Excelência operacional para o data lakehouse
Os princípios arquitetônicos do pilar de excelência operacional abrangem todos os processos operacionais que mantêm a casa do lago funcionando. A excelência operacional aborda a capacidade de operar a lakehouse de forma eficiente e discute como operar, gerenciar e monitorar a lakehouse para oferecer valor comercial.
Princípios de excelência operacional
Otimize os processos de compilação e lançamento
Use as melhores práticas de engenharia de software em todo o seu ambiente lakehouse. Crie e libere usando integração contínua e pipelines de entrega contínua para DevOps e MLOps.
Automatize implantações e cargas de trabalho
A automatização de implantações e cargas de trabalho para o lakehouse ajuda a padronizar esses processos, eliminar erros humanos, melhorar a produtividade e fornecer maior repetibilidade. Isso inclui o uso de "configuração como código" para evitar desvios de configuração e "infraestrutura como código" para automatizar o provisionamento de todos os serviços de lagoa e nuvem necessários.
Para ML especificamente, os processos devem impulsionar a automação: nem todas as etapas de um processo podem ou devem ser automatizadas. As pessoas ainda determinam as questões de negócios, e alguns modelos sempre precisarão de supervisão humana antes da implantação. Portanto, o processo de desenvolvimento é primário e cada módulo do processo deve ser automatizado conforme necessário. Isso permite a construção incremental de automação e personalização.
Configurar monitoramento, alertas e registro em log
As cargas de trabalho na lakehouse normalmente integram serviços da plataforma Databricks e serviços de nuvem externos, por exemplo, como fontes de dados ou destinos. A execução bem-sucedida só pode ocorrer se cada serviço na cadeia de execução estiver funcionando corretamente. Quando esse não é o caso, o monitoramento, o alerta e o registro em log são importantes para detetar e rastrear problemas e entender o comportamento do sistema.
Gerenciar capacidade e cotas
Para qualquer serviço iniciado em uma nuvem, leve em consideração os limites, por exemplo, limites de taxa de acesso, número de instâncias, número de usuários e requisitos de memória. Antes de projetar uma solução, esses limites devem ser compreendidos.
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