📢 转载信息
原文链接：https://www.kdnuggets.com/the-complete-guide-to-building-data-pipelines-that-dont-break
原文作者：Bala Priya C
图片来源：作者
构建不中断的数据管道的完整指南
当数据管道可靠运行时，它们就像基础设施一样不为人知。然而，一旦它们出现故障，影响就会波及到各个团队和系统。
大多数管道故障并非由复杂的边缘情况引起。它们通常是由于可预测的问题造成的：上游数据字段从字符串变为整数、第三方 API 更改响应格式、夏令时导致时间戳逻辑出错，等等。
本指南将介绍如何构建更可靠的数据管道，从一开始就针对现实世界的条件进行设计，涵盖验证、确定性、模式演变、监控和测试。我们的方法是系统的：从一开始就为现实世界条件设计，而不是在问题出现时进行修补。
第一部分：构建强大的数据管道
前三个原则侧重于更好的设计：使您的管道能够抵御不良数据、执行不一致以及负载变化。
// 快速且高调地失败 (Fail Fast and Loud)
静默失败会在没有警告的情况下破坏您的数据。您的管道会处理垃圾输入，产生扩散到所有下游系统的垃圾输出。等到有人注意到时，您可能已经根据被污染的信息做出了几周或几个月的决策。
解决方案是反直觉的：让您的管道更“脆弱”，而不是更“健壮”。当数据不符合预期时，应立即崩溃并提供详细的诊断信息。不要试图通过做假设来“处理”意外数据；这些假设很可能是错误的。
- 在每个管道边界构建验证检查点
- 检查模式一致性、空值、数据范围和业务逻辑约束
- 验证失败时，停止处理并显示详细的错误信息
这是一个针对用户事件数据的数据验证框架示例。该验证器会崩溃并提供具体细节：哪些列有问题、问题数量以及受影响的具体行。错误消息将成为您的调试起点，而不是模糊不清的“验证失败”信息让您摸不着头脑。
// 设计幂等性 (Designing for Idempotency)
对相同的输入数据运行您的管道两次。您应该在两次都获得完全相同的输出。这看似显而易见，但在时间戳生成、随机操作和有状态处理逻辑中却经常被违反。
幂等性非常重要，因为您将需要重新处理数据。您可能需要修复转换逻辑中的错误、回填历史数据或从部分失败中恢复。如果您的管道不是幂等的，重新处理的结果将与原始处理的结果不同。届时，您将无法相信您的历史数据。
主要挑战通常在于当前时间戳、未播种的随机性以及依赖于“时钟时间”的因素。此脚本展示了如何设计和测试幂等性的示例。幂等版本使用处理日期作为显式参数，而不是当前时间。ID 是确定的，从记录内容生成。在相同输入上运行十次，您会得到完全相同的输出。
此测试应作为自动化测试套件的一部分。如果它失败，则意味着您在管道中引入了非确定性。
// 优雅地处理反压 (Handling Backpressure Gracefully)
数据有时到达的速度会超过您的处理速度。您的管道需要处理这种情况，而不是崩溃或丢弃数据。反压不是一种失败模式，它是正常运行的一部分。
解决方案是适当的队列设置与监控。使用提供内置反压处理的队列，将队列深度作为关键操作指标进行监控，并在无法跟上时实施降级服务模式。
您可以编写一个简单的反压感知处理器来跟踪队列深度，并在利用率高时发出警报。它会在队列满时优雅地丢弃事件，而不是崩溃。这些指标可以确切地告诉您正在发生什么，以便您在问题升级之前进行扩展。
第二部分：处理模式和数据质量的变化
接下来的两个原则解决了管道如何处理变化：模式演变和数据质量下降。
// 对模式进行版本控制并处理演变 (Versioning Your Schemas and Handling Evolution)
数据模式会不断变化。API 会添加字段、删除弃用字段或更改类型。您的管道需要处理模式演变，而不会中断或产生不正确的结果。
挑战在于处理旧格式和新格式的数据。历史数据与当前数据的模式不同。您的转换需要同时处理两者，并且您需要优雅地处理过渡过程。
这是一个您可以修改并使用的模式版本控制系统。处理程序解析多种模式版本并将其规范化为通用格式。旧数据会为新字段获取合理的默认值。您的转换逻辑只需要处理当前模式，但管道可以正确处理历史数据。
关键是使新字段成为可选的并提供默认值。这使您可以在不重新处理所有历史数据或维护每个版本的单独管道的情况下演变模式。
// 监控数据质量，而不仅仅是系统运行状况 (Monitoring Data Quality, Not Just System Health)
系统监控告诉您服务器是否健康。数据质量监控告诉您数据是否已损坏。您需要两者，而且它们在根本上是不同的。
跟踪特定于数据的指标：记录数、空值百分比、值分布和业务逻辑约束。当这些指标偏离历史模式时发出警报。
这是一个数据质量监控系统示例。编写一个数据质量监控器，将当前数据与历史基线进行比较。它应该对数量、空值和分布的显著变化发出警报。这些信号可以在数据质量问题到达下游系统之前将其捕获。
在生产环境中，将这些警报与您的监控基础设施集成。将数据质量作为与系统运行状况并列的一级操作指标。
第三部分：数据管道中的可观测性和测试
最后两个原则侧重于在生产环境中操作管道：可观测性和测试。
// 从第一天起就设计可观测性 (Designing for Observability from Day One)
当管道出现故障时，您需要对发生了什么以及在哪里发生的可见性。可观测性不是以后添加的功能，而是从第一天开始的核心设计要求。
实施带有关联 ID 的结构化日志记录，让您可以在整个管道中跟踪单个记录。记录关键决策点、应用的转换和验证结果。
这是一个您可以作为起点使用的结构化日志记录框架。
每个日志条目都包含关联 ID，允许您在整个管道中跟踪单个记录。结构化格式意味着您可以以编程方式解析日志以进行调试和分析。
// 实施适当的测试策略 (Implementing Proper Testing Strategies)
数据管道需要不同于典型应用程序的测试方法。您需要测试代码逻辑和数据转换，这需要专门的技术。
为转换逻辑构建单元测试，并为端到端管道执行添加集成测试。
编写测试以涵盖“幸福路径”和错误条件。它们应验证验证是否捕获了问题、转换是否是幂等的，以及完整管道是否产生了预期的输出。
结论
构建可靠的数据管道要求将数据处理视为软件工程，而不是脚本编写。适用于一次性分析的技术通常不适用于生产系统。
本文讨论的原则有一个共同点：它们是预防问题，而不是对问题做出反应。
- 验证在数据摄取时捕获坏数据，而不是在它破坏数据仓库之后
- 幂等性使重新处理变得可靠，而不是在需要重新处理时才发现问题
- 模式版本控制在 API 破坏您的管道之前处理演变
- 早期验证节省了数小时的调试时间
- 良好的监控在问题级联之前发现问题
- 适当的测试使更改安全可靠，而不是充满风险
因此，每一个原则都减少了管道随时间的维护负担。生产管道就是基础设施。它们需要与组织所依赖的任何系统相同的工程严谨性。
Bala Priya C 是来自印度的一名开发人员和技术作家。她喜欢在数学、编程、数据科学和内容创作的交叉点工作。她的兴趣和专业领域包括 DevOps、数据科学和自然语言处理。她喜欢阅读、写作、编码和咖啡！目前，她正致力于通过撰写教程、操作指南、观点文章等方式来学习并与开发者社区分享她的知识。Bala 还创建引人入胜的资源概述和编码教程。
🚀 想要体验更好更全面的AI调用？
欢迎使用青云聚合API，约为官网价格的十分之一，支持300+全球最新模型，以及全球各种生图生视频模型，无需翻墙高速稳定，文档丰富，小白也可以简单操作。
评论区