資料可靠性事件回應與緩解措施

– 12 分鐘閱讀

在資料驅動的時代，資料可靠性攸關企業決策品質和營運效率。本文將探討如何建立完善的事件回應機制，涵蓋事後分析、主動預防、流程建立及工具應用等導向，並以 PagerDuty 案例說明 DevOps 最佳實踐在資料事故管理中的應用。資料團隊需要定期檢視服務水準協定（SLAs）、服務水準指標（SLIs）和服務水準目標（SLOs），並根據業務變化調整指標。由於測試無法完全覆寫所有潛在問題，因此主動的事件預防措施至關重要。結合測試、持續整合/持續佈署（CI/CD）、資料發現和可觀測性等方法，可以提升資料管道的韌性。引入「事件指揮官」角色，負責協調事件處理、分派任務和溝通，並根據團隊結構建立合適的事件通知和處理機制。事件管理員需將通知轉發給相關團隊、評估事件嚴重性、協調團隊成員並提供必要支援。未來，AI 和機器學習技術將在事件預測和預防中扮演更重要的角色，提升資料可靠性管理水平。

資料可靠性中的事件回應與緩解措施

在資料工程領域，確保資料的可靠性是至關重要的任務。當資料出現異常或中斷時，如何有效地管理和回應這些事件，直接影響到資料團隊的工作效率和企業的決策品質。本章節將探討資料可靠性中的事件回應與緩解措施，幫助讀者建立健全的事件管理機制。

事件事後分析的重要性

事件事後分析（Postmortem）是資料團隊用於總結事件發生原因、過程及後續改進措施的重要手段。對於軟體工程師來說，事後分析已經成為標準做法，而對於資料團隊而言，這同樣至關重要。透過事後分析，團隊可以深入瞭解資料中斷發生的根本原因，並制定相應的改進措施，以提升系統的整體韌性。

如同軟體工程師一樣，資料團隊也需要定期檢視其服務水準協定（SLAs）、服務水準指標（SLIs）和服務水準目標（SLOs）。隨著業務環境的變化，這些指標可能需要進行調整，資料團隊應該主動識別並與下游使用者溝通這些變化。

重點摘錄：

  • 定期進行事件事後分析，以總結經驗和改進措施。
  • 檢視和調整SLAs、SLIs和SLOs，以適應業務變動。

事件回應與緩解措施

建立有效的事件管理流程是防止資料異常和提升資料可靠性的第一步。然而，這僅僅是個開始。測試通常只能覆寫約20%的「未知未知」問題，而剩下的80%往往需要透過利益相關者的回饋才能發現。因此，引入主動的事件預防措施至關重要。

圖表分析：

圖6-13：測試僅能涵蓋約20%的「未知未知」問題 此圖示強調了測試的侷限性，表明大多數未被發現的問題需要透過其他方式來識別。

重點摘錄：

  • 測試只能涵蓋少部分的「未知未知」問題。
  • 需要引入主動的事件預防措施，以提升資料可靠性。

建立主動的資料可靠性方法

為提升資料可靠性，團隊應當採用包含測試、持續整合/持續佈署（CI/CD）、資料發現和可觀測性在內的綜合方法。這種多層次的防禦機制，可以顯著提升資料管道的韌性，無論是在集中式、分散式還是混合資料架構中。

圖表分析：

圖6-14：包含測試、CI/CD、資料發現和可觀測性的主動資料可靠性方法 此圖示展示瞭如何透過多層次的防禦機制來提升資料可靠性。

重點摘錄：

  • 採用包含測試、CI/CD、資料發現和可觀測性的綜合方法。
  • 多層次的防禦機制適用於多種資料架構。

事件管理常規化

資料工程師不僅需要修復資料問題，還需要優先處理問題、協調團隊並與相關方溝通。為此，建立明確的事件管理流程至關重要。引入「事件指揮官」角色，可以有效地協調事件處理過程中的各項任務。

事件指揮官的主要職責：

  1. 及早標記事件給團隊和相關利益者。
  2. 維護受影響的資料資產或異常記錄。
  3. 協調團隊成員並分配任務。
  4. 分發執行手冊和操作手冊。
  5. 評估事件的嚴重性和影響範圍。

重點摘錄：

  • 引入「事件指揮官」角色，以協調事件處理過程。
  • 明確事件指揮官的職責，以提升事件處理效率。

事件管理流程的實施

事件管理的實施需要根據資料團隊的組織結構進行調整。無論是分散式還是集中式的資料團隊，都需要建立合適的事件通知和處理機制。例如，設定專門的Slack頻道或使用PagerDuty、Opsgenie等工具，以確保事件能夠被及時處理。

圖表分析：

圖6-15：分散式資料團隊結構 圖6-16：集中式資料團隊結構 這兩張圖示展示了不同的資料團隊組織結構，以及如何根據這些結構來設計事件管理流程。

重點摘錄：

  • 根據資料團隊的組織結構，設計合適的事件管理流程。
  • 使用專門的工具和頻道，以提升事件處理的效率和透明度。

事件處理步驟

事件管理員在處理事件時，需要遵循以下步驟：

  1. 將通知轉發給合適的團隊成員：根據事件的性質，將通知轉發給相關的團隊成員。
  2. 評估事件的嚴重性：根據事件的影響範圍和嚴重性，進行初步評估。
  3. 協調團隊成員：組織團隊成員共同參與事件處理。
  4. 提供必要的執行手冊和操作手冊：根據事件的需要，提供相關的操作。

重點摘錄：

  • 事件管理員需要將通知轉發給合適的團隊成員。
  • 根據事件的嚴重性，協調團隊成員並提供必要的支援。
程式碼範例：事件通知系統
import requests

def send_notification(event_details):
    """
    傳送事件通知給相關團隊成員。
    
    :param event_details: 事件的詳細資訊
    """
    url = "https://example.com/notify"
    payload = {
        "event": event_details,
        "team": "data_engineering"
    }
    headers = {
        'Content-Type': 'application/json'
    }
    response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)
    if response.status_code == 200:
        print("通知傳送成功")
    else:
        print("通知傳送失敗")

# 使用範例
event_info = {
    "event_id": "12345",
    "severity": "high",
    "description": "資料函式庫連線失敗"
}
send_notification(event_info)

內容解密：

此程式碼範例展示了一個簡單的事件通知系統，用於向相關團隊成員傳送事件通知。透過呼叫send_notification函式，並傳入事件的詳細資訊，可以實作事件通知的自動化。該函式使用HTTP POST請求將事件資訊傳送到指定的URL，並根據回應狀態碼判斷通知是否傳送成功。

重點摘錄：

  • 事件通知系統可以自動化事件通知流程。
  • 使用HTTP POST請求傳送事件資訊。

隨著資料環境的日益複雜，資料團隊需要不斷最佳化事件管理流程，並結合最新的技術和工具，以提升資料可靠性和事件處理效率。未來，我們可以期待更多根據AI和機器學習的事件預測和預防技術的出現，這些技術將進一步提升資料可靠性的管理水平。

圖表翻譯：

圖6-14：主動資料可靠性方法 此圖表展示瞭如何透過結合測試、CI/CD、資料發現和可觀測性來建立主動的資料可靠性方法，從而提升資料管道的韌性。

重點摘錄：

  • 結合最新技術和工具，持續最佳化事件管理流程。
  • 期待更多根據AI和機器學習的事件預測和預防技術的出現。

資料事故應變與緩解：關鍵步驟與最佳實踐

在資料驅動的商業環境中，資料品質問題可能對企業造成嚴重影響。為有效應對資料事故，建立健全的應變機制至關重要。本文將探討資料事故應變的四個關鍵步驟，並分析如何預防未來事故的發生。

步驟1：評估事故嚴重性

當資料管道所有者接到資料異常的通知時，首先需要評估事故的嚴重性。由於資料生態系統不斷演變，資料管道中可能出現各種變化。有些變化是無害的，例如預期的schema變更；而有些則可能對下游利益相關者造成嚴重影響，例如關鍵表中資料行數從10,000驟降至1,000。

最佳實踐：事件標籤化

在開始故障排除時，根據事件狀態進行標籤化是一種最佳實踐。常見的標籤包括：已修復、預期變更、調查中、無需採取行動、誤報等。標籤化有助於評估事故嚴重性，並及時向相關利益相關者傳達更新資訊。

步驟2：確定資料重要性

並非所有資料資產對企業都同等重要。有些資料可能已經過時或不再使用。利用資料血統視覺化工具和營運分析，資料團隊可以瞭解資料如何在企業內部被使用，從而識別最關鍵的資料集。

資料可觀察性解決方案的作用

資料可觀察性解決方案透過提供豐富的資料血統和營運分析功能，幫助資料團隊：

  1. 瞭解資料使用情況：識別資料如何在企業內部流動和使用。
  2. 評估資料管道的脆弱性：找出容易出現資料停機的資料管道。
  3. 最佳化雲端儲存成本：按資料資產跟蹤雲端儲存成本。
  4. 快速定位問題：在事故發生時，能夠追溯資料所有權並通知受影響的相關人員。

步驟3：及時溝通狀態更新

良好的溝通在資料事故應對過程中至關重要。除了建立詳細的執行手冊（runbook）外，還需要建立一個集中的狀態頁面，用於向利益相關者提供實時更新。

事件指揮官的角色

事件指揮官在資料事故應對中扮演關鍵角色。有兩種常見的事件指揮官委派方式：

  1. 輪值待命制：指定團隊成員在特定時間段內待命，負責處理所有型別的資料事故。
  2. 資料表責任制：團隊成員負責特定的資料表或報告，處理與之相關的事故。

步驟4：定義和協調資料SLOs和SLIs

雖然事件指揮官不負責設定服務水平目標（SLOs），但他們通常需要對達成這些目標負責。SLOs用於定義和衡量特定團隊或產品的服務水平。

關鍵指標：SLIs

服務水平指標（SLIs）是衡量SLOs的量化指標。常見的SLIs包括：

  1. 資料事故頻率（N）：特定資料資產的事故發生次數。
  2. 檢測時間（TTD）：從事故發生到被檢測到的時間。
  3. 解決時間（TTR）：從事故被檢測到到被解決的時間。

透過跟蹤這些指標，資料團隊可以改進檢測和回應機制，從而構建更可靠的資料系統。

為什麼資料事故指揮官至關重要

在資料事故應對過程中，時間是關鍵。資料事故指揮官需要在時間壓力下快速做出決策，高效協調團隊資源，以盡快解決事故並減少對業務的影響。

最佳實踐：持續改進

透過建立健全的資料事故應變機制，並持續監測和改進關鍵指標，企業可以提高資料品質，減少資料事故的發生，從而更好地支援業務決策和營運。

內容解密：

此Mermaid圖表清晰地展示了資料事故應變的流程。首先，當資料事故發生時（A），需要立即評估事故的嚴重性（B）。接著，確定受影響資料的重要性（C），判斷是否需要立即採取行動。然後，透過及時的狀態更新（D）與相關利益相關者溝通。最後，定義和協調資料SLOs和SLIs（E），並持續監測和改進（F），以減少未來事故的發生。

隨著資料量的持續增長和業務對資料依賴的加深，資料品質管理將變得越來越重要。企業需要不斷改進資料事故應變機制，加強資料可觀察性和營運分析能力，以應對日益複雜的資料挑戰。透過建立健全的資料治理體系，企業可以更好地應對資料事故，確保資料品質，從而支援業務的持續增長和創新。

進一步探討

  1. 資料可觀察性的未來發展：隨著技術的進步，資料可觀察性將如何演變，以更好地支援資料品質管理？
  2. AI在資料事故應變中的應用：人工智慧技術如何被用來增強資料事故檢測、分析和應變能力？
  3. 資料品質管理的最佳實踐：企業如何在日常營運中建立和維護高水平的資料品質？

這些問題將是未來資料管理和治理領域的重要研究方向。透過不斷探索和實踐，企業可以更好地應對資料挑戰，實作資料驅動的業務成功。

利用DevOps最佳實踐擴充套件資料事故管理

在現代企業中，資料品質對於決策制定至關重要。隨著資料量的增長和資料來源的多樣化，資料品質問題變得日益複雜。為了應對這些挑戰，許多企業開始採用DevOps最佳實踐來管理資料事故。本文將探討如何利用DevOps最佳實踐來擴充套件資料事故管理，並以PagerDuty為案例進行分析。

PagerDuty的資料挑戰

PagerDuty是一家提供數位化營運管理平台的公司，幫助超過16,800家企業實作其正常執行時間SLA。該公司的資料團隊，稱為DataDuty，面臨著多重資料挑戰。由於業務需求的動態變化，資料品質成為了首要挑戰。DataDuty團隊需要確保資料品質能夠滿足終端使用者的期望，使他們能夠根據準確的資料做出快速決策。

資料生態系統的複雜性

PagerDuty使用多種SaaS雲端應用程式（如Salesforce、Marketo和Netsuite），並接收大量內部和第三方資料。結構化資料、非結構化資料、不同頻率的資料以及不同粒度的即時批次資料都是PagerDuty資料生態系統的一部分。這種複雜性使得資料品質管理變得更加困難。

實施DevOps最佳實踐

為了實作其雄心壯志的使命，DataDuty團隊實施了一系列DevOps事故管理最佳實踐於其資料管道中。

最佳實踐#1：確保事故管理涵蓋整個資料生命週期

在PagerDuty，資料工程師的事故管理屬於資料營運的範疇，這是DevOps的延伸。它包括跟蹤、回應和分類別資料和管道問題。一旦資料進入資料倉儲，直到它出現在導向客戶的報告中，都有可能出現各種型別的資料停機時間，從資料缺失到錯誤模型。DataDuty團隊監控資料品質問題，包括異常、更新時間、結構變化、指標趨勢等。

-- 檢查資料更新時間的範例SQL查詢
SELECT 
    MAX(last_modified) AS latest_update,
    table_name
FROM 
    information_schema.tables
WHERE 
    table_schema = 'your_schema_name'
GROUP BY 
    table_name;

內容解密：

上述SQL查詢用於檢查資料表中資料的最新更新時間。透過查詢information_schema.tables，可以取得資料表的最後修改時間。這個查詢幫助資料工程師瞭解資料的更新狀況，對於監控資料品質至關重要。

最佳實踐#2：事故管理應包含噪音抑制

資料噪音是實施資料監控和異常檢測時的一個主要問題。在企業規模下，每天都會收到各種「警示」，其中許多警示指示資料的變化，但不一定是新的「問題」。資料團隊需要能夠在客戶和業務負責人之間進行分類別，並及時回應這些警示，同時委派對資料產品本身的明確所有權。Manu的DataDuty團隊使用PagerDuty來識別相似的資料事故警示，抑制單一事故的多個警示。這樣，團隊成員就不會被警示淹沒，可以專注於修復當前的資料問題的根本原因。

最佳實踐#3：分組資料資產和事故以智慧路由警示

根據Manu的說法，資料可觀察性是任何資料事故管理步驟之前的第一步，包括事故回應和升級。畢竟，「我的資料未更新」與異常趨勢或指標是一個完全不同的問題。團隊需要能夠識別這種資料問題的存在。 當DataDuty團隊開始在其資料平台上整合資料可觀察性與PagerDuty時，他們遵循了DataOps的最佳實踐，包括將資料問題分組，以便根據這些問題進行更方便的路由和警示。

圖表翻譯：

此圖示展示了資料事故管理的流程，包括資料可觀察性、警示抑制和智慧路由。透過這些步驟，資料團隊可以更有效地管理和回應資料事故。

  graph LR;
    A[資料可觀察性] --> B[警示生成];
    B --> C[噪音抑制];
    C --> D[智慧路由];
    D --> E[事故回應];
    E --> F[修復資料問題];

圖表翻譯：

此圖示呈現了資料事故管理的各個階段。首先，透過資料可觀察性監控資料狀態，接著生成警示。隨後，透過噪音抑制減少無效警示，再進行智慧路由將警示分配給適當的團隊。最後，進行事故回應和修復資料問題。這個流程幫助資料團隊更高效地管理資料事故。

玄貓

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。