Вопрос или проблема
У меня не так много опыта в области инженерии данных, поэтому я здесь, чтобы попросить совета. Я работаю над проектом, который заключается в создании панели управления для ИТ-отдела банка. Панель должна представлять информацию из логов. Логи включают в себя уязвимости в безопасности, проблемы, о которых сообщалось в службе поддержки, и логи, показывающие, кто работает над этими проблемами. Данные содержат информацию, такую как описание проблем, когда они были сообщены, какое устройство затронуто… Данные предоставляются через внутренний API (я не верю, что он предоставляет потоковую передачу данных в реальном времени). Я хочу создать конвейер данных, который извлекает эти данные, преобразует их, загружает в базу данных, а затем создает из них панель управления. Обычно этот конвейер должен запускаться раз в день. Так что я думаю, что ETL подойдет. Я подумывал использовать Python и Pandas для выполнения ETL, так как данные не очень большие.
Проблема в том, что помимо этого ETL (который должен быть запланирован для запуска раз в день) я хочу добиться следующей функциональности: если сообщается о критической проблеме (сервер не работает, уязвимость в безопасности высокого риска и т.д.), ИТ-отдел должен быть немедленно уведомлен (через панель управления). Как реализовать такой конвейер? Конвейер данных и панель управления должны быть развернуты внутри компании (без облачных сервисов). Можете помочь мне выбрать подходящие инструменты и дать некоторые советы по проектированию этого конвейера? СПАСИБО.
Чтобы достичь этого развертывания, рассмотрите возможность контейнеризации вашего проекта и использования планировщика для организации запуска в соответствии с вашими временными рамками. Если вы используете Python, вы можете создать свой собственный образ и затем использовать локальный экземпляр Kubernetes для оркестрации.
Я бы использовал документовую базу данных для хранения всех данных, как импортированных, так и сгенерированных проектом, а затем предоставил бы инструмент визуализации из той же микросервисной среды.
Рассмотрите возможность использования websockets для достижения уведомлений в реальном времени, которые могут быть инициированы из клиента веб-сокетов, самого процесса ETL или из кода более высокого уровня, который выполняется после того, как ETL предоставил данные.
Ответ или решение
Для создания эффективного пайплайна данных с интеграцией в локальную инфраструктуру банка и с возможностью мониторинга критических ситуаций, давайте подробно разберем необходимые шаги и инструменты.
1. Архитектура пайплайна данных
Ваша архитектура должна включать следующие компоненты:
- Экстракция (Extract): Получение данных через внутренний API.
- Преобразование (Transform): Обработка и очистка данных для загрузки в базу данных.
- Загрузка (Load): Сохранение данных в документной базе данных.
- Мониторинг критических событий: Механизм уведомлений о критических проблемах.
- Визуализация: Создание дашборда для представления информации.
2. Инструменты и технологии
a) Экстракция, Преобразование и Загрузка (ETL)
- Python и Pandas: Это отличный выбор для обработки данных, учитывая, что объем данных небольшой. Вы сможете использовать библиотеки
requestsдля работы с API иpandasдля обработки данных. - MariaDB или PostgreSQL: Используйте реляционную базу данных для хранения и упорядочивания данных. Если вам нужны более гибкие структуры данных, можно рассмотреть использование документационной базы данных, такой как MongoDB.
b) Оркестрация процессов
- Apache Airflow: Это мощный инструмент для оркестрации ETL-процессов. Он позволяет вам планировать задачи и управлять зависимостями между ними. Вы можете настроить его на выполнение ETL-пайплайна раз в день.
- Cron: Если вы ищете более простое решение, регулярные задачи можно настроить через cron, что достаточно быстро и эффективно для разовых операций.
c) Реальное время
- WebSocket для уведомлений: Для отслеживания критических событий используйте WebSocket, чтобы поддерживать постоянное соединение между сервером и клиентом. Когда возникает критическая проблема, сервер отправляет уведомление на клиент, и дашборд обновляется в реальном времени.
- Дополнительно, можно запустить задачу мониторинга внутри ETL-пайплайна для проверки наличия критических ошибок после загрузки данных.
3. Дизайн пайплайна
-
Согласно вашему сценарию:
- Создайте Python-скрипт для экстракции данных из API и их очистки с помощью Pandas.
- После обработки данных, сохраняйте их в выбранную базу данных.
- Включите функцию проверки на наличие критических проблем во время обработки данных; если такие проблемы обнаруживаются, отправляйте уведомления по WebSocket.
- Настройте автоматический запуск этого скрипта через Airflow или cron.
-
Визуализация данных:
- Используйте фреймворк, такой как Flask или Django, чтобы создать сервер для вашего дашборда.
- Для визуализации данных можно использовать библиотеки, такие как Chart.js или D3.js, которые легко интегрируются с JavaScript.
4. Контейнеризация и развертывание
- Docker: Контейнеризируйте ваше приложение, чтобы облегчить развертывание и масштабирование. Создайте Docker-образ, содержащий все зависимости вашего проекта (Python, библиотеки и т.д.).
- Kubernetes: Используйте локальную установку Kubernetes для управления развертыванием ваших контейнеров. Это обеспечит большую гибкость и отказоустойчивость вашего решения.
Заключение
Создание данного пайплайна данных требует комбинации разных технологий, которые обеспечат надежность и удобство. Процессорные задачи, уведомления в реальном времени и взаимодействие с базой данных — все это поможет вашей команде ИТ эффективно управлять и отслеживать ситуации. Постарайтесь структурировать проект так, чтобы его можно было легко развивать и поддерживать в будущем.