3 Must-Know Trends for Data Engineers | DataOps

Kahan Data Solutions

1 Jun 202208:05

Summary

TLDRمع تطور هندسة البيانات الحديثة، أصبحت الفرق التقنية تعتمد بشكل متزايد على الأتمتة، والتكامل بين الأدوات، والتعاون بين الفرق. يتم تطبيق الأتمتة في اختبار البيانات ونشرها، بينما يساهم التكامل في ربط الأدوات المختلفة بشكل فعال. كما أن التعاون بين الفرق أصبح أمرًا ضروريًا مع تزايد تعقيد الأنظمة. يجسد هذا التوجه كيف يتم التعامل مع البيانات الآن كمنتج يحتاج إلى إدارة مرنة وفعالة، مما يجعل العمل في هذا المجال أكثر تحديًا وإثارة.

Takeaways

😀 تطوير هندسة البيانات أصبح أكثر تعاونًا ويشمل فرق متعددة، حيث تمثل البيانات اليوم منتجًا مشابهًا للبرمجيات التقليدية.
😀 أحد الاتجاهات الرئيسية في مجال هندسة البيانات هو الأتمتة، بما في ذلك الاختبارات والنشر التلقائي باستخدام أدوات مثل GitHub Actions وGitLab Pipelines.
😀 الأدوات الحديثة مثل Terraform تسمح بإدارة البنية التحتية كرمز، مما يساهم في أتمتة بيئات البيانات مثل Snowflake.
😀 الحاويات مثل Docker وKubernetes أصبحت جزءًا أساسيًا في الأتمتة، مما يتيح إعادة إنشاء البيئات المحددة واستخدامها في الاختبار والنشر.
😀 أدوات جدولة مثل Airflow وLuigi وJenkins أصبحت أكثر تقدمًا وتستخدم في أتمتة العمليات مثل تشغيل المهام.
😀 التكامل بين الأدوات السحابية أصبح أمرًا أساسيًا، ويشمل استخدام مشغلات لإيصال البيانات بين الأدوات المتنوعة.
😀 الإنذارات والتنبيهات أصبحت جزءًا أساسيًا من العمليات التلقائية، حيث يتم إرسال إشعارات عبر Slack أو أدوات أخرى عند حدوث أخطاء أو نجاح في العمليات.
😀 التطور في مجموعة أدوات البيانات أدى إلى ظهور العديد من الأدوات المتخصصة بدلاً من أداة واحدة تغطي كل الوظائف، مما يعزز من قدرات التكامل.
😀 التعاون بين الفرق أصبح أكثر أهمية مع زيادة تعقيد خطوط البيانات، حيث يجب على المهندسين التنسيق مع فرق مختلفة لتحقيق الأهداف.
😀 زيادة مشاركة أصحاب المصلحة، بما في ذلك فرق التطوير الأخرى، في اتخاذ القرارات والاقتراحات تتطلب مهارات التعاون والتواصل بشكل أكبر.
😀 مع تعقيد خطوط البيانات، أصبحت مفاهيم مثل قواميس البيانات ونسب البيانات (Data Lineage) أكثر أهمية، ويتطلب تحقيق ذلك تعاونًا بين الفرق لضمان الدقة.

Q & A

ما هو مفهوم DataOps في مجال هندسة البيانات؟
-DataOps هو نهج جديد لتحسين عمليات بناء وتوزيع منتجات البيانات باستخدام أدوات وتقنيات حديثة تركز على الأتمتة والتكامل والتعاون بين الفرق المختلفة.
كيف تغيرت الفرق العاملة في مجال البيانات اليوم؟
-اليوم، أصبحت الفرق المعنية بالبيانات أكثر تنوعًا وتعاونًا، حيث تشمل عدة فرق وتخصصات مختلفة، بدلاً من أن تكون مجرد مجموعة واحدة من المطورين والدعم الفني.
ما هي أهمية الأتمتة في مجال هندسة البيانات الحديثة؟
-الأتمتة تسهل التطوير المستمر والاختبارات والنشر من خلال أدوات مثل GitHub Actions و GitLab Pipelines، مما يسمح بتنفيذ العمليات بشكل أكثر سلاسة وكفاءة.
ما دور الحاويات مثل Docker و Kubernetes في تحسين الأتمتة؟
-تسمح الحاويات مثل Docker و Kubernetes بإعادة إنشاء بيئات محددة بسرعة، مما يعزز الأتمتة من خلال تسريع عملية اختبار النظم ونشرها.
كيف تساهم أدوات مثل Terraform في أتمتة البنية التحتية؟
-تسمح أدوات مثل Terraform بإدارة البنية التحتية ككود، مما يعني أنه يمكن نشر بيئات جديدة وتعديل البنية التحتية تلقائيًا بدلاً من القيام بذلك يدويًا.
ما هي التحديات التي يمكن أن تنشأ عند تكامل أدوات متعددة في بيئة البيانات؟
-التحديات تتضمن ضرورة ضمان أن الأدوات المختلفة تعمل بشكل متكامل وأن هناك تفاعلاً سلساً بينها من خلال إعداد محركات أو تنبيهات معينة، مثل ربط أدوات الجدولة مع منصات التواصل مثل Slack.
ما الفرق بين الأدوات التقليدية مثل SQL Server Agent والأدوات الحديثة مثل Airflow و Luigi؟
-الأدوات الحديثة مثل Airflow و Luigi توفر مزيدًا من المرونة في جدولة المهام، مع دعم الأتمتة الكاملة والتكامل بين الأدوات بشكل أكثر تطورًا مقارنة بالأدوات التقليدية.
كيف يساعد التنبيه الآلي في تحسين مراقبة العمليات؟
-التنبيه الآلي يتيح للمهندسين متابعة الأداء والعمليات دون الحاجة للمراقبة اليدوية المستمرة، مما يسمح بإشعارات فورية عبر أدوات مثل Slack عند حدوث أخطاء أو استكمال المهام بنجاح.
ما هي أهمية التعاون بين الفرق في سياق هندسة البيانات الحديثة؟
-نظرًا لتعقيد خطوط أنابيب البيانات، فإن التعاون بين الفرق يصبح ضروريًا لتحقيق التنسيق بين مختلف العمليات وتقديم حلول فعّالة تتطلب تنسيق الجداول الزمنية للمشروعات والاعتماد على فرق أخرى.
ما هو دور أصحاب المصلحة في عمليات هندسة البيانات الحديثة؟
-أصحاب المصلحة من رجال الأعمال أصبحوا أكثر دراية بالبيانات، مما يعني أنهم أصبحوا يشاركون بشكل أكبر في اتخاذ القرارات ومقترحات التحسينات على الأنظمة التي يبنيها فريق البيانات.