توزيع أحمال العمل باستخدام مهام Lakeflow
يتبع إعداد وظيفة Lakeflow في Azure Databricks سلسلة من خطوات التصميم والتكوين.
1. تحديد هدف سير العمل
أولا ، وضح ما يفترض أن تفعله الوظيفة. وهذا يعني تحديد منطق العمل أو عملية البيانات التي تريد أتمتتها: استيعاب بيانات جديدة أو تحويلها أو تدريب نموذج أو إنتاج تقرير أو نشر النتائج على أنظمة الخادم
2. تقسيم سير العمل إلى مهام
بعد ذلك، قم بتحليل سير العمل هذا إلى مهام. المهمة هي وحدة عمل واحدة، مثل تشغيل دفتر ملاحظات، أو تنفيذ برنامج نصي Python، أو تشغيل مسار Delta Live Table، أو الاستعلام عن مستودع SQL. في هذه المرحلة ، تقرر أيضا كيفية اعتماد المهام على بعضها البعض - سواء كانت تعمل بالتسلسل أو بالتوازي أو بشكل مشروط فقط.
3. اختر المشغلات
حدد متى وكيف يجب تشغيل الوظيفة. يمكنك اختيار جدول زمني قائم على الوقت ، أو مشغل وصول الملف الذي يستجيب لهبوط البيانات الجديدة ، أو مشغل مستمر للتنفيذ الدائم ، أو مشغل يدوي / خارجي يتم التحكم فيه بواسطة استدعاءات واجهة برمجة التطبيقات أو أنظمة المنبع. يعتمد الاختيار على نمط وصول البيانات ومتطلبات العمل.
4. تكوين موارد الحوسبة
تحتاج كل مهمة إلى حساب لتشغيلها. من الناحية المفاهيمية، يمكنك الاختيار بين حساب المهام بدون خادم (سهل أو مدار) أو مجموعات الوظائف الكلاسيكية (قابلة للتخصيص) أو مستودعات SQL (لمهام SQL). يمكنك أيضا تحديد ما إذا كان يجب على المهام مشاركة الحوسبة (تقليل تكاليف بدء التشغيل) أو تشغيلها على حوسبة معزولة (توفير عزل ومرونة أقوى).
5. تعيين المعلمات التشغيلية
لجعل الوظيفة جاهزة للإنتاج، قم بتكوين السلوكيات الشاملة: حدود التزامن وإعادة المحاولة والمهلات والتنبيهات والإشعارات. أضف معلمات بحيث يمكن إعادة استخدام المهام في سياقات مختلفة (على سبيل المثال ، dev ، test ، prod). تكامل التحكم في الإصدار (Git) ووضع العلامات يدعم المزيد من قابلية الصيانة والحوكمة.
6. المراقبة والتكرار
بمجرد تشغيل الوظيفة، استخدم جداول النظام وسجل التشغيل لتتبع الأداء والتحقق من حالات الفشل والتحسين. من الناحية المفاهيمية ، تغلق هذه الخطوة الحلقة: أنت لا تقوم فقط "بتعيين وظيفة وتنسيها" ، بل تقوم بمراقبة وضبط استخدام الحوسبة وتحسين المشغلات وضبط المهام مع تطور المتطلبات.
باتباع هذه الخطوات، يمكنك نشر وإدارة أعباء عمل معالجة البيانات والتحليلية بكفاءة باستخدام Lakeflow Jobs، باستخدام إمكانات النظام الأساسي للبيانات الضخمة ومشاريع التعلم الآلي.