資料事故管理實務

隨著資料系統日益複雜，錯誤和事故的風險也隨之增加。本文介紹如何將軟體工程最佳實踐應用於資料系統，建立完善的資料事故管理機制。從資料可靠性生命週期出發，探討事故檢測、回應、根本原因分析和事後總結等關鍵步驟，並提供 Python 程式碼範例說明資料監控的實作。同時，文章也探討異常檢測的侷限性，強調全面資料事件管理的重要性，並提供根本原因分析的實務步驟和案例。最後，文章討論了無責事後檢討的最佳實踐，以及如何透過持續改進和團隊協作，提升資料系統的可靠性和效能。

資料事故管理：將軟體工程最佳實踐應用於資料系統

隨著資料系統日益複雜和分散，錯誤和事故的可能性也隨之增加。軟體工程團隊數十年來一直依靠多步驟流程來檢測、解決和預防應用程式問題。現在，資料團隊也可以採用類別似的方法來管理資料系統的可靠性和效能。

資料可靠性生命週期

資料可靠性生命週期（Data Reliability Life Cycle）是受DevOps生命週期啟發的框架，幫助資料團隊管理資料管線的效能和可靠性。該框架包括以下關鍵步驟：

事故檢測（Incident Detection）：透過資料監控和警示系統，及時發現資料管線中的問題。
事故回應（Incident Response）：對檢測到的事故做出及時回應，減少對業務的影響。
根本原因分析（Root Cause Analysis, RCA）：深入分析事故的根本原因，避免類別似問題再次發生。
事故解決（Incident Resolution）：根據RCA的結果，修復資料管線中的問題。
事後總結（Blameless Postmortem）：在事故解決後，進行無責備的事後總結，找出改進措施。

事故檢測：關鍵技術和實踐

事故檢測是資料事故管理的第一步。有效的事故檢測需要結合適當的工具和流程，確保所有資料相關人員和終端使用者在問題出現時能夠及時收到警示。以下是一些關鍵技術和實踐：

資料監控和警示：透過設定特定閾值，對資料管線中的資料進行監控，一旦超出閾值就觸發警示。
異常檢測（Anomaly Detection）：利用歷史資料模式和自定義規則，自動檢測資料健康指標（如資料量、更新頻率、結構和分佈）的異常變化。
資料可觀測性（Data Observability）：透過對資料管線進行全方位監控，確保能夠及時發現和處理問題。

import pandas as pd

# 示例：簡單的資料監控指令碼
def monitor_data(df):
    # 檢查資料量是否在預期範圍內
    if len(df) < 1000:
        raise Alert("Data volume is below threshold")
    
    # 檢查資料更新頻率
    latest_update = pd.to_datetime(df['update_time'].max())
    if (pd.Timestamp.now() - latest_update).days > 1:
        raise Alert("Data is not fresh")

# 使用範例
df = pd.read_csv('data.csv')
try:
    monitor_data(df)
except Alert as e:
    print(e)

內容解密：

上述Python指令碼展示了一個簡單的資料監控範例。該指令碼檢查資料量是否低於特定閾值，以及資料的更新時間是否超過一天未更新。如果任一條件觸發，將會發出警示。這個範例展示瞭如何透過簡單的指令碼進行基本的資料監控。

資料可靠性生命週期的好處

透過實施資料可靠性生命週期，資料團隊可以更無縫地檢測、解決和預防資料品質問題，從而提高資料管線的可靠性和效能。這不僅能夠減少資料事故對業務的影響，還能夠提升資料團隊的工作效率和資料使用者的滿意度。

持續改進工具和流程：隨著資料技術的發展，資料團隊需要不斷更新和最佳化工具和流程，以適應新的資料挑戰。
擴大資料可觀測性：進一步提升資料可觀測性，確保能夠對資料系統進行全方位的監控和預警。
加強團隊協作：透過跨團隊協作，提升資料事故管理的效率和效果。

透過上述措施，資料團隊可以更好地應對資料事故，確保資料系統的可靠性和穩定性，為業務提供堅實的資料支援。

資料異常檢測與事件管理：建構可靠的資料品質管理系統

在資料驅動的數位服務時代，資料異常檢測（Anomaly Detection）已成為資料團隊不可或缺的工具。然而，單純依賴異常檢測並不足以完全解決資料事件管理（Incident Management）的問題。資料事件是不可避免的，管道中斷、結構變更（Schema Changes）影響下游儀錶板（Dashboards），以及空值（Null Values）出現等問題，都可能對資料品質造成嚴重影響。

異常檢測的侷限性

異常檢測是資料可靠性生命週期（Data Reliability Life Cycle）中的重要一環，特別是在「偵測」（Detect）階段發揮關鍵作用。然而，將異常檢測視為萬能解方是一種誤解。異常檢測只是工具之一，缺乏測試（Testing）、版本控制（Versioning）、可觀察性（Observability）、血統分析（Lineage）等其他技術和流程的支援，將導致單點故障（Single Point of Failure），進而延長資料停機時間（Data Downtime）的還原。

程式碼示例：異常檢測的基本實作

import pandas as pd
from sklearn.ensemble import IsolationForest

# 載入資料集
data = pd.read_csv('data.csv')

# 建立 Isolation Forest 模型
model = IsolationForest(contamination=0.01)

# 訓練模型並進行異常檢測
data['anomaly'] = model.fit_predict(data)

# 篩選出異常資料
anomalies = data[data['anomaly'] == -1]

#### 內容解密：
此範例使用 Isolation Forest 演算法進行異常檢測。首先載入資料集，接著建立模型並訓練，最後篩選出被標記為異常的資料。Isolation Forest 是一種無監督學習方法，適合用於檢測資料中的異常點。

資料事件管理的全面方法

資料事件管理涉及多個層面，不僅僅是檢測異常，還包括對事件的回應（Response）、根本原因分析（Root Cause Analysis, RCA）以及預防措施。以下是資料事件管理的關鍵步驟：

事件回應：有效的事件回應始於並終於良好的溝通。資料團隊應預先準備執行手冊（Runbooks）和劇本（Playbooks），以自動化事件回應流程。
角色委派：在事件發生時，明確角色委派至關重要。通常包括事件指揮官（Incident Commander）和事件回應者（Incident Responder），前者負責任務分配和資訊整合，後者負責具體的故障排除。
根本原因分析：RCA 旨在找出事件的根本原因。這通常涉及複雜的資料分析和跨團隊協作。透過 SQL 查詢、資料血統分析和中繼資料（Metadata）管理，可以更有效地進行 RCA。

資料事件管理流程

  graph LR
    A[檢測異常] --> B[事件回應]
    B --> C[角色委派]
    C --> D[根本原因分析]
    D --> E[修復與預防]
    

#### 圖表翻譯：
此圖示展示了資料事件管理的流程。首先檢測資料中的異常，接著進行事件回應並委派相關角色，然後進行根本原因分析，最後根據分析結果進行修復並採取預防措施。

建構全面的資料品質管理系統

為了應對日益增長的資料依賴，企業需要建構一個全面的資料品質管理系統。這不僅包括異常檢測，還需要結合事件回應、根本原因分析等多個環節。同時，透過自動化工具和流程，可以顯著提升資料事件管理的效率和效果。

隨著資料生態系統的複雜度不斷增加，資料事件管理的挑戰也將持續演變。未來，我們可以期待更多根據人工智慧和機器學習的先進技術被應用於資料品質管理，不斷提升資料可靠性和業務連續性。

資料異常事件管理：根本原因分析實務

在我們的經驗中，大多數資料問題都可以歸因於以下一個或多個事件：

資料輸入工作、管線或系統發生意外變化
資料轉換邏輯（ETL、SQL、Spark 任務等）發生變化
執行階段錯誤、許可權問題、基礎設施故障、排程變更等作業問題

圖 6-6：透過資料可觀測性平台發出的結構變更警示

快速定位問題不僅需要適當的工具，還需要採取全面的方法來考慮上述三個來源可能發生的問題。同時，值得注意的是，事件很少只有單一的根本原因；相反，它們通常是多種「原因」的匯聚，這些原因可以轉化為有價值的流程最佳化經驗。

隨著軟體（和資料）系統變得越來越複雜，精確定位故障或事件的單一原因變得更加困難。亞馬遜的五個為什麼方法提供了一個有用的框架，透過這個框架來進行根本原因分析（RCA）：

識別問題
詢問問題發生的原因，並記錄原因
判斷該原因是否是根本原因
- 是否可以預防該原因？
- 是否可以在發生前檢測到該原因？
- 如果是人為錯誤，為什麼會發生？
重複該過程，直到對找到根本原因有信心

資料事件管理中的根本原因分析步驟

我們已經確定了資料團隊在對資料管線進行根本原因分析時必須採取的五個步驟：

檢視資料血統：瞭解問題的起點，找出系統中最上游的節點，這些節點表現出問題，這才是問題的根源。
檢視程式碼：檢視建立資料表或影響事件的特定欄位的邏輯，有助於提出合理的假設。
檢視資料：仔細檢查資料表中的資料，尋找問題的線索。
檢視執行環境：檢查執行 ETL/ELT 任務的執行環境，檢視日誌和錯誤追蹤。
與團隊成員協作：與團隊成員分享知識和見解，以解決問題。

實務案例：對故障的客戶儀錶板進行根本原因分析

步驟 1：檢視資料血統

瞭解客戶儀錶板故障的起點，找出系統中最上游的節點，這些節點表現出問題。確保所有相關人員（資料工程師、資料分析師、分析工程師和資料科學家）都能夠存取最新的資料血統資訊。

圖 6-7：用於根本原因分析的血統視覺化

步驟 2：檢視程式碼

檢視建立問題資料表的邏輯，檢視最近更新該表的程式碼，瞭解相關欄位的計算邏輯。

-- 示例程式碼：檢視建立客戶資料表的邏輯
SELECT 
    customer_id,
    SUM(order_amount) AS total_order_amount
FROM 
    orders
WHERE 
    order_date >= '2023-01-01'
GROUP BY 
    customer_id;

內容解密：

此段程式碼用於計算客戶的總訂單金額。首先，它從 orders 表格中篩選出 order_date 在 2023 年 1 月 1 日之後的訂單。然後，它按照 customer_id 分組，並計算每個客戶的 order_amount 總和。這樣就得到了每個客戶的總訂單金額。

步驟 3：檢視資料

仔細檢查資料表中的資料，尋找問題的線索。檢查其他欄位是否提供了異常資料的相關資訊。

圖 6-8：檢視程式碼和查詢生成過程

步驟 4：檢視執行環境

檢查執行 ETL/ELT 任務的執行環境，檢視日誌和錯誤追蹤，以找出潛在的問題。

步驟 5：與團隊成員協作

與團隊成員分享知識和見解，以解決問題。團隊成員可能對資料有更深入的瞭解，能夠提供有價值的建議。

資料事件管理流程

  graph LR
    A[開始] --> B[檢視資料血統]
    B --> C[檢視程式碼]
    C --> D[檢視資料]
    D --> E[檢視執行環境]
    E --> F[與團隊成員協作]
    F --> G[解決問題]

圖表翻譯： 此圖表呈現了資料事件管理的流程。首先，從檢視資料血統開始，逐步深入到檢視程式碼、資料和執行環境。最後，透過團隊協作來解決問題。這個流程幫助資料團隊系統化地定位和解決資料問題。

資料異常事件管理與根因分析

在處理資料異常事件時，深入的根因分析（Root Cause Analysis, RCA）是至關重要的。以下將詳細闡述如何系統性地進行資料異常的故障排除與分析。

步驟一：瞭解資料資產的沿襲與中繼資料

首先，我們需要檢視資料的沿襲（Data Lineage）與中繼資料（Metadata），以全面瞭解資料的來源、處理過程及相關背景資訊。這有助於我們掌握資料的流動路徑與變換過程，從而找出可能的問題所在。

重點檢查專案：

資料的來源與其處理流程
資料轉換過程中的每一步驟
相關的中繼資料資訊，例如資料格式、更新頻率等

步驟二：檢視查詢邏輯

在瞭解資料沿襲與中繼資料後，接下來需要檢視引發問題的查詢邏輯。這包括檢查查詢的語法、邏輯結構及可能的錯誤。

-- 查詢範例
SELECT user_id, COUNT(*) AS order_count
FROM orders
WHERE order_date > '2023-01-01'
GROUP BY user_id
HAVING order_count > 10;

內容解密：

查詢目的：此查詢旨在統計2023年後每個使用者的訂單數量，並篩選出訂單數量大於10的使用者。
查詢邏輯：首先根據 order_date 篩選資料，接著按 user_id 分組並計算訂單數量，最後篩選出訂單數量超過10的使用者。
潛在問題：需檢查 order_date 的格式是否正確，以及 order_count 在 HAVING 子句中的使用是否符合資料函式庫語法規範。

步驟三：仔細檢查資料內容

在確認查詢邏輯無誤後，接下來需要仔細檢查資料內容，以找出可能的異常。

重點檢查專案：

資料是否對所有記錄都存在問題，還是僅限於特定記錄？
資料異常是否與特定時間段相關？
是否存在新的資料分段未被正確處理，或是某些資料分段遺失？
資料表結構是否近期有變更？

  graph LR
    A[檢查資料內容] --> B[是否所有記錄都有問題？]
    A --> C[是否特定時間段的資料有問題？]
    A --> D[是否存在未被處理的新資料分段？]
    A --> E[資料表結構近期是否變更？]

圖表翻譯： 此圖示展示了檢查資料內容的流程，從檢查資料是否對所有記錄存在問題，到檢查特定時間段的資料、是否存在未被處理的新資料分段，以及資料表結構是否近期有變更等步驟。

步驟四：檢查營運環境

許多資料問題源於執行 ETL/ELT 任務的營運環境。因此，需要檢查相關的日誌和錯誤追蹤資訊，以找出可能的錯誤。

重點檢查專案：

相關的 ETL/ELT 任務是否出現錯誤？
是否存在非正常延遲的任務啟動？
是否有效能不佳或執行時間過長的任務？
是否存在許可權、網路或基礎設施問題？

  graph LR
    A[檢查營運環境] --> B[檢查ETL/ELT任務錯誤]
    A --> C[檢查任務啟動延遲]
    A --> D[檢查任務效能問題]
    A --> E[檢查許可權與基礎設施問題]

圖表翻譯： 此圖示展示了檢查營運環境的流程，包括檢查 ETL/ELT 任務錯誤、任務啟動延遲、任務效能問題，以及許可權與基礎設施問題等步驟。

步驟五：向團隊成員尋求協助

在進行上述步驟後，若仍無法找出問題根源，可以向團隊成員尋求協助。團隊的集體智慧和經驗往往能提供新的視角和解決方案。

重點檢查專案：

過去是否曾經發生過類別似的資料問題？當時如何解決？
誰是相關資料集的負責人？可以聯絡誰來取得更多背景資訊？
誰在使用相關資料集？他們是否能提供額外的見解？

隨著資料量的不斷增長和資料處理技術的發展，資料異常事件的管理將變得越來越重要。未來，我們可以期待更多先進的工具和技術來幫助我們更高效地進行資料異常檢測和根因分析。同時，團隊協作和知識分享也將在資料異常事件管理中發揮越來越重要的作用。

參考資料

資料沿襲與中繼資料管理最佳實踐
ETL/ELT 任務管理與最佳實踐
資料異常檢測與根因分析技術

資料品質問題的根源分析與解決方案

在處理資料品質問題時，根源分析（Root Cause Analysis）是一種強大的工具，可以幫助資料團隊及時發現並解決問題。然而，資料生態系統的複雜性使得問題的根源往往不是單一的。正如任何分散式架構一樣，資料生態系統由一系列複雜的邏輯、事件和管道組成，這些元素之間的互動就像科學實驗一樣，會以多種方式反應。因此，找到一個可擴充套件且可持續的實踐方法來進行根源分析至關重要。

五步驟根源分析法

為了將根源分析從一個令人緊張的緊急事件轉變為可擴充套件和可持續的做法，我們可以採用以下五步驟方法：

識別問題：首先，需要識別資料品質問題的發生。這通常涉及到監控系統的警示或資料品品檢查工具的報告。
評估影響：瞭解問題的初始影響，包括哪些資料資產受到影響，以及對業務營運的潛在影響。
進行根源分析：分析問題的根源，找出導致資料品質問題的根本原因。
修復問題：一旦找到問題的根源，就需要修復它。這可能涉及到修改程式碼、調整資料處理流程或改善維運環境。
事後檢討（Postmortem）：在問題解決後，進行事後檢討，記錄事件的經過、相關人員、技術細節等，並分享給相關團隊，以避免類別似問題再次發生。

解決方案與溝通

在識別問題並瞭解其初始影響後，下一步通常是修復問題並與相關利益相關者溝通下一步計劃。這可能包括暫停資料管道或模型並重新執行它們，但由於資料問題可能由無數原因引起，這通常需要相當程度的故障排除。

def pause_data_pipeline(pipeline_id):
    """
    暫停指定的資料管道。
    
    :param pipeline_id: 要暫停的管道ID
    :return: 操作結果
    """
    try:
        # 呼叫API或執行命令暫停管道
        result = api_call_to_pause_pipeline(pipeline_id)
        return result
    except Exception as e:
        # 處理異常，例如記錄日誌或傳送警示
        handle_exception(e)
        return False

#### 內容解密：
此段程式碼定義了一個函式 `pause_data_pipeline`，用於暫停指定的資料管道。它接受一個引數 `pipeline_id`，代表要暫停的管道的ID。函式內部呼叫了一個假設的API `api_call_to_pause_pipeline` 來執行暫停操作，並處理了可能發生的異常。

在許多情況下，可能會有「初始解決方案」（例如暫停或「電路斷路」管道）和「最終解決方案」（即實施更永久的解決方案以解決資料停機事件的根本原因）。在整個過程中，透過專用的溝通通路（如Slack頻道、電子郵件鏈、Wiki網站、Google檔案或JIRA工作流程）與各利益相關者溝通事件的狀態至關重要。

無責事後檢討

進行無責事後檢討是資料可靠性和DataOps的重要實踐。無論事件型別或原因為何，資料工程團隊在修復問題並進行根源分析後，應進行全面、跨功能的事後檢討。事後檢討是一種會議和相應的檔案，用於記錄事件的關鍵資訊、事件順序、相關人員、相關技術和其他相關事實。

  graph LR;
    A[開始] --> B{是否發生資料品質問題？};
    B -- 是 --> C[進行根源分析];
    B -- 否 --> D[繼續監控];
    C --> E[修復問題];
    E --> F[進行事後檢討];
    F --> G[記錄並分享檢討結果];
    
    此圖示展示了資料品質問題處理的流程。
    
**圖表翻譯：**
此圖表呈現了資料品質問題的處理步驟。首先檢查是否發生資料品質問題，如果發生，則進行根源分析，接著修復問題，最後進行事後檢討並記錄結果。如果沒有發生問題，則繼續監控資料品質。

以下是進行有效事後檢討的最佳實踐：

將每一次事件視為學習經驗：事後檢討應該是無責或至少是「責備意識」的，專注於學習和改進，而不是指責個人。
評估未來事件的準備情況：利用事後檢討的機會更新執行手冊（runbooks），並調整監控、警示和工作流程管理工具。
記錄每次事後檢討並與更廣泛的資料團隊分享：檔案記錄是防止知識流失的關鍵，特別是在團隊成員變更或離職時。
重新審視服務水平協定（SLAs）：資料系統的成熟度或變化可能會要求重新評估SLAs，以確保它們仍然相關和有效。

玄貓

技術愛好者，專注於分享程式開發、雲端技術與 AI 應用的心得體會。

資料事故管理：將軟體工程最佳實踐應用於資料系統

資料可靠性生命週期

事故檢測：關鍵技術和實踐

內容解密：

資料可靠性生命週期的好處

資料異常檢測與事件管理：建構可靠的資料品質管理系統

異常檢測的侷限性

程式碼示例：異常檢測的基本實作

資料事件管理的全面方法

資料事件管理流程

建構全面的資料品質管理系統

資料異常事件管理：根本原因分析實務

圖 6-6：透過資料可觀測性平台發出的結構變更警示

資料事件管理中的根本原因分析步驟

實務案例：對故障的客戶儀錶板進行根本原因分析

步驟 1：檢視資料血統

圖 6-7：用於根本原因分析的血統視覺化

步驟 2：檢視程式碼

內容解密：

步驟 3：檢視資料

圖 6-8：檢視程式碼和查詢生成過程

步驟 4：檢視執行環境

步驟 5：與團隊成員協作

資料事件管理流程

資料異常事件管理與根因分析

步驟一：瞭解資料資產的沿襲與中繼資料

重點檢查專案：

步驟二：檢視查詢邏輯

內容解密：

步驟三：仔細檢查資料內容

重點檢查專案：

步驟四：檢查營運環境

重點檢查專案：

步驟五：向團隊成員尋求協助

重點檢查專案：

參考資料

延伸閱讀

資料品質問題的根源分析與解決方案

五步驟根源分析法

解決方案與溝通

無責事後檢討

玄貓