الفرق بين ملاحظة التطبيق وقابلية ملاحظة البيانات

كان العام 1999 وبدأ الإنترنت يخطو خطواته. بالقرب من أعلى قائمة المواقع التي يتم الاتجار بها ، يعاني موقع eBay من انقطاع الخدمة – يُعتبر أول مثال بارز على التوقف في تاريخ شبكة الويب العالمية كما نعرفها اليوم.

في ذلك الوقت ، وصفت شبكة CNN استجابة eBay للانقطاع بهذه الطريقة: “قالت الشركة على موقعها إن فريقها الفني يواصل العمل على حل المشكلة وأن” العملية برمتها قد تستغرق بضع ساعات حتى الآن “.

يبدو أن بعض الأشخاص في غرفة الخادم يضغطون على الأزرار حتى يعود الموقع إلى الإنترنت ، أليس كذلك؟

الآن ، بعد ما يقرب من 25 عامًا ، وفي مشهد رقمي معقد للغاية مع برامج معقدة بشكل متزايد تدعم الأعمال التجارية على أعلى المخاطر ، تعتمد الشركات على فرق هندسة البرمجيات لتتبع وحل – والأهم من ذلك منع – مشكلات التوقف. يفعلون ذلك من خلال الاستثمار بكثافة في حلول الملاحظة مثل Datadog و New Relic و AppDynamics وغيرها.

لماذا؟ بالإضافة إلى الموارد الهندسية اللازمة للاستجابة لحادث توقف العمل ، ناهيك عن الثقة المفقودة بين عملاء الشركة وأصحاب المصلحة ، يمكن أن يكون التأثير الاقتصادي لحادث التعطل كارثيًا من الناحية المالية.

منع تعطل البيانات

بينما نقلب الصفحة على عام آخر في هذا التطور الرقمي الهائل ، نرى عالم تحليلات البيانات مهيأ لتجربة رحلة مماثلة. ومثلما أصبح تعطل التطبيقات مهمة فرق ضخمة من مهندسي البرمجيات للتعامل مع حلول مراقبة التطبيقات ، ستكون مهمة فرق البيانات أيضًا تتبع حالات تعطل البيانات وحلها ومنعها.

يشير تعطل البيانات إلى فترات من الوقت تكون فيها البيانات مفقودة أو غير دقيقة أو “سيئة” ، ويمكن أن تكلف الشركات ملايين الدولارات سنويًا في الإنتاجية المفقودة ، وسوء استخدام الأشخاص لساعات ، وتآكل ثقة العملاء.

في حين أن هناك الكثير من القواسم المشتركة بين إمكانية ملاحظة التطبيق وقابلية ملاحظة البيانات ، إلا أن هناك اختلافات واضحة أيضًا – بما في ذلك حالات الاستخدام والشخصيات والفروق الرئيسية الأخرى. دعنا نتعمق.

ما هو تطبيق المراقبة؟

تشير قابلية مراقبة التطبيق إلى الفهم الشامل لصحة التطبيق عبر بيئة برمجية لمنع تعطل التطبيق.

حالات استخدام قابلية الملاحظة للتطبيق

تشمل حالات الاستخدام الشائعة الكشف ، والتنبيه ، وإدارة الحوادث ، وتحليل السبب الجذري ، وتحليل التأثير ، وحل أوقات تعطل التطبيق. بمعنى آخر ، القياسات التي يتم إجراؤها لتحسين موثوقية تطبيقات البرامج بمرور الوقت ، ولجعل حل مشكلات أداء البرامج أسهل وأكثر تبسيطًا عند ظهورها.

أشخاص رئيسين

يشمل الأشخاص الرئيسيون الذين يستفيدون من حلول ملاحظة التطبيق ويبنونها مهندس برمجيات ، ومسؤول البنية التحتية ، ومهندس المراقبة ، ومهندس موثوقية الموقع ، ومهندس DevOps.

غالبًا ما تقوم الشركات التي لديها فرق ضعيفة أو بيئات برمجية بسيطة نسبيًا بتوظيف واحد أو عدد قليل من مهندسي البرمجيات الذين تقع على عاتقهم مسؤولية الحصول على حل مراقبة التطبيق وتشغيله. مع نمو الشركات ، سواء في حجم الفريق أو في تعقيد التطبيق ، غالبًا ما يتم تفويض إمكانية المراقبة إلى أدوار أكثر تخصصًا مثل مديري الملاحظة أو مهندسي موثوقية الموقع أو مديري منتجات التطبيقات.

مسؤوليات مراقبة التطبيق

مراقبة حلول مراقبة التطبيق عبر ثلاث ركائز أساسية:

• المقاييس: تمثيل رقمي للبيانات المقاسة على فترات زمنية. يمكن للقياسات تسخير قوة النمذجة الرياضية والتنبؤ لاشتقاق معرفة سلوك النظام على فترات زمنية في الحاضر والمستقبل.
• آثار: تمثيل لسلسلة من الأحداث الموزعة ذات الصلة سببيًا والتي تشفر تدفق الطلب من طرف إلى طرف عبر نظام موزع. الآثار هي تمثيل السجلات ؛ تبدو بنية بيانات التتبع تقريبًا مثل بنية سجل الأحداث.
• السجلات: سجل ثابت ومحدّد الطابع الزمني للأحداث المنفصلة التي حدثت مع مرور الوقت.

الوظائف الأساسية

يمتلك تطبيق الملاحظة عالي الجودة الخصائص التالية التي تساعد الشركات على ضمان صحة تطبيقاتها الأكثر أهمية:

• تغطية شاملة عبر التطبيقات (مهمة بشكل خاص لبنى الخدمات المصغرة).
• تكامل مؤتمت بالكامل خارج الصندوق مع المكونات الحالية لمكدس التكنولوجيا الخاص بك – لا حاجة إلى مدخلات يدوية.
• التقاط البيانات في الوقت الفعلي من خلال المقاييس والتتبعات والسجلات.
• إمكانية التتبع / النسب لتسليط الضوء على العلاقات بين التبعيات وأين تحدث المشكلات من أجل حل سريع.

ما هي مراقبة البيانات؟

مثل ملاحظة التطبيق ، تعالج ملاحظة البيانات أيضًا موثوقية النظام ولكن من مجموعة متنوعة قليلاً: البيانات التحليلية.

قابلية ملاحظة البيانات هي قدرة المؤسسة على فهم صحة البيانات في أنظمتها بشكل كامل. تستخدم الأدوات المراقبة الآلية والتحليل الآلي للأسباب الجذرية وسلسلة البيانات والرؤى الصحية للبيانات لاكتشاف الحالات الشاذة في البيانات وحلها ومنعها. هذا يؤدي إلى خطوط أنابيب أكثر صحة وفرق أكثر إنتاجية وعملاء أكثر سعادة.

استخدم حالات

تشمل حالات الاستخدام الشائعة لملاحظة البيانات الكشف ، والتنبيه ، وإدارة الحوادث ، وتحليل السبب الجذري ، وتحليل التأثير ، وحل تعطل البيانات.

أشخاص رئيسين

في نهاية اليوم ، تعتبر موثوقية البيانات مشكلة الجميع ، وجودة البيانات مسؤولية يتقاسمها العديد من الأشخاص في فريق البيانات. قد يكون لدى الشركات الصغيرة فرد واحد أو عدد قليل ممن لديهم حلول مراقبة البيانات ؛ ومع ذلك ، مع نمو الشركات من حيث حجم وكمية البيانات المحقونة ، تميل الشخصيات الأكثر تخصصًا التالية إلى أن تكون المديرين التكتيكيين لخط أنابيب البيانات وموثوقية النظام.

• مهندس بيانات: يعمل عن كثب مع المحللين لمساعدتهم على سرد قصص حول تلك البيانات من خلال تصورات ذكاء الأعمال أو أطر أخرى. مصممو البيانات أكثر شيوعًا في المؤسسات الأكبر وغالبًا ما يأتون من خلفيات تصميم المنتجات.

• مدير منتج البيانات: مسؤول عن إدارة دورة حياة منتج بيانات معين وغالبًا ما يكون مسؤولاً عن إدارة أصحاب المصلحة متعددي الوظائف وخرائط طريق المنتج والمهام الإستراتيجية الأخرى.

• مهندس تحليلات: يجلس بين مهندس البيانات والمحللين وهو مسؤول عن تحويل ونمذجة مثل هذه البيانات بحيث يتم تمكين أصحاب المصلحة من الوثوق بهذه البيانات واستخدامها.

• مهندس موثوقية البيانات: مخصص لبناء حزم بيانات أكثر مرونة من خلال إمكانية مراقبة البيانات والاختبار والنهج الشائعة الأخرى.

المسؤوليات

مراقبة حلول مراقبة البيانات عبر خمس ركائز أساسية:

• نضارة: يسعى إلى فهم كيفية تحديث جداول البيانات ، بالإضافة إلى إيقاع تحديثها.
• توزيع: بمعنى آخر ، دالة للقيم المحتملة للبيانات وإذا كانت البيانات ضمن نطاق مقبول.
• مقدار: يشير إلى اكتمال جداول البيانات ويقدم رؤى حول صحة مصادر البيانات.
• مخطط: غالبًا ما تشير التغييرات في تنظيم بياناتك إلى بيانات معطلة.
• النسب: عندما تنكسر البيانات ، يكون السؤال الأول دائمًا “أين؟” يوفر تسلسل البيانات الإجابة عن طريق إخبارك بمصادر المنبع والمبتدئين المتأثرين ، بالإضافة إلى الفرق التي تقوم بإنشاء البيانات ومن يقوم بالوصول إليها.

الوظائف الأساسية

تمتلك حلول مراقبة البيانات عالية الجودة الخصائص التالية التي تساعد الشركات على ضمان صحة بياناتها وجودتها وموثوقيتها وتقليل وقت تعطل البيانات:

• تتصل منصة مراقبة البيانات بمكدس موجود بسرعة وسلاسة ولا تتطلب تعديل خطوط البيانات أو كتابة رمز جديد أو استخدام لغة برمجة معينة.
• يراقب البيانات في حالة السكون ولا يتطلب استخراج البيانات من مكان تخزينها حاليًا.
• يتطلب الحد الأدنى من التكوين وعملياً لا يوجد تحديد عتبة. يجب أن تستخدم أدوات مراقبة البيانات نماذج التعلم الآلي (ML) لتعلم بيئة وبياناتها تلقائيًا.
• لا يتطلب تخطيط مسبق لما يجب مراقبته وبأي طريقة. يساعد في تحديد الموارد الرئيسية والاعتمادات الرئيسية والثوابت الرئيسية لتوفير إمكانية ملاحظة واسعة للبيانات مع القليل من الجهد.
• يوفر سياقًا ثريًا يتيح الفرز السريع واستكشاف الأخطاء وإصلاحها والتواصل الفعال مع أصحاب المصلحة المتأثرين بقضايا موثوقية البيانات.

مستقبل البيانات وتطبيق المراقبة

منذ أن أصبح الإنترنت سائدًا حقًا في أواخر التسعينيات ، شهدنا ارتفاعًا في الأهمية ، والتقدم التكنولوجي المقابل ، في إمكانية مراقبة التطبيقات لتقليل وقت التوقف عن العمل وتحسين الثقة في البرامج.

في الآونة الأخيرة ، شهدنا طفرة مماثلة في أهمية ونمو إمكانية ملاحظة البيانات حيث تضع الشركات المزيد والمزيد من علاوة على البيانات الموثوقة والجديرة بالثقة. مثلما كانت المؤسسات سريعة في إدراك تأثير تعطل التطبيقات قبل بضعة عقود ، بدأت الشركات تدرك تأثير الأعمال التي يمكن أن تحدثها حوادث تعطل البيانات التحليلية ، ليس فقط على صورتها العامة ، ولكن أيضًا على النتيجة النهائية.

على سبيل المثال ، أدت حادثة تعطل البيانات في مايو 2022 والتي شملت شركة برامج الألعاب Unity Technologies إلى إغراق أسهمها بنسبة 36٪ عندما تسببت البيانات السيئة في خسارة أداة تحقيق الدخل من الإعلانات للشركة بما يزيد عن 110 ملايين دولار في الإيرادات المفقودة.

أتوقع أن نفس الشعور بالإلحاح حول إمكانية الملاحظة سيستمر في التوسع إلى مجالات أخرى من التكنولوجيا ، مثل التعلم الآلي والأمن. في غضون ذلك ، كلما عرفنا المزيد عن أداء النظام عبر جميع المحاور ، كان ذلك أفضل – لا سيما في مناخ الاقتصاد الكلي هذا.

بعد كل شيء ، كلما زادت الرؤية ، كلما زادت الثقة. ومع المزيد من الثقة ، يأتي العملاء أكثر سعادة.

ليئور جافيش هو كبير موظفي التكنولوجيا والشريك المؤسس لمونتي كارلو.