𝗗𝗲𝘀𝗶𝗴𝗻𝗶𝗻𝗴 𝗮𝗻 𝗢𝗯𝘀𝗲𝗿𝘃𝗮𝗯𝗶𝗹𝗶𝗧𝘆-𝗗𝗿𝗶𝘃𝗲𝗻 𝗗𝗮𝘁𝗮 𝗣𝗶𝗽𝗲𝗹𝗶𝗻𝗲 𝗳𝗼𝗿 𝗥𝗲𝗮𝗹-𝗧𝗶𝗺𝗲 𝗔𝗻𝗮𝗹𝘆𝘁𝗶𝗰𝘀
तुम्हाला रिअल-टाइम ॲनालिटिक्स प्रदान करणारी डेटा पाइपलाइन तयार करायची आहे. यासाठी, तुम्हाला अशी प्रणाली डिझाइन करावी लागेल जी हाय-व्हेलॉसिटी इव्हेंट्स (high-velocity events) हाताळू शकेल, कमी लॅटन्सीसह (low latency) त्यांची प्रक्रिया करू शकेल आणि ऑपरेटर्सना कृती करण्यायोग्य माहिती (actionable insights) प्रदान करू शकेल.
येथे मुख्य घटक आहेत:
- इनगेस्ट लेयर (Ingest layer): Kafka किंवा Kinesis सारखे स्ट्रीमिंग सोर्स अडॅप्टर्स
- प्रोसेसिंग लेयर (Processing layer): ॲग्रिगेशन्स आणि एनरिचमेंटसाठी स्ट्रीम प्रोसेसिंग
- स्टोरेज लेयर (Storage layer): रिप्लेअॅबिलिटीसाठी इम्युटेबल इव्हेंट स्टोअर आणि ॲनालिटिक्ससाठी रीड-ऑप्टिमाइझ्ड स्टोअर्स
- सर्व्हिंग/क्वेरी लेयर (Serving/query layer): मटेरियलाइज्ड व्ह्यूज आणि प्री-ॲग्रिगेटेड टेबल्स
- ऑब्झर्व्हेबिलिटी लेयर (Observability layer): ट्रेसिंग, मेट्रिक्स, लॉग्स, डॅशबोर्ड्स आणि अलर्टिंग
सुरुवात करण्यासाठी, तुमच्या आवश्यकता निश्चित करा:
- इनजेशन रेट (Ingestion rate): प्रति सेकंद 100k इव्हेंट्स
- एंड-टू-एंड लॅटन्सी (End-to-end latency): ≤ 300 ms
- क्वेरी पॅटर्न (Query patterns): टाइम-बाउंडेड ॲग्रिगेशन्स आणि टेल लॅटन्सीसाठी SLOs
तुमचे ऑब्झर्व्हेबिलिटी आउटकम्स निवडा:
- लॅटन्सी आणि डेटा स्क्यू (data skew) निदान करण्यासाठी पुरेशी टेलिमेट्री
- आउटेजसाठी जलद मूळ-कारण विश्लेषण (root-cause analysis)