。该平台的付费版本还包含 AI 生成的见解。此应用程序提供自助可观察性，并附带用于跟踪数据资产的内置资产目录。
请记住，这些只是众多可用选项中的一部分。请务必进行研究并找到适合您组织的工具。
如果忽略数据可观察性原则会发生什么
一旦出现问题，组织通常依靠工程师的直觉来找到问题的根本原因。正如软件工程师 Charity Majors 在回忆她在 MBaaS 平台 Parse 工作的经历时生动地解释的那样，大多数传统的监控都是由在公司任职时间最长的工程师进行的，他们可以快速猜出他们系统的问题。这使得高级工程师不可替代，并产生了额外的问题，例如高倦怠率。
使用数据可观测性工具可以消除故障排除中的猜测，最大限度地减少停机时间并增强信任。如果没有数据可观测性工具，您可能会遇到停机时间长、数据质量问题以及对新出现的问题反应缓慢等问题。因此，这些问题可能很快导致收入损失、客户流失，甚至损害品牌声誉。
数据可观察性对于处理大量信息且必须不间断地保证其质量和完整性的企业级公司来说至关重要。
数据可观测性的下一步是什么？
数据可观测性是每个组织必不可少的，尤其是从事数据收集和存储的公司。一旦所有工具都到位，就可以开始使用高级方法来优化流程。
机器学习，尤其是大型语 甘肃手机号码一览表 言模型 (LLM)，是显而易见的解决方案。它们可以帮助快速扫描数据库、标记异常，并通过发现重复项或添加新的丰富字段来帮助提高整体数据质量。同时，这些算法可以帮助跟踪架构和日志中的变化，提高数据一致性并改善数据沿袭。
然而，选择正确的时间来实施你的人工智能计划至关重要。增强你的可观察性能力需要资源、时间和投资。在开始使用定制的 LLM 之前，你应该仔细考虑这是否真的会给你的组织带来好处。有时，坚持使用上面列出的标准开源数据可观察性工具可能会更有效率，这些工具已经可以有效地完成工作了。