1️⃣ 🌱 Hiểu Orchestration là gì – và vì sao không thể thiếu trong hệ thống dữ liệu

Nếu Data Lake là nơi dữ liệu sống, Pipeline là mạch máu,
thì Orchestration chính là bộ não điều phối dòng máu đó.

🎯 Chức năng chính:

• Lên lịch (Scheduling)

• Giám sát (Monitoring)

• Quản lý lỗi (Error Handling & Retry)

• Tự động hóa workflow (Trigger & Dependencies)

💡 Ví dụ:

Mỗi sáng 7h, pipeline tự động: lấy dữ liệu từ CRM → làm sạch bằng dbt → đẩy lên BigQuery → gửi dashboard cho sếp qua email.
Không cần ai click chuột, không lỗi, không trễ.

2️⃣ 🧩 Tư duy thiết kế pipeline hiện đại – “Build once, run forever”

Một pipeline tốt không chỉ hoạt động, mà phải dễ mở rộng, dễ bảo trì, dễ theo dõi.

📐 Nguyên tắc thiết kế:

💬 Cách tư duy:

Mỗi pipeline là “một câu chuyện” – phải biết bắt đầu ở đâu, kết thúc ở đâu, và ai kiểm soát chất lượng của nó.

3️⃣ 🔧 Làm quen với Apache Airflow – công cụ điều phối dữ liệu phổ biến nhất

Airflow được tạo ra bởi Airbnb, hiện là chuẩn công nghiệp của orchestration.
Nó giúp bạn định nghĩa toàn bộ pipeline bằng code – gọi là DAG (Directed Acyclic Graph).

🧠 Kiến thức cần học:

• DAG & Task → định nghĩa pipeline.

• Operator → định nghĩa hành động (PythonOperator, BashOperator, BigQueryOperator...).

• XCom → chia sẻ dữ liệu giữa task.

• Trigger rule & retry → kiểm soát điều kiện chạy.

💻 Ví dụ DAG cơ bản:

from airflow import DAG
from airflow.operators.python import PythonOperator
from datetime import datetime

def extract():
    print("Extract data...")

def transform():
    print("Transform data...")

def load():
    print("Load data to warehouse...")

with DAG('etl_pipeline', start_date=datetime(2025,1,1), schedule_interval='0 7 * * *') as dag:
    t1 = PythonOperator(task_id='extract', python_callable=extract)
    t2 = PythonOperator(task_id='transform', python_callable=transform)
    t3 = PythonOperator(task_id='load', python_callable=load)
    t1 >> t2 >> t3

💡 Mẹo:

Hãy chạy Airflow bằng Docker Compose để mô phỏng môi trường production.

4️⃣ 🧱 Kết hợp Airflow + dbt – “cặp đôi huyền thoại” của Data Team

Airflow giỏi điều phối, nhưng không nên làm phần xử lý logic dữ liệu.
dbt (data build tool) đảm nhiệm phần đó: biến SQL thành pipeline có kiểm soát, version và test.

🎯 Cách kết hợp:

• Airflow gọi các lệnh dbt (dbt run, dbt test, dbt docs generate).

• dbt xử lý transform & model hóa dữ liệu.

• Airflow kiểm soát thứ tự và báo cáo trạng thái.

📘 Ví dụ cấu trúc DAG:

extract → dbt_run → dbt_test → load_dashboard

💡 Ưu điểm:

• Dễ mở rộng, dễ debug.

• Tách biệt logic (dbt) và orchestration (Airflow).

• Giữ cho pipeline “sạch và có trật tự”.

5️⃣ 📊 Giám sát & cảnh báo lỗi – vì dữ liệu không bao giờ hoàn hảo

Data pipeline sẽ luôn có lỗi, nên cần cơ chế phát hiện và cảnh báo ngay.

🎯 Các kỹ thuật cần học:

• Dùng Airflow Sensors để kiểm tra điều kiện trước khi chạy.

• Dùng on_failure_callback để gửi cảnh báo.

• Dùng Great Expectations để kiểm tra dữ liệu trước khi load.

💡 Ví dụ cảnh báo Slack:

def alert_slack(context):
    send_slack(f"Pipeline {context['task_instance_key_str']} failed!")

📘 Bài tập nhỏ:
Tạo pipeline Airflow kiểm tra dữ liệu trống trong cột “revenue” → nếu có → gửi cảnh báo về Slack nhóm “data-alert”.

6️⃣ ☁️ Chạy pipeline trên Cloud – từ laptop lên production

Airflow không chỉ chạy local. Bạn có thể deploy trên cloud để chạy tự động 24/7.

☁️ Lựa chọn phổ biến:

💡 Mẹo:

Dùng Secret Manager để quản lý API key, credentials thay vì hardcode trong code.

7️⃣ 🧠 Data Observability – giám sát chất lượng pipeline & dữ liệu

Không chỉ biết pipeline chạy hay lỗi, bạn phải biết dữ liệu có đúng không.
Đây là tư duy Data Observability – tương tự như “monitoring system” trong DevOps.

🎯 Theo dõi 5 khía cạnh chính:
1️⃣ Freshness – dữ liệu có cập nhật đúng hạn?
2️⃣ Volume – số lượng record có đúng không?
3️⃣ Distribution – phân phối dữ liệu có bất thường?
4️⃣ Schema – có cột mới/lỗi không?
5️⃣ Lineage – thay đổi ở đâu ảnh hưởng đến đâu?

📘 Công cụ nên học: Monte Carlo, Databand, Datafold, hoặc Open Source: DataHub + Great Expectations.

8️⃣ 🚀 Lộ trình học Orchestration trong 3 tháng

🎯 Kết thúc, bạn có thể build hệ thống:

“Data đến, được xử lý, được kiểm tra, được báo cáo — mà không ai phải chạm tay.”

🌟 Insight tổng kết

✅ Orchestration giúp dữ liệu tự động hóa như dây chuyền sản xuất.
✅ Airflow là công cụ lõi, dbt là bộ não xử lý logic.
✅ Data Observability là bảo hiểm dữ liệu.
✅ Mục tiêu cuối cùng: Pipeline đáng tin cậy = AI đáng tin cậy.

“Dữ liệu không chỉ cần chạy, mà phải chạy đúng.”

📞 0352.433.233 | 🌐 mcivietnam.com
📺 youtube.com/@HocVienMCI
👥 facebook.com/groups/dataaivn