Distribuire carichi di lavoro con processi Lakeflow
La configurazione di un processo Lakeflow in Azure Databricks segue una sequenza di passaggi di progettazione e configurazione.
1. Definire l'obiettivo del flusso di lavoro
Per prima cosa, chiarisci cosa dovrebbe fare il compito. Ciò significa identificare la logica di business o il processo di dati da automatizzare: inserimento di nuovi dati, trasformazione, training di un modello, produzione di un report o pubblicazione di risultati in sistemi downstream.
2. Suddividere il flusso di lavoro in attività
Scomporre quindi il flusso di lavoro nelle attività. Un'attività è una singola unità di lavoro, ad esempio l'esecuzione di un notebook, l'esecuzione di uno script Python, l'avvio di una pipeline di tabelle live Delta o l'esecuzione di query su un data warehouse SQL. In questa fase si decide anche in che modo le attività dipendono l'una dall'altra, ovvero se vengono eseguite in sequenza, in parallelo o solo in modo condizionale.
3. Scegliere i trigger
Decidi quando e come deve essere eseguito il Job. È possibile scegliere una pianificazione basata sul tempo, un trigger di arrivo di file che risponde al nuovo atterraggio dei dati, un trigger continuo per l'esecuzione sempre attiva o un trigger manuale/esterno controllato dalle chiamate API o dai sistemi upstream. La scelta dipende dal modello di arrivo dei dati e dai requisiti aziendali.
4. Configurare le risorse di calcolo
** Ogni attività ha bisogno di risorse di calcolo per essere eseguita. Concettualmente è possibile scegliere tra calcolo serverless (facile, gestito), cluster di processi classici (personalizzabili) o warehouse SQL (per le attività SQL). Si decide anche se le attività devono condividere il calcolo (riducendo i costi di avvio) o essere eseguite in un ambiente di calcolo isolato (offrendo isolamento e flessibilità più efficaci).
5. Impostare i parametri operativi
Per rendere il processo pronto per la produzione, configurare i comportamenti trasversali: limiti di concorrenza, tentativi, timeout, avvisi e notifiche. Aggiungere parametri in modo che le attività possano essere riutilizzate in contesti diversi (ad esempio, sviluppo, test, prod). Integrazione del controllo della versione (Git) e assegnazione di tag per supportare ulteriormente la gestibilità e la governance.
6. Monitorare e iterare
Dopo l'esecuzione del processo, usare le tabelle di sistema e la cronologia di esecuzione per tenere traccia delle prestazioni, verificare la presenza di errori e ottimizzare. Concettualmente, questo passaggio chiude il ciclo: non è sufficiente "impostare e dimenticare" un processo, monitorare, ottimizzare l'utilizzo del calcolo, perfezionare i trigger e regolare le attività man mano che i requisiti si evolvono.
Seguendo questa procedura, è possibile distribuire e gestire in modo efficiente i carichi di lavoro di elaborazione e analisi dei dati tramite processi Lakeflow, usando le funzionalità della piattaforma per progetti di Big Data e machine learning.