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Parte 2: Descubra nuevas métricas de observabilidad de trabajos para mejorar el monitoreo y la depuración de trabajos de AWS Glue en Amazon Web Services

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Parte 2: Descubra nuevas métricas de observabilidad de trabajos para mejorar el monitoreo y la depuración de trabajos de AWS Glue en Amazon Web Services

En el artículo anterior, analizamos la importancia de monitorear y depurar trabajos de AWS Glue en Amazon Web Services (AWS). Exploramos los desafíos que enfrentan los desarrolladores y los equipos de operaciones al identificar y resolver problemas en estos trabajos. En este artículo, profundizaremos en el tema y exploraremos nuevas métricas de observabilidad de trabajos que pueden ayudar a mejorar el monitoreo y la depuración de trabajos de AWS Glue.

La observabilidad es un aspecto crítico de cualquier sistema, ya que permite a los desarrolladores y operadores obtener información sobre el comportamiento y el rendimiento del sistema. Cuando se trata de trabajos de AWS Glue, la observabilidad se vuelve aún más crucial debido a la naturaleza distribuida de los trabajos y la complejidad involucrada en su ejecución.

A continuación se muestran algunas métricas nuevas de observabilidad de trabajos que se pueden aprovechar para mejorar el monitoreo y la depuración de trabajos de AWS Glue:

1. Tiempo de ejecución del trabajo: esta métrica mide el tiempo que tarda un trabajo de Glue en completar su ejecución. Al monitorear esta métrica, los desarrolladores pueden identificar cualquier cuello de botella en el rendimiento o problema que pueda estar causando retrasos en la ejecución del trabajo. También puede ayudar a establecer puntos de referencia de desempeño y optimizar los cronogramas de trabajo.

2. Tasa de procesamiento de datos: esta métrica mide la velocidad a la que un trabajo de Glue procesa los datos. Proporciona información sobre la eficiencia del trabajo y ayuda a identificar posibles cuellos de botella en el procesamiento de datos. Al monitorear esta métrica, los desarrolladores pueden optimizar sus configuraciones de trabajo y asignaciones de recursos para lograr mejores tasas de procesamiento de datos.

3. Tasa de errores: esta métrica mide la tasa a la que ocurren errores durante la ejecución de un trabajo de Glue. Monitorear esta métrica ayuda a identificar cualquier problema o excepción que pueda estar causando fallas en el trabajo o inconsistencias en los datos. Al analizar la tasa de error, los desarrolladores pueden tomar acciones correctivas para mejorar la confiabilidad del trabajo y la calidad de los datos.

4. Utilización de recursos: esta métrica mide la utilización de recursos informáticos como CPU, memoria y espacio en disco durante la ejecución de un trabajo de Glue. Monitorear la utilización de recursos ayuda a identificar cualquier contención de recursos o ineficiencias que puedan estar afectando el desempeño laboral. Al optimizar la asignación de recursos, los desarrolladores pueden garantizar una utilización eficiente y mejorar la ejecución general del trabajo.

5. Tasa de transferencia de datos: esta métrica mide la velocidad a la que se transfieren datos entre diferentes componentes o servicios durante la ejecución de un trabajo de Glue. Monitorear las tasas de transferencia de datos ayuda a identificar cualquier problema de red o conectividad que pueda estar afectando el desempeño laboral. Al optimizar las configuraciones de transferencia de datos, los desarrolladores pueden mejorar la eficiencia del trabajo y reducir los cuellos de botella en la transferencia de datos.

6. Dependencias de trabajos: esta métrica rastrea las dependencias entre diferentes trabajos de Glue y su orden de ejecución. Monitorear las dependencias del trabajo ayuda a identificar cualquier problema o retraso en la programación y ejecución del trabajo. Al analizar las dependencias de los trabajos, los desarrolladores pueden optimizar los flujos de trabajo de los trabajos y garantizar una ejecución fluida de los trabajos dependientes.

7. Linaje de datos: esta métrica rastrea el flujo de datos entre diferentes etapas o componentes de un trabajo de Glue. Monitorear el linaje de datos ayuda a comprender el proceso de transformación de datos e identificar cualquier problema o inconsistencia en el flujo de datos. Al analizar el linaje de datos, los desarrolladores pueden depurar problemas de transformación de datos y garantizar la integridad de los datos durante la ejecución del trabajo.

Al aprovechar estas nuevas métricas de observabilidad de trabajos, los desarrolladores y los equipos de operaciones pueden obtener mejores conocimientos sobre el comportamiento y el rendimiento de los trabajos de AWS Glue. Esto, a su vez, les permite monitorear y depurar proactivamente estos trabajos, identificar y resolver problemas rápidamente y optimizar el desempeño del trabajo para una mayor eficiencia y confiabilidad.

En conclusión, monitorear y depurar los trabajos de AWS Glue en Amazon Web Services es crucial para garantizar su ejecución fluida y un rendimiento óptimo. Al utilizar nuevas métricas de observabilidad del trabajo, los desarrolladores y los equipos de operaciones pueden mejorar sus capacidades de monitoreo y depuración, lo que lleva a un mejor desempeño laboral y una reducción del tiempo de inactividad.

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