Русский
Русский
English
Статистика
Реклама

Проблемы мониторинга дата-пайплайнов и как я их решал

Последние несколько лет я занимаюсь дата-инженерингом: строю пайплайны разного уровня сложности, добываю данные, нужные бизнесу, преобразую их и сохраняю, в общем, строю классические ETL.

В этом деле проблем можно ждать откуда угодно и на каждом шаге: источник данных прилег, данные пришли битые, источник без объявления войны поменял формат данных или доступ к ним, хранилище тупит, данных внезапно стало меньше или больше и много других приколюх.

Чтобы понять, как все это мониторить, давайте разберемся кто вообще работает с данными, которые мы с таким трудом намайнили:

Бизнес - это все те люди, которые не особо разбираются в инженерии, но принимают важные решения, основываясь на добытых нами данных: увеличить ли расходы на рекламу, как быстро увеличивать размер аудитории для раскатывания апдейта, как работают различные партрнеры и т.п.

Технари - это мы, инженеры, можем запустить руки в логи, доработать логику, следим, чтобы ничего не падало без острой необходимости.

Код - запускается следующий в цепочке пайплайн, происходят преобразования, рисуются графики и т.п.

Дата-пайплайны могут слегка отличаться от классического бэкенда - если упал какой-то из пайплайнов, это не значит, что все плохо и нужно бежать немедленно чинить, данные могут определенное время продолжать оставаться актуальными. Вы тут скажете, что бэкенд тоже может успешно падать частями, так-то оно так, но я в данном контексте рассматриваю бэкенд и дата-пайплайн как одну логическую сущность, а не набор дублирующих микросервисов и баз с репликациями.

Вот примеры:

  • Пайплайн отрабатывает каждые 10 минут, а люди смотрят в отчеты, в среднем, раз в час. Падение одной из джоб не критично, да и если источник данных прилег, тут все равно ничего не поделаешь.

  • Пайплайн стучится в источник с надеждой получить свежие данные, которые появляются в API источника с неопределенной задержкой (привет Apple), пайплан может успешно завершиться как скачав отчет, так и получив сообщение о том, что отчета еще нет. Тут, конечно, можно делать бесконечные ретраи внутри, либо просто ронять пайплайн, но тогда не особо очевидно будет, по какой причине он упал - что-то пошло не так, или данные в источнике еще не подтянулись.

  • Пайплайн работает слишком долго - это может быть как разовой проблемой из-за тормозов в сети или в источнике, так и постоянной проблемой: что-то сломалось в трансформации, или ретраев стало больше чем нужно, в любом случае требуется вмешательство человека.

ETL как он естьETL как он есть

И тут вы скажете, но в том же Airflow есть замечательная система мониторинга, которая показывает и время работы джобы, и количество упавших или требующих перезапуска задач, и т.п. И я соглашусь, отчасти...

Чего не хватает во встроенных мониторингах систем работы с данными:

  • Бизнес не может просто посмотреть в модный мониторинг типа того же Airflow или ELK и понять, можно или нельзя доверять данным, актуальность состояния данных непрозрачна.

  • Единичные сбои, которые самоустраняются при каждом запуске, отвлекают инженеров, потому что следующий успешный запуск просто восстановит пробелы в данных, если пайплайн имеет правильную архитектуру. Нужно избегать фальшивых алертов, кстати, частично это можно сделать той же графаной.

  • Нет возможности собрать реальную статистику и проанализировать, где самое слабое место. Просто считать инциденты не вариант, т.к. важнее не количество инцидентов, а время, в течение которого состояние данных было неактуальным. Знаю, что такие проблемы некоторые компании решают самописными парсерами логов или подсчетом пиков-просадок на графиках (напишите, как это реализовано у вас).

Все это превращается в такие вот проблемы:

  1. Обычно мониторинг заточен на отслеживаение проблем в технической части, в то время как куда важнее обнаруживать проблемы в бизнес части.

  2. Люди из бизнеса хотят более наглядного отображения состояния данных и системы, чем оно представлено в технических мониторингах.

  3. Статистика, если и собирается, то собирается по техническим проблемам и нельзя понять, насколько эти технические проблемы повлияли на бизнес.

Концепция

Чтобы решить некоторые из проблем, я написал простую систему мониторинга, прикинув, что идеально было бы получать от процессов события, а затем анализировать их количество, отправленное значение, продолжительность и разные временные интервалы между началом и концом событий. Этот мониторинг, после некоторого тестирования локально, я решил выкатить в паблик, назвав его Sensorpad.

Смотрите, сколько всего можно мерять, получая простые запросы в вебхук.Смотрите, сколько всего можно мерять, получая простые запросы в вебхук.

Почему вообще вебхуки?

Ну тут все просто: никто не любит ставить на сервер дополнительный софт, никто не хочет выставлять метрики наружу и настраивать фаерволы, а слать http-запросы могут все. Секьюрити и приватность данных важны всем, а с вебхуками можно скрыть или анонимизировать за кодовым именем даже суть того, как называется ваш процессинг.

После того, как мы начали отсылать из процессов события, нужно их проанализировать и получить ответы на всякие важные вопросы, например (все числа абстрактны):

  • запустилась ли наша задача 10 раз за последний день?

  • не превышает ли количество падений (определяем падение, если полученное значение > 0, например) 15% от всех запусков за сегодня?

  • нет ли процессов, которые длятся больше 20 минут?

  • не прошло ли больше часа с момента последнего успешного завершения?

  • стартовало ли событие по планировщику в нужное время?

    тут у каждого свои параметры стабильности и после того, как мы проверим их все, останется только визуализировать их и отображать на дашборде, обновляя в режиме реального времени.

Реализация

Я начал с дашборда, дизайн - не моя профессия, так что просто взял за основу дашборд, показывающий состояние крон-джобов на сайте Nomadlist, у меня получилось как-то так:

Дашборд состояния серверов Sensorpad средствами SensorpadДашборд состояния серверов Sensorpad средствами Sensorpad

Каждый монитор на этом дашборде - это комбинация метрик, которые должны быть понятны и бизнесу, и инженерам.

Для примера попробуем настроить мониторинг для чего-то, что понятно даже тем, кто не знаком с дата-инженерингом, например, мониторингом свободного места на диске. Допустим, нам надо показывать дашборд сразу и отделу поддержки, чтобы они знали, когда чистить старые логи, и отделу закупок, чтобы не надеялись на поддержку и сразу заказывали новые диски.


Для инженера тут все понятно:

  • скрипт отрабатывает быстро (еще бы, простая крон-джоба);

  • монитор вполне живой, 25 минут назад обновился;

  • места еще с запасом (цифра 53 в левом нижнем углу - это последнее принятое значение);

Для людей из бизнеса тут тоже все просто:

  • монитор зеленый;

  • статус прописан в первой же строчке;

  • никакой лишней информации;

Вместо размера диска, разумеется, может быть что угодно, начиная от импорта данных из гугл-аналитики, заканчивая мониторингом ревенью компании - суть не меняется.

И насколько просто такое настроить?

  1. Создаем вебхук в самом сервисе, они там называются сенсорами, по аналогии со всякими штуками из физического мира.

  2. Настраиваем крон-джобу на сервере, которая будет отсылать события со значением свободного места в процентах:

    df -h |grep vda1 | awk  '{ print $5 }'| sed 's/.$//' | xargs -I '{}' curl -G "https://sensorpad.link/<уникальный ID>?value={}" > /dev/null 2>&1
    
  3. Присоединяем к этому вебхуку монитор, называем его: количество свободного места (но можно еще и другие, например, то, что события уходят по графику означает, что сервер не упал)

  4. Настраиваем правила, по которым монитор меняет свой статус.

  5. Присоединяем каналы для отправки уведомлений.

  6. Добавляем монитор на один или несколько дашбордов.

А можно поподробнее?

Для вебхуков я пока что сделал саму простую имплементацию:

  • базовый вебхук, который будет нужен для 80% проектов;

  • cron-вебхук, который ожидает события в заданное через cron-синтаксис время;

  • chain-вебхук, который умеет отслеживать события от процессов, соединенных в цепочки;

главное в нашем деле - не усложнять интерфейсыглавное в нашем деле - не усложнять интерфейсы

После создания попадаем на страницу сенсора, тут автоматически появляются полученные события (повозился в js) и кнопочкой можно отсылать тестовые события, для тех, у кого не установлен Curl или кому лень делать это из браузера:

Догфудинг в действииДогфудинг в действии

Дальше создаем тот самый монитор - квадратик, меняющий статус и цвет.

Можно даже иконку выбратьМожно даже иконку выбрать

Есть две стратегии для статуса по умолчанию: сказать, что монитор должен быть в статусе "все хорошо", а потом правилами менять его на "что-то пошло не так", или можно сразу сделать ему статус "все плохо", а правилами проверять, что все действительно хорошо - обе стратегии имеют право на жизнь.

Теперь, собственно то, из-за чего я и написал эту балалайку: правила и гибкая логика.

К каждому монитору можно прицепить определенное количество правил, дальше движок мониторинга проверяет все правила раз в пару секунд. Правила проверяются поочередно, как только одно из правил вернет значение True, статус монитора изменится и остальные правила проверяться не будут. Если никакое из правил не сработало, статус монитора примет значение по умолчанию - то самое, которое задавалось при создании монитора.

Правила для мониторинга места на дискеПравила для мониторинга места на диске

На скриншоте выше видно уже созданные правила, но я покажу как они создаются.

Например правило, которое можно сформулировать так: "установи статус Warning, если за последний день было больше 5 джоб, которые работали дольше 10 секунд".

А вот какие вообще можно выбирать проверки в каждом из пунктов:

И какие реальные кейсы можно покрыть этими правилами?

У каждого свои кейсы. Дата-инженерия вообще весьма специфичное для каждой компании направление. Если у вас есть дата-пайплайны или cron jobs, сервис оповестит вас, если (все цифры, разумеется, конфигурируемы):

  • Cron job, Airflow DAG или любой другой процесс не запустился по расписанию;

  • 20% задач одного и того же пайплайна за день не отработали как надо;

  • связанная задача в пайплайне не запустилась через 2 минуты после окончания родительской задачи;

  • интервал между запусками двух задач меньше 1 минуты (похоже, у нас две конкурентные джобы);

  • с момента последнего успешного завершения пайплайна прошло 2 часа (а данные должны считаться каждый час);

  • время работы пайплайна уже целых 20 минут (а должен был отработать за 5, что-то подвисло).

Это те идеи, которые могли бы использоваться в практически любой, полагаю, компании.

А теперь - статистика!

Красивые графики любят все. Крутость sensorpad в том, что он показывает в статистике реальные состояния систем, а не просто количество уведомлений (их, кстати, тоже показывает). А уже с этими данными можно разгуляться: и самому поковырять, чтобы понять во что вложить силы и что нужно оптимизировать, да и стейкхолдерам не грех показать идеально зеленый график.

Немного полезных и не очень графиковНемного полезных и не очень графиков

Я подумываю допилить возможность шарить эти странички по секретной ссылке за пределы аккаунта, тогда такую страницу можно будет использовать не хуже любой status page.

Вот такой концепт. Чего не хватает?


Sensorpad - проект выходного дня, который делался в свободное от основной работы время, без тонны инвестиций да еще и в одно лицо, именно поэтому мне так важно мнение комьюнити: как вам? Что добавить, что улучшить, продолжать ли развивать?

Потыкайте его вживую, заодно зацените, какой я у мамы дизайнер лендингов: https://sensorpad.io

Источник: habr.com
К списку статей
Опубликовано: 16.06.2021 00:20:01
0

Сейчас читают

Комментариев (0)
Имя
Электронная почта

Системное администрирование

Анализ и проектирование систем

Data mining

Devops

Data engineering

Мониторинг

Сбор данных

Пайплайн

Airflow

Cronjob

Категории

Последние комментарии

© 2006-2021, personeltest.ru