𝗣𝗿𝗼𝗴𝗲𝘁𝘁𝗮𝘇𝗶𝗼𝗻𝗲 𝗱𝗶 𝘂𝗻𝗮 𝗣𝗶𝗽𝗲𝗹𝗶𝗻𝗲 𝗱𝗶 𝗗𝗮𝘁𝗶 𝗕𝗮𝘀𝗮𝘁𝗮 𝘀𝘂𝗹𝗹'𝗢𝘀𝘀𝗲𝗿𝘃𝗮𝗯𝗶𝗹𝗶𝘁à 𝗽𝗲𝗿 𝗹'𝗔𝗻𝗮𝗹𝗶𝘀𝗶 𝗶𝗻 𝗧𝗲𝗺𝗽𝗼 𝗥𝗲𝗮𝗹𝗲
Vuoi costruire una pipeline di dati che fornisca analisi in tempo reale. Per farlo, devi progettare un sistema in grado di gestire eventi ad alta velocità, elaborarli con bassa latenza e fornire agli operatori insight azionabili.
Ecco i componenti chiave:
- Livello di ingestione: adattatori per sorgenti in streaming come Kafka o Kinesis
- Livello di elaborazione: stream processing per aggregazioni e arricchimento
- Livello di storage: archivio eventi immutabile per la capacità di replay e store ottimizzati per la lettura per l'analisi
- Livello di serving/query: viste materializzate e tabelle pre-aggregate
- Livello di osservabilità: tracing, metriche, log, dashboard e alerting
Per iniziare, definisci i tuoi requisiti:
- Tasso di ingestione: 100k eventi al secondo
- Latenza end-to-end: ≤ 300 ms
- Pattern di query: aggregazioni con vincoli temporali e SLO per la tail latency
Scegli i tuoi obiettivi di osservabilità:
- Telemetria sufficiente per diagnosticare latenza e data skew
- Analisi rapida della root-cause per i disservizi