Lĩnh vực kỹ thuật xử lý dữ liệu đã trải qua những thay đổi đáng kể trong những năm gần đây, với các công cụ như dbt (data build tool) đã cách mạng hóa cách tổ chức xử lý dữ liệu. Tuy nhiên, khi cộng đồng thảo luận về việc phát hành các mô hình gia tăng microbatch của dbt gần đây, có nhiều cuộc thảo luận về thách thức và hướng phát triển tương lai của các công cụ xử lý dữ liệu.
Sự Phát Triển của Kỹ Thuật Xử Lý Dữ Liệu Hiện Đại
Kỹ thuật xử lý dữ liệu đã phát triển từ các tập lệnh SQL đơn giản và công việc định kỳ cron đến các công cụ phức tạp quản lý các chuyển đổi dữ liệu phức tạp. Như các thành viên cộng đồng đã chỉ ra, cách tiếp cận truyền thống của người biết SQL đã chuyển thành vai trò chuyên nghiệp của Kỹ sư Phân tích, mang nguyên tắc phát triển phần mềm vào hoạt động dữ liệu.
Tác Động và Hiện Trạng của dbt
dbt đã trở thành tiêu chuẩn thực tế cho việc chuyển đổi dữ liệu, giới thiệu một số thay đổi mô hình quan trọng:
- ELT thay vì ETL : Thúc đẩy việc chuyển đổi sau khi tải dữ liệu vào kho dữ liệu
- Tiếp cận theo hướng mã nguồn : Chuyển từ công cụ dựa trên GUI sang các mô hình SQL được quản lý phiên bản
- Tiêu chuẩn hóa số liệu : Đảm bảo tính nhất quán giữa các đơn vị kinh doanh khác nhau
- Thực hành phát triển : Đưa nguyên tắc vòng đời phát triển phần mềm vào phân tích
Thách Thức về Xử Lý Gia Tăng
Mặc dù dbt gần đây đã giới thiệu các mô hình gia tăng microbatch trong phiên bản 1.9, cộng đồng vẫn chỉ ra một số thách thức đang diễn ra:
- Độ phức tạp của xử lý gia tăng : Kỹ sư dữ liệu vẫn phải vật lộn với việc tự xây dựng quá trình hiện thực hóa gia tăng
- Tính đầy đủ của dữ liệu : Quản lý khoảng trống trong dữ liệu và đảm bảo độ chính xác
- Độ phức tạp trong lập lịch : Điều phối các mô hình phụ thuộc với tần suất cập nhật khác nhau
- Tối ưu hóa tài nguyên : Cân bằng chi phí tính toán với độ mới của dữ liệu
Giải Pháp Mới Nổi
Cuộc thảo luận của cộng đồng chỉ ra một số giải pháp tiềm năng:
-
Materialize : Một số chuyên gia gợi ý rằng các công cụ cơ sở dữ liệu có thể tự động xử lý cập nhật gia tăng thông qua ngăn xếp view, có khả năng loại bỏ nhu cầu logic gia tăng thủ công.
-
SQLMesh : Cung cấp các tính năng như:
- Theo dõi trạng thái cho các khoảng thời gian đã xử lý
- Lịch trình cron có thể cấu hình
- Hỗ trợ khoảng thời gian chi tiết
- Khả năng xử lý song song
-
Công cụ thay thế : Các giải pháp như Databricks AutoLoader cho Delta Live Tables với Checkpointing và Watermarking cũng đang được cộng đồng xem xét.
Triển Vọng Tương Lai
Sự đồng thuận của cộng đồng cho thấy mặc dù dbt vẫn là tiêu chuẩn công nghiệp, vẫn còn nhiều không gian cải thiện trong việc xử lý dữ liệu gia tăng. Trạng thái lý tưởng trong tương lai có thể liên quan đến các hệ thống tự động, thông minh hơn có thể xử lý độ phức tạp của cập nhật gia tăng mà không cần cấu hình thủ công rộng rãi.
Khi các tổ chức tiếp tục mở rộng cơ sở hạ tầng phân tích của họ, nhu cầu về công cụ chuyển đổi dữ liệu hiệu quả, đáng tin cậy và tự động trở nên ngày càng quan trọng. Sự phát triển liên tục của các công cụ này cho thấy một tương lai nơi các kỹ sư dữ liệu có thể tập trung nhiều hơn vào kiến trúc và ít phải quản lý các chi tiết phức tạp của xử lý gia tăng.