1️⃣ Logging – Ghi nhận mọi sự kiện

Logging là nền tảng của observability. Nếu bạn không có log, việc debug pipeline khi gặp sự cố chẳng khác gì “tìm kim trong bể cát”.

• Những gì cần log:

  • Trạng thái task: bắt đầu, đang chạy, hoàn tất, thất bại.

  • Thông tin runtime: thời gian chạy, số record input/output, thông tin môi trường (cluster, node, executor).

  • Chi tiết lỗi (error trace): stacktrace, message, root cause.

• Ưu điểm:
  ✔️ Giúp debug nhanh khi pipeline hỏng.
  ✔️ Hỗ trợ audit (truy vết lại lịch sử xử lý dữ liệu).
  ✔️ Là input cho monitoring và alert.

• Ví dụ thực tế:

  • Với Airflow, log mỗi DAG run + task run để dễ dàng tra cứu qua UI hoặc gửi về Elastic/Kibana.

  • Khi ETL từ API → DB thất bại, log phải có: request URL, payload, error code.

• Best Practice:

  • Dùng format chuẩn như JSON log thay vì plain text.

  • Thêm trace ID / job ID để correlate log giữa các service (ETL → Kafka → Warehouse).

  • Chuyển log ra centralized log system như ELK stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana) hoặc Cloud Logging.

2️⃣ Monitoring – Theo dõi hiệu suất liên tục

Monitoring trả lời câu hỏi: “Pipeline của bạn đang khoẻ mạnh không?”

• Metric cần track:

  • Latency: Thời gian chạy job.

  • Throughput: Số lượng record/giây.

  • Error rate: Tỉ lệ job fail, retry.

  • Resource usage: CPU, memory, I/O.

• Ưu điểm:
  ✔️ Giúp phát hiện bottleneck sớm.
  ✔️ Tối ưu chi phí compute (biết job nào đang “ngốn tài nguyên”).
  ✔️ Cung cấp dữ liệu để capacity planning.

• Ví dụ thực tế:

  • Với Kafka: monitor lag trong consumer group để biết pipeline có bị chậm không.

  • Với Airflow: dựng dashboard theo dõi số job thành công/thất bại theo ngày.

  • Với Spark: monitor shuffle size, executor memory để tối ưu cluster.

• Công cụ phổ biến:

  • Prometheus + Grafana: open-source, mạnh về custom metric và alert rule.

  • Datadog / New Relic / CloudWatch: enterprise-ready, tích hợp dễ dàng với cloud.

3️⃣ Alert & Incident Response – Phản ứng nhanh khi sự cố

Alerting là “tai nghe” của Data Engineer. Không ai có thời gian dán mắt vào dashboard 24/7, nên cần cảnh báo chủ động khi pipeline gặp sự cố.

• Loại alert cần thiết:

  • Job fail: pipeline không chạy đúng giờ, task fail sau nhiều lần retry.

  • Data quality alert: số record giảm bất thường, dữ liệu null vượt ngưỡng.

  • Performance alert: job chạy lâu gấp 2–3 lần bình thường.

• Ưu điểm:
  ✔️ Giảm downtime.
  ✔️ Đảm bảo SLA/SLI/SLO cho business.
  ✔️ Giảm tác động xấu đến downstream analytics/ML model.

• Ví dụ thực tế:

  • Gửi alert Slack/Email khi job Airflow bị fail quá 3 lần.

  • Khi batch ETL hằng ngày không ra file output trước 7h sáng → gửi SMS oncall.

  • Khi Kafka queue vượt quá threshold → trigger autoscaling.

• Incident Response:

  • Có playbook sự cố: checklist hành động khi pipeline lỗi (restart job, kiểm tra source, liên hệ team upstream).

  • Có incident owner: ai là người trực tiếp xử lý.

  • Post-mortem sau sự cố: phân tích nguyên nhân gốc (RCA) để tránh tái diễn.

4️⃣ Lời Khuyên & Best Practice

• Chuẩn hóa log: Dùng structured log (JSON, key-value).

• Monitoring tool chuẩn: Prometheus + Grafana cho open-source, Datadog cho production scale.

• Alert thông minh: Tránh spam, phân loại critical/warning.

• Playbook cố định: Mỗi loại sự cố cần có checklist xử lý.

• Test observability: Giả lập sự cố (chaos engineering) để test alert có hoạt động không.

💡 Insight: Một pipeline observable giúp bạn tự tin scale hệ thống, giảm stress khi oncall, và quan trọng nhất: giữ cho dữ liệu luôn trustworthy với business.

📞 Hotline: 0352.433.233
📧 Email: cskh@mcivietnam.com