DevOps
DevOps-принципы и практики широко применяются в области Data Engineering и Data Analytics, обеспечивая более эффективное управление данными, автоматизацию и масштабируемость.
DevOps и Data Engineering/Data Analytics неразрывно связаны. Эта связь обеспечивает более эффективное управление данными, автоматизацию и масштабируемость. Есть даже специальный термин: DataOps — это эволюция DevOps для обработки данных (по классике DevOps, включает в себя аспекты разработки, автоматизации и аналитики).
DevOps и Data Engineering: Общие принципы
Data Engineering интегрируется с DevOps в следующих ключевых аспектах:
-
Автоматизация и CI/CD
Использование практик CI/CD позволяет автоматизировать процессы загрузки данных, их трансформации и доставки юзерам. Это упрощает разработку data pipelines. -
Инфраструктура как код (IaC)
Kubernetes, Terraform и Ansible позволяют управлять инфраструктурой, которая работает с данными, в виде кода. Это повышает воспроизводимость, снижает человеческие ошибки и упрощает масштабирование. -
Мониторинг и логирование
Prometheus, Grafana и ELK, помогают отслеживать производительность ETL процессов, выявлять сбои и обеспечивать стабильность систем аналитики (при правильной настройке monitoring/alerting).
Что такое DataOps?
DataOps — это подход, основанный на принципах DevOps, но адаптированный для обработки данных. Его цель — ускорение разработки data pipelines, повышение качества данных и упрощение анализа. Основные аспекты DataOps включают:
-
Гибкость и адаптивность
CI/CD и IaC помогают обрабатывать данные быстрее и адаптироваться к изменениям (например, изменяя конфигурационные файлы) и ускорять разработку новых pipeline. -
Качество данных и тестирование
Автоматическое тестирование данных гарантирует, что изменения в pipeline не влияют на их качество. Это включает проверки данных на корректность, отсутствие пропусков и согласованность. -
Улучшенная коллаборация
DataOps объединяет аналитиков, инженеров данных и DevOps-специалистов, помгая взаимодействовать разным командам и совместно использовать инструменты.
Git и версионность
Git — это распределённая система контроля версий, которая стала стандартом в современной разработке, включая Data Engineering. В контексте Data Engineering и Analytics, Git и системы версионного контроля применяются в следующих ключевых аспектах:
-
Версионирование кода и конфигураций
Git позволяет отслеживать изменения в коде ETL-процессов, SQL-запросах и конфигурационных файлах. Это обеспечивает возможность отката к предыдущим версиям и помогает понимать, кто и когда внёс изменения в data pipeline. -
Командная работа и code review
Через механизмы pull/merge requests команды могут эффективно проводить code review изменений в ETL-процессах, проверять качество кода и обмениваться знаниями. Это особенно важно при работе с критически важными data pipelines. -
Интеграция с CI/CD
Современные Git-платформы предоставляют встроенные инструменты для CI/CD (например, GitHub Actions, GitLab CI/CD), что позволяет автоматизировать тестирование, развертывание и валидацию данных при каждом изменении в репозитории.
Основные платформы для хостинга Git-репозиториев:
- GitHub — крупнейшая платформа для хостинга открытого кода с широкими возможностями для CI/CD и командной работы
- GitLab — наиболее популярная платформа в концепции self-hosted, предоставляющая полный набор инструментов DevOps
- Bitbucket — платформа от Atlassian, тесно интегрированная с другими продуктами компании
- Gitea — легковесная self-hosted платформа, простая в установке и администрировании
Repositoty Templates
Repository Templates (шаблоны репозиториев) — это предопределённые структуры проектов, которые помогают стандартизировать разработку и упростить начало новых проектов. В контексте Data Engineering они особенно важны для обеспечения согласованности структуры проектов и следования лучшим практикам.
- Cookiecutter — инструмент для создания шаблонов репозиториев. Устанавливается как Python библиотека и позволяет создавать репозитории с предопределённой структурой файлов и директорий.
- Kedro — фреймворк для создания data pipelines, который включает в себя шаблоны репозиториев для разработки ETL-процессов. Позволяет создавать проекты с предопределённой структурой и инструментами для разработки.
Инструменты для работы с зависимостями
Управление зависимостями критически важно для воспроизводимости data engineering проектов, etl-pipelines. Современные инструменты предоставляют разные подходы к решению этой задачи.
- Pyenv — инструмент для управления версиями Python. Позволяет устанавливать и использовать разные версии Python на одной машине.
- Poetry — инструмент для управления зависимостями в Python проектах. Позволяет создавать виртуальные окружения, устанавливать и обновлять зависимости, а также управлять версиями пакетов.
- Conda — пакетный менеджер и среда управления зависимостями для Python и других языков программирования. Позволяет создавать виртуальные окружения, устанавливать пакеты и управлять их версиями.
- Pipenv — инструмент для управления зависимостями в Python проектах. С помощью Pipenv можно создавать виртуальные окружения, устанавливать и обновлять зависимости, и управлять версиями пакетов.
Formatters
Форматтеры кода — это инструменты, которые автоматически приводят код к единому стилю, обеспечивая его читаемость и соответствие принятым стандартам. В контексте Data Engineering они особенно важны для поддержания качества кода в data pipelines и аналитических скриптах.
- Black — популярный форматтер для Python, который применяет строгие правила форматирования. Это помогает избежать споров о стиле кода в команде и обеспечивает единообразие.
- isort — инструмент для автоматической сортировки и форматирования импортов в Python файлах. Помогает организовать импорты в логические группы и поддерживает их в порядке. Сортировка происходит согласно PEP 8.
- Также полезно использовать специальный файл
.editorconfig, в корне репозитория, для установки общих правил форматирования кода в проекте. Это позволяет установить правила форматирования для разных типов файлов (например, Python, SQL, YAML) и поддерживать их в актуальном состоянии.
Зачем нужны форматтеры:
- Автоматизация рутинной задачи по форматированию кода
- Устранение споров в команде о стиле кодирования
- Повышение читаемости кода для всех участников проекта
- Экономия времени при code review, так как вам уже не нужно обсуждать стиль
- Единообразие кода во всём проекте независимо от автора изменений
Linters
Линтеры (статические анализаторы кода) - анализируют код на наличие потенциальных ошибок, проблем с качеством и отклонений от принятых стандартов кодирования. В Data Engineering они помогают обеспечить надёжность и поддерживаемость data pipelines.
- Основные линтеры для Python
- Pylint — комплексный линтер, который проверяет соответствие стандартам PEP 8, выявляет ошибки и предлагает рекомендации по улучшению кода
- Flake8 — комбинация нескольких инструментов для проверки стиля и качества кода
- Ruff — быстрый линтер написанный на Rust, поддерживающий большинство проверок Flake8
- mypy — статический анализатор типов для Python, который помогает выявлять ошибки типизации
- Специализированные линтеры для SQL
Зачем нужны линтеры:
- Раннее/автоматическое обнаружение потенциальных ошибок в коде
- Обеспечение соответствия кода стандартам и лучшим практикам
- Поддержание качества кода на протяжении всего жизненного цикла проекта
- Упрощение процесса code review за счёт автоматических проверок
- Обучение разработчиков лучшим практикам через подсказки линтера
Классический набор питониста: black, isort, flake8, mypy.
Тестирование
Тестирование в Data Engineering охватывает не только проверку логики кода, но и валидацию данных, проверку ETL-процессов и тестирование производительности pipeline. Основные аспекты тестирования включают:
-
Unit-тестирование (Модульное тестирование)
Мы берём маленькую часть кода (например, одну функцию) и проверяем, правильно ли она работает сама по себе. Допустим, у вас есть функция, которая очищает данные от пропусков — вы проверяете, действительно ли она удаляет пропуски и не портит при этом остальные данные.
Популярные инструменты:
-
Тестирование данных (Data Testing)
Пример тестирования данных. Берем нужные данные и проверяем, что в колонке с возрастом нет отрицательных значений, что почтовые адреса соответствуют правильному формату, или что общая сумма продаж не превышает реалистичных значений.
Основные инструменты:
- Great Expectations — фреймворк для валидации, документирования и профилирования данных
- Pandas Testing — модуль для тестирования операций с DataFrame
-
Интеграционное тестирование (Integration Testing)
Это как проверка работы всего механизма в сборе. Если unit-тесты проверяют отдельные шестерёнки, то интеграционные тесты проверяют, как эти шестерёнки работают вместе. Например, мы проверяем, правильно ли данные:
- Загружаются из базы данных
- Проходят все этапы обработки
- Сохраняются в конечное хранилище
При этом мы тестируем взаимодействие с реальными системами или их имитациями.
Основные инструменты:
- TestContainers — библиотека для тестирования с использованием Docker контейнеров (например, можно поднять временную базу данных для тестов)
- Moto — библиотека для мокирования AWS сервисов в тестах (позволяет имитировать работу с S3, DynamoDB и другими сервисами AWS)
Зачем нужно тестирование:
- Гарантия корректной работы ETL-процессов и трансформаций данных
- Обеспечение надёжности data pipeline при изменениях в коде
- Проверка качества и целостности данных на всех этапах обработки данных
- Выявление проблем производительности до релиза в продакшн
- Документирование ожидаемого поведения системы через тесты
- Упрощение рефакторинга и доработки существующего кода проектов