అబ్జర్వబిలిటీ-ఫస్ట్ డేటా ప్లాట్‌ఫామ్‌ను రూపొందించడం

పరిమాణం (scale) మరియు సంక్లిష్టత పెరిగే కొద్దీ నమ్మదగినదిగా ఉండే ఆధునిక డేటా ప్లాట్‌ఫామ్‌ను నిర్మించాలంటే, అబ్జర్వబిలిటీ-ఫస్ట్ (observability-first) దృక్పథం అవసరం. భారీ స్థాయి ఈవెంట్ స్ట్రీమ్‌లను ఇంజెస్ట్ (ingest), ప్రాసెస్ (process), స్టోర్ (store) మరియు క్వరీ (query) చేయగల డేటా ప్లాట్‌ఫామ్‌ను మీరు రూపొందించాల్సి ఉంటుంది.

ఇక్కడ కీలకమైన భాగాలు ఉన్నాయి:

  • ఇంజెస్ట్ (Ingest): బహుళ వనరుల నుండి ఈవెంట్‌లను స్ట్రీమింగ్ చేయడం
  • ప్రాసెసింగ్ (Processing): తేలికపాటి ట్రాన్స్‌ఫార్మేషన్లు మరియు ఎన్‌రిచ్‌మెంట్
  • స్టోరేజ్ (Storage): వివిధ వర్క్‌లోడ్‌ల కోసం సర్దుబాటు చేయబడిన హాట్ మరియు కోల్డ్ స్టోర్‌లు
  • యాక్సెస్ (Access): డౌన్‌స్ట్రీమ్ సిస్టమ్స్ కోసం క్వరీ మరియు అనలిటిక్ APIలు
  • అబ్జర్వబిలిటీ (Observability): డేటా నాణ్యత, లేటెన్సీ మరియు సిస్టమ్ ఆరోగ్యంపై లోతైన అవగాహన

ఈ భాగాలతో మీరు ఎండ్-టు-ఎండ్ డేటా ప్లాట్‌ఫామ్‌ను నిర్మించవచ్చు. మొదటి రోజు నుండే (day zero) అబ్జర్వబిలిటీకి ప్రాధాన్యత ఇవ్వండి: మెట్రిక్స్, ట్రేసెస్, లాగ్స్ మరియు డేటా లీనేజ్. ఆచరణాత్మక మార్గదర్శకత్వం, ఉదాహరణ కోడ్ మరియు డిప్లాయ్‌మెంట్ అంశాలను అందించండి.

కొన్ని ముఖ్యమైన అంశాలు:

  • బ్యాక్‌వర్డ్ కంపాటబిలిటీ (backward compatibility) వ్యూహాలతో కూడిన కాంపాక్ట్ మరియు ఎవలవబుల్ (evolvable) స్కీమాను ఉపయోగించండి
  • వెర్షన్ చేయబడిన స్కీమాలు మరియు కంపాటబిలిటీ చెకర్‌తో కూడిన సెంట్రల్ రిజిస్ట్రీని నిర్వహించండి
  • సోర్స్ -> ప్రాసెసింగ్ -> స్టోరేజ్ మ్యాపింగ్‌లను క్యాప్చర్ చేయండి మరియు ఈవెంట్‌లకు లీనేజ్ మెటాడేటాను జోడించండి

మూలం: https://dev.to/therizwansaleem/designing-an-observability-first-data-platform-architectures-patterns-and-practical-pipelines-11p4