大数据与机器学习:实践方法与行业案例.2.5 监控和预警

本文涉及的产品
日志服务 SLS,月写入数据量 50GB 1个月
云原生大数据计算服务 MaxCompute,5000CU*H 100GB 3个月
云原生大数据计算服务MaxCompute,500CU*H 100GB 3个月
简介:

2.5 监控和预警

监控和预警存在于数据闭环的各个阶段,在所有的自动执行环节均可以植入监控和预警点。前期对ETL所做的规范,现在是体现其应用价值的时候了。可以利用这些满足规范的日志记录进行自动监控和预警。

如果有专职的运维人员负责作业的运行监控,使用专门的监控工具,运维工程师可以监控各个服务器的运行信息,并通过监控工具发送预警邮件。

如果仅仅是ETL工程师负责监控自己的ETL作业,那么可以使用BI工具进行监控和预警。

2.5.1 使用监控工具进行监控

有众多的开源监控工具可供使用,如Zipkin、Ramona、zabbix、Ganglia、Nagios等,这些监控工具提供了许多定制的监控和预警服务,但它们通常比较偏于底层日志,如Zabbix主要用来监控CPU负荷、内存使用、磁盘使用、网络状况、端口监视和日志监视。这些监控信息对于保证数据环境的健康运行至关重要,可以根据CPU负荷、内存和磁盘的使用情况进行预警,比如在CPU负荷持续达到90%时进行预警,或者在磁盘使用90%时进行预警等。

监控工具专注于系统可用性方面的监控,如果要专注于ETL作业的运行情况,那么可以使用BI报表工具进行监控。

2.5.2 使用BI工具进行监控

BI(business intelligence)工具是企业环境中广泛使用的数据可视化工具,它可提供丰富的数据可视化能力,同时可提供短信、邮件等通知服务。

鉴于数据的监控和预警本身是基于日志信息的,因此可以使用BI工具丰富的展示和通知服务进行数据系统的监控和预警。

基于图2-12中的ETL作业日志表,BI工具可以定制图形化监控报表,并以Web页面的形式展示出来。作业负责人或者运营人员可以登录该BI系统,查看监控相应的页面,便可以监控作业是否正常。

例如,近期表现抢眼的BI工具Tableau,可以设置每15分钟扫描一下ETL作业日志表,一旦发现有作业异常,就自动发送邮件通知作业负责人。

通过BI工具实现ETL作业的监控和预警,这种方式可以推广到整个数据闭环,其图形化的界面让监控变得简单明了。

相关实践学习
基于MaxCompute的热门话题分析
本实验围绕社交用户发布的文章做了详尽的分析,通过分析能得到用户群体年龄分布,性别分布,地理位置分布,以及热门话题的热度。
SaaS 模式云数据仓库必修课
本课程由阿里云开发者社区和阿里云大数据团队共同出品,是SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心课程。本课程由阿里云资深产品和技术专家们从概念到方法,从场景到实践,体系化的将阿里巴巴飞天大数据平台10多年的经过验证的方法与实践深入浅出的讲给开发者们。帮助大数据开发者快速了解并掌握SaaS模式的云原生的数据仓库,助力开发者学习了解先进的技术栈,并能在实际业务中敏捷的进行大数据分析,赋能企业业务。 通过本课程可以了解SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心功能及典型适用场景,可应用MaxCompute实现数仓搭建,快速进行大数据分析。适合大数据工程师、大数据分析师 大量数据需要处理、存储和管理,需要搭建数据仓库?学它! 没有足够人员和经验来运维大数据平台,不想自建IDC买机器,需要免运维的大数据平台?会SQL就等于会大数据?学它! 想知道大数据用得对不对,想用更少的钱得到持续演进的数仓能力?获得极致弹性的计算资源和更好的性能,以及持续保护数据安全的生产环境?学它! 想要获得灵活的分析能力,快速洞察数据规律特征?想要兼得数据湖的灵活性与数据仓库的成长性?学它! 出品人:阿里云大数据产品及研发团队专家 产品 MaxCompute 官网 https://www.aliyun.com/product/odps 
相关文章
|
5月前
|
SQL 分布式计算 运维
如何对付一个耗时6h+的ODPS任务:慢节点优化实践
本文描述了大数据处理任务(特别是涉及大量JOIN操作的任务)中遇到的性能瓶颈问题及其优化过程。
|
4月前
|
机器学习/深度学习 算法 搜索推荐
从理论到实践,Python算法复杂度分析一站式教程,助你轻松驾驭大数据挑战!
【10月更文挑战第4天】在大数据时代,算法效率至关重要。本文从理论入手,介绍时间复杂度和空间复杂度两个核心概念,并通过冒泡排序和快速排序的Python实现详细分析其复杂度。冒泡排序的时间复杂度为O(n^2),空间复杂度为O(1);快速排序平均时间复杂度为O(n log n),空间复杂度为O(log n)。文章还介绍了算法选择、分而治之及空间换时间等优化策略,帮助你在大数据挑战中游刃有余。
135 3
|
4月前
|
消息中间件 监控 数据可视化
大数据-79 Kafka 集群模式 集群监控方案 JavaAPI获取集群指标 可视化监控集群方案: jconsole、Kafka Eagle
大数据-79 Kafka 集群模式 集群监控方案 JavaAPI获取集群指标 可视化监控集群方案: jconsole、Kafka Eagle
193 2
|
1月前
|
数据采集 人工智能 分布式计算
MaxFrame:链接大数据与AI的高效分布式计算框架深度评测与实践!
阿里云推出的MaxFrame是链接大数据与AI的分布式Python计算框架,提供类似Pandas的操作接口和分布式处理能力。本文从部署、功能验证到实际场景全面评测MaxFrame,涵盖分布式Pandas操作、大语言模型数据预处理及企业级应用。结果显示,MaxFrame在处理大规模数据时性能显著提升,代码兼容性强,适合从数据清洗到训练数据生成的全链路场景...
84 5
MaxFrame:链接大数据与AI的高效分布式计算框架深度评测与实践!
|
2月前
|
机器学习/深度学习 数据可视化 大数据
机器学习与大数据分析的结合:智能决策的新引擎
机器学习与大数据分析的结合:智能决策的新引擎
203 15
|
3月前
|
存储 消息中间件 分布式计算
Cisco WebEx 数据平台:统一 Trino、Pinot、Iceberg 及 Kyuubi,探索 Apache Doris 在 Cisco 的改造实践
Cisco WebEx 早期数据平台采用了多系统架构(包括 Trino、Pinot、Iceberg 、 Kyuubi 等),面临架构复杂、数据冗余存储、运维困难、资源利用率低、数据时效性差等问题。因此,引入 Apache Doris 替换了 Trino、Pinot 、 Iceberg 及 Kyuubi 技术栈,依赖于 Doris 的实时数据湖能力及高性能 OLAP 分析能力,统一数据湖仓及查询分析引擎,显著提升了查询性能及系统稳定性,同时实现资源成本降低 30%。
Cisco WebEx 数据平台:统一 Trino、Pinot、Iceberg 及 Kyuubi,探索 Apache Doris 在 Cisco 的改造实践
|
3月前
|
机器学习/深度学习 分布式计算 算法
【大数据分析&机器学习】分布式机器学习
本文主要介绍分布式机器学习基础知识,并介绍主流的分布式机器学习框架,结合实例介绍一些机器学习算法。
443 5
|
3月前
|
边缘计算 人工智能 搜索推荐
大数据与零售业:精准营销的实践
【10月更文挑战第31天】在信息化社会,大数据技术正成为推动零售业革新的重要驱动力。本文探讨了大数据在零售业中的应用,包括客户细分、个性化推荐、动态定价、营销自动化、预测性分析、忠诚度管理和社交网络洞察等方面,通过实际案例展示了大数据如何帮助商家洞悉消费者行为,优化决策,实现精准营销。同时,文章也讨论了大数据面临的挑战和未来展望。
|
4月前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 算法
大数据与机器学习
大数据与机器学习紧密相关,前者指代海量、多样化且增长迅速的数据集,后者则是使计算机通过数据自动学习并优化的技术。大数据涵盖结构化、半结构化及非结构化的信息,其应用广泛,包括商业智能、金融和医疗保健等领域;而机器学习分为监督学习、无监督学习及强化学习,被应用于图像识别、自然语言处理和推荐系统等方面。二者相结合,能有效提升数据分析的准确性和效率,在智能交通、医疗及金融科技等多个领域创造巨大价值。
241 2
|
4月前
|
SQL 消息中间件 分布式计算
大数据-143 - ClickHouse 集群 SQL 超详细实践记录!(一)
大数据-143 - ClickHouse 集群 SQL 超详细实践记录!(一)
144 0