5. Manutenção e Automação de Cargas de Trabalho

Aqui temos algumas da minhas anotações da trilha de formação de Engenheiro de Dados com a plataforma da Google Cloud referente ao quinto módulo.

Problema 01

Tenho curiosidade sobre a configuração do dimensionamento automático do Dataproc para um projeto. Qual a situação recomendada pelo Google para ativarmos o escalonamento automático?

Resposta: O Google recomenda a ativação do escalonamento automático do Dataproc nas seguintes situações:

Quando você quer reduzir clusters inativos para o tamanho mínimo. O escalonamento automático permite que o Dataproc ajuste automaticamente o número de nós de trabalho em um cluster com base na carga de trabalho. Quando a carga de trabalho diminui, o número de nós é reduzido, economizando recursos e custos.

Quando há cargas de trabalho de tamanhos diferentes no cluster. O escalonamento automático é útil quando você tem cargas de trabalho que variam em tamanho ao longo do tempo. Isso garante que o cluster tenha recursos suficientes para lidar com cargas de trabalho pesadas e reduz automaticamente o número de recursos quando a carga diminui, otimizando o uso de recursos e custos.

O escalonamento automático do Dataproc é uma funcionalidade que permite que os clusters ajustem automaticamente seu tamanho com base nas necessidades de processamento. Isso ajuda a otimizar custos e recursos, já que o cluster usa apenas os recursos necessários em cada momento.

Outras situações em que o escalonamento automático pode não ser ideal incluem:

Quando você quer dimensionar o sistema de arquivos distribuídos do Hadoop (HDFS) no cluster. O escalonamento automático do Dataproc é projetado para ajustar a capacidade de computação e não o armazenamento, portanto, não é recomendado para dimensionar o HDFS.
Quando você quer expandir clusters de job único. Se você tem clusters que executam um único job, o escalonamento automático pode não ser necessário, pois o tamanho do cluster pode ser definido de acordo com as necessidades específicas do job. Em resumo, o Google recomenda ativar o escalonamento automático do Dataproc quando você quer reduzir clusters inativos para o tamanho mínimo e quando há cargas de trabalho de tamanhos diferentes no cluster. Isso ajuda a otimizar o uso de recursos e reduzir os custos associados ao processamento de dados no Dataproc.

Problema 02

Estou executando um pipeline do Dataflow em produção. Os dados de entrada para esse pipeline são ocasionalmente inconsistentes. Separadamente do processamento dos dados válidos, desejo capturar com eficiência os dados de entrada incorretos para análise. O que devo fazer?

Resposta: Para capturar dados de entrada incorretos em seu pipeline do Dataflow, além de processar os dados válidos, você deve criar uma saída secundária para os dados incorretos.

Saídas Secundárias no Dataflow

O Dataflow permite que você crie saídas secundárias para lidar com dados que não seguem o fluxo de processamento principal.
Essa abordagem é eficaz para separar dados inválidos ou inconsistentes dos dados válidos, facilitando a análise posterior dos dados problemáticos.
Ao usar uma saída secundária, você mantém o pipeline principal limpo e eficiente, direcionando os dados incorretos para uma análise separada.

Como implementar uma saída secundária para dados incorretos:

Identifique dados incorretos: No seu pipeline do Dataflow, implemente lógica para identificar dados que não atendem aos critérios de validação.
Direcione para a saída secundária: Use a funcionalidade de saídas secundárias do Dataflow para enviar os dados identificados como incorretos para um coletor de dados diferente. Isso pode ser um bucket do Cloud Storage, uma tabela do BigQuery ou outro destino adequado para análise.
Processe dados válidos: Continue processando os dados válidos no pipeline principal normalmente.
Analise os dados incorretos: Após o pipeline ser executado, analise os dados armazenados na saída secundária para identificar as causas das inconsistências e tomar medidas corretivas.

Comparação com outras abordagens:

Ler os dados de entrada de novo e criar saídas separadas para dados válidos e incorretos: Essa abordagem pode ser ineficiente, pois exige que os dados sejam lidos novamente, o que aumenta o tempo de processamento e o consumo de recursos.
Ler os dados uma vez e dividi-los em dois pipelines, um para gerar dados válidos e outro para gerar dados incorretos: Essa abordagem também adiciona complexidade e dificulta a manutenção do pipeline. O uso de saídas secundárias em um único pipeline é mais eficiente e gerenciável.
Verificar se há dados incorretos nos registros: A verificação de registros pode ajudar na identificação de problemas, mas não permite a captura dos dados problemáticos para análise detalhada e correção. Recursos adicionais:
O Dataflow oferece recursos para lidar com dados inconsistentes, como estado e temporizadores, que podem ser úteis em conjunto com as saídas secundárias.
As práticas recomendadas do Dataflow incentivam o tratamento de erros e dados incorretos através de saídas secundárias.

Em resumo, criar uma saída secundária para os dados incorretos é a abordagem mais recomendada para capturar dados inconsistentes no seu pipeline do Dataflow, garantindo que os dados válidos sejam processados corretamente e os dados problemáticos possam ser analisados posteriormente. O uso de saídas secundárias é uma prática eficiente e flexível para lidar com erros e inconsistências nos dados em um pipeline do Dataflow.

Problema 03

Vários dos nossos analistas precisam preparar relatórios nas manhãs de segunda-feira, devido ao uso intenso do BigQuery. Desejo adotar uma abordagem econômica para gerenciar essa demanda. O que devo fazer?

Resposta: Para gerenciar o aumento da demanda no BigQuery nas manhãs de segunda-feira de forma econômica, você deve usar slots flexíveis ou a edição Enterprise do BigQuery com um compromisso de um ano.

Slots Flexíveis

Slots flexíveis permitem que você adicione capacidade de computação ao seu BigQuery sob demanda.
Você só paga pelo tempo de uso, o que é mais econômico do que um compromisso de longo prazo, especialmente para picos de uso.
Esta abordagem é adequada quando você tem picos de demanda apenas em determinados horários ou dias da semana. Edição Enterprise do BigQuery com Compromisso de Um Ano
A edição Enterprise do BigQuery oferece recursos avançados de gerenciamento de custos e desempenho.
Ao se comprometer por um ano, você pode obter um desconto significativo em comparação com os preços sob demanda.
Essa opção é vantajosa se você tem um padrão de uso previsível, com picos recorrentes. Comparação com Outras Abordagens:
Preços sob demanda: Usar preços sob demanda pode ser caro para picos de uso recorrentes. Embora ofereça flexibilidade, pode não ser a opção mais econômica quando há um aumento regular na demanda.
Edição Enterprise Plus do BigQuery com um compromisso de três anos: Essa opção pode ser mais econômica a longo prazo, mas não é adequada se você não tem certeza sobre a demanda ou se precisa de flexibilidade. Outras Considerações
Consultas em lote: Execute as consultas de geração de relatório em lote em vez de interativamente. Consultas em lote podem ser mais eficientes e podem ser programadas para serem executadas durante horários de menor demanda.
Reservas: Ao criar uma reserva anual de slots do BigQuery, é possível ter maior controle sobre a capacidade e o desempenho das consultas. No entanto, uma reserva anual pode não ser tão flexível e econômica quanto slots flexíveis para atender a picos de uso esporádicos.

Recomendações Adicionais:

Analise os padrões de uso: Monitore o uso do BigQuery para entender os padrões de demanda. Isso ajudará você a escolher a opção de gerenciamento de custos mais adequada.
Otimize as consultas: Certifique-se de que as consultas sejam otimizadas para evitar o consumo excessivo de recursos.
Considere o uso de visualizações: Use visualizações para simplificar consultas complexas. Isso pode ajudar a reduzir o tempo e o custo de execução das consultas.

Em resumo, para gerenciar o uso intenso do BigQuery nas manhãs de segunda-feira de forma econômica, considere usar slots flexíveis para lidar com os picos de demanda ou a edição Enterprise do BigQuery com um compromisso de um ano caso o aumento de demanda seja recorrente, combinando com a execução de consultas em lote e outras práticas de otimização para garantir o uso eficiente dos recursos.

Problema 04

Tenho uma equipe de analistas de dados que executa consultas interativamente no BigQuery durante o horário de trabalho. Também tenho milhares de consultas de geração de relatórios que são executadas simultaneamente. Muitas vezes vemos um erro: Limites de taxa excedidos: muitas consultas simultâneas para este project_and_region. Como resolvo esse problema?

Resposta: Para resolver o erro "Limites de taxa excedidos: muitas consultas simultâneas para este project_and_region" no BigQuery, você deve executar as consultas de geração de relatório em lote em vez de interativamente e considerar aumentar ou diminuir a escala do data warehouse rapidamente.

Executar Consultas de Geração de Relatório em Lote

Consultas em lote são mais eficientes para executar tarefas que não exigem resposta imediata.
Ao executar consultas de geração de relatórios em lote, você pode programá-las para horários de menor demanda, evitando a sobrecarga do sistema durante o horário de trabalho dos analistas.
Isso ajuda a reduzir a quantidade de consultas simultâneas que competem por recursos, diminuindo a chance de exceder os limites de taxa.
A execução de consultas em lote também permite otimizar o uso de recursos e custos, já que o BigQuery tem preços diferentes para consultas interativas e em lote. Aumentar ou Diminuir a Escala do Data Warehouse Rapidamente
Aumentar a capacidade de processamento do BigQuery pode ajudar a lidar com o grande volume de consultas simultâneas.
Isso pode ser feito usando slots flexíveis, que permitem adicionar capacidade de computação sob demanda e pagar apenas pelo tempo de uso.
Outra opção é usar a edição Enterprise do BigQuery com um compromisso de um ano, que oferece recursos avançados de gerenciamento de custos e desempenho, além de um desconto significativo em comparação com os preços sob demanda.
Se você tiver um padrão de uso previsível, com picos recorrentes de demanda, o compromisso de um ano pode ser vantajoso.
Ao combinar o uso de slots flexíveis ou a edição Enterprise com a execução de consultas em lote, você pode gerenciar o aumento da demanda no BigQuery de forma econômica e eficiente.

Outras Considerações:

Analisar os padrões de uso: Monitore o uso do BigQuery para identificar os horários de pico e planejar a execução das consultas de geração de relatórios fora desses horários.
Otimizar consultas: Verifique se as consultas estão otimizadas para evitar o consumo excessivo de recursos. Use técnicas como particionamento, agrupamento e uso de visualizações materializadas para melhorar o desempenho das consultas.
Reservas: Ao criar uma reserva anual de slots do BigQuery, é possível ter maior controle sobre a capacidade e o desempenho das consultas. No entanto, uma reserva anual pode não ser tão flexível e econômica quanto slots flexíveis para atender a picos de uso esporádicos.

Resumo

Para resolver o problema de limites de taxa excedidos devido a muitas consultas simultâneas no BigQuery, você deve:

Executar as consultas de geração de relatórios em lote.
Considerar aumentar ou diminuir a escala do data warehouse rapidamente usando slots flexíveis ou a edição Enterprise do BigQuery com um compromisso de um ano.
Analise os padrões de uso, otimize as consultas e considere criar reservas se necessário.

Problema 05

Executo uma instância do Cloud SQL para uma empresa que exige que o banco de dados esteja acessível para transações. Preciso garantir um tempo de inatividade mínimo para transações de banco de dados. O que devo fazer?

Resposta: Para garantir um tempo de inatividade mínimo para transações de banco de dados em uma instância do Cloud SQL, você deve configurar a alta disponibilidade.

Alta Disponibilidade no Cloud SQL

A configuração de alta disponibilidade garante que o banco de dados permaneça acessível mesmo em caso de falhas.
Em um cenário de alta disponibilidade, o Cloud SQL mantém uma instância primária e uma instância de standby em zonas diferentes.
Se a instância primária falhar, o Cloud SQL automaticamente faz o failover para a instância de standby, minimizando o tempo de inatividade. Implementação da Alta Disponibilidade
Ao criar uma instância do Cloud SQL, você pode optar por ativar a configuração de alta disponibilidade.
Essa configuração replica os dados de forma síncrona entre a instância primária e a instância de standby, garantindo que os dados estejam sempre atualizados em ambos os locais.
O processo de failover é automático e geralmente leva alguns minutos, mantendo o tempo de inatividade o mais baixo possível.
A alta disponibilidade é uma configuração regional, ou seja, as instâncias primárias e de standby são implementadas em diferentes zonas da mesma região. Comparação com outras abordagens:
Replicação: A replicação de dados é uma forma de manter cópias dos dados em outro local, mas não oferece a mesma garantia de failover automático e rápido que a alta disponibilidade. A replicação é mais adequada para fins de backup e leitura, não para garantir a continuidade das transações.
Backups: Os backups são importantes para a recuperação de desastres, mas não garantem a continuidade das transações. A restauração de um backup pode levar um tempo considerável, resultando em um tempo de inatividade inaceitável para um sistema transacional.
Configurar e aumentar o número de backups: Aumentar o número de backups pode melhorar a segurança dos seus dados, mas não resolve o problema de tempo de inatividade. Os backups são usados para restaurar os dados em caso de falha, não para evitar a interrupção do serviço.

Recursos adicionais:

O Cloud SQL oferece diferentes opções de alta disponibilidade dependendo do tipo de banco de dados (MySQL, PostgreSQL, SQL Server).
Ao configurar a alta disponibilidade, você pode monitorar o status das instâncias e configurar alertas para receber notificações em caso de problemas.

Resumo

Para garantir um tempo de inatividade mínimo para transações de banco de dados em uma instância do Cloud SQL, você deve configurar a alta disponibilidade. Isso garante que, em caso de falha na instância primária, o failover para a instância de standby seja feito automaticamente e de forma rápida, mantendo o sistema acessível e minimizando o tempo de inatividade. A alta disponibilidade é crucial para aplicações que exigem um funcionamento contínuo e confiável.

Problema 06

Preciso projetar um cluster do Dataproc para executar vários jobs pequenos. Muitos jobs (mas não todos) são de alta prioridade. O que devo fazer?

Resposta: Para projetar um cluster do Dataproc para executar vários jobs pequenos, muitos dos quais são de alta prioridade, você deve usar clusters temporários ou escalonamento automático de cluster.

Clusters Temporários

Clusters temporários são criados sob demanda para executar um ou mais jobs específicos, sendo automaticamente excluídos após a conclusão.
Essa abordagem é ideal para jobs pequenos e variados, pois não exige que você mantenha um cluster ativo continuamente, o que pode gerar economia de custos.
Ao usar clusters temporários, você pode configurar cada cluster de forma otimizada para os jobs que ele executará, inclusive a prioridade dos jobs. Escalonamento Automático de Cluster
O escalonamento automático permite que o Dataproc ajuste automaticamente o tamanho do cluster com base nas necessidades de processamento, aumentando ou diminuindo o número de nós de trabalho.
Essa abordagem é útil quando você tem uma carga de trabalho variável, onde a demanda pode aumentar e diminuir ao longo do tempo.
O escalonamento automático garante que você tenha recursos suficientes para jobs de alta prioridade quando necessário e que você não pague por recursos ociosos quando a demanda é baixa.
O escalonamento automático é recomendado quando há cargas de trabalho de tamanhos diferentes no cluster. Comparação com outras abordagens:
Reutilizar o mesmo cluster para executar cada job em sequência: Essa abordagem pode levar a gargalos de desempenho, pois os jobs de alta prioridade podem ter que esperar que os jobs de baixa prioridade sejam concluídos. Além disso, manter um cluster ativo o tempo todo pode gerar custos mais altos.
Reutilizar o mesmo cluster para executar todos os jobs em paralelo: Executar todos os jobs em paralelo em um cluster único pode sobrecarregar o sistema, especialmente se houver muitos jobs de alta prioridade. Além disso, essa abordagem dificulta o gerenciamento de prioridades.

Recomendações adicionais:

Você pode combinar o uso de clusters temporários com o escalonamento automático para atender aos seus requisitos. Por exemplo, você pode usar clusters temporários com escalonamento automático para jobs de alta prioridade e clusters temporários menores para jobs de baixa prioridade.
Ao configurar o escalonamento automático, você pode definir limites para o número máximo e mínimo de nós de trabalho, garantindo que o cluster nunca consuma recursos em excesso ou fique sobrecarregado.
Monitore o desempenho dos jobs e ajuste a configuração do cluster e o escalonamento automático, se necessário.

Resumo

Para projetar um cluster do Dataproc para executar vários jobs pequenos com diferentes prioridades, você deve usar clusters temporários combinados ou não com o escalonamento automático de cluster. Os clusters temporários fornecem flexibilidade para otimizar cada job e eliminar o tempo de inatividade. O escalonamento automático garante o dimensionamento adequado dos recursos. Você também deve analisar os padrões de uso e monitorar o desempenho para otimizar ainda mais o processo.

Problema 07

Temos um pipeline do Dataflow em produção. Para certos dados, o sistema parece estar travado por mais tempo do que o normal. Isso está causando atrasos na execução do pipeline. Desejo rastrear e resolver esses problemas de forma confiável e proativa. O que devo fazer?

Resposta: Para rastrear e resolver de forma confiável e proativa os problemas de atraso em seu pipeline do Dataflow, você deve configurar alertas no Cloud Monitoring com base no atraso do sistema.

Cloud Monitoring para Rastreamento e Alertas

O Cloud Monitoring permite monitorar o desempenho e o status dos seus pipelines do Dataflow em tempo real.
Você pode configurar alertas baseados em várias métricas, como o atraso do sistema (system lag).
O atraso do sistema indica quanto tempo os dados estão aguardando para serem processados no pipeline. Um atraso crescente ou prolongado pode indicar problemas no pipeline.
Ao configurar alertas com base no atraso do sistema, você receberá notificações automáticas quando o pipeline estiver com problemas, permitindo que você aja rapidamente para resolver a questão.

Passos para Implementar o Monitoramento e Alertas

Acessar o Cloud Monitoring: Você pode acessar o Cloud Monitoring através do console do Google Cloud.
Configurar alertas: Configure alertas com base em métricas de atraso do sistema. Defina limites e notificações para alertar quando o atraso exceder um certo limite.
Analisar painéis: Utilize os painéis do Cloud Monitoring para visualizar gráficos e métricas do pipeline. Isso ajuda a identificar tendências e problemas.
Investigar problemas: Ao receber um alerta, investigue o problema usando os registros do Dataflow e as métricas do Cloud Monitoring.
Resolver problemas: Com base na sua investigação, faça os ajustes necessários no seu pipeline do Dataflow para resolver o problema.

Comparação com Outras Abordagens

Analisar os registros do Dataflow com frequência: Essa abordagem é reativa e exige que você analise manualmente os registros, o que não é eficiente para detectar e resolver problemas de forma proativa.
Configurar alertas com o código do Cloud Functions que analisa os registros de auditoria regularmente: Embora seja possível configurar alertas usando o Cloud Functions, usar o Cloud Monitoring é uma forma mais direta e recomendada. O Cloud Monitoring já possui as métricas e funcionalidades necessárias para configurar alertas, o que o torna uma solução mais simples e eficiente.
Analisar o painel do Cloud Monitoring com frequência: Analisar o painel do Cloud Monitoring pode ajudar a identificar tendências e problemas, mas não é proativo como configurar alertas. Os alertas fornecem notificações automáticas quando há problemas, permitindo que você tome ações imediatas. Considerações Adicionais
O Cloud Monitoring também oferece integração com outras ferramentas de monitoramento e registro do Google Cloud, o que pode ajudar na resolução de problemas.
Ao analisar os registros do Dataflow, procure por erros ou avisos que podem estar relacionados aos problemas de atraso.
Além do atraso do sistema, você pode monitorar outras métricas, como a utilização da CPU, memória e disco, para identificar possíveis gargalos.

Resumo

Para rastrear e resolver de forma confiável e proativa os problemas de atraso no seu pipeline do Dataflow, você deve configurar alertas no Cloud Monitoring com base no atraso do sistema. Essa abordagem permite identificar problemas rapidamente e tomar ações corretivas para garantir o desempenho adequado do seu pipeline. Além disso, você pode usar os painéis e registros do Dataflow para identificar e resolver os problemas de forma eficiente.

Problema 08

A organização onde trabalho processa dados de streaming no Dataflow com o Pub/Sub como origem. Preciso planejar a recuperação de desastres e se proteger contra falhas zonais. O que devo fazer?

Resposta: Para planejar a recuperação de desastres e se proteger contra falhas zonais ao processar dados de streaming no Dataflow com o Pub/Sub como origem, você deve criar jobs do Dataflow com base em modelos. Além disso, é recomendado ativar o Dataflow Shuffle.

Criação de Jobs do Dataflow com Base em Modelos

Reutilização: Ao criar jobs do Dataflow com base em modelos, você consegue reutilizar a configuração do pipeline e reduzir o tempo de implantação em caso de recuperação de desastres.
Consistência: Os modelos garantem que o mesmo pipeline seja implantado de forma consistente, reduzindo erros humanos durante a recuperação.
Agilidade: Modelos permitem uma recuperação rápida e eficiente de pipelines em caso de falhas, seja por motivo de falhas zonais ou outros desastres.
Implantação: Você pode implantar jobs do Dataflow baseados em modelos rapidamente a partir do console do Google Cloud, da linha de comando ou da API.
Segurança: Além de facilitar a recuperação, os modelos podem incluir configurações de segurança, garantindo a proteção dos seus dados.

Ativação do Dataflow Shuffle

Resiliência: O Dataflow Shuffle é uma funcionalidade que melhora a resiliência do seu pipeline, permitindo que ele continue processando dados mesmo em caso de falhas parciais.
Gerenciamento de dados: O Dataflow Shuffle distribui os dados de maneira eficiente entre os nós de trabalho, evitando gargalos e melhorando o desempenho geral.
Disponibilidade: Ao ativar o Dataflow Shuffle, você garante que seu pipeline mantenha a disponibilidade mesmo em situações de falhas zonais. Outras Considerações
Snapshots do Dataflow: Embora a criação de snapshots possa ser útil para fins de backup e recuperação, ela não é a solução mais eficiente para recuperação de desastres. A recuperação a partir de um snapshot pode levar tempo e não garante a continuidade em tempo real do processamento de streaming.
Escalonamento automático vertical: O escalonamento automático vertical pode ser útil para aumentar ou diminuir a capacidade de recursos do seu pipeline, mas não resolve a necessidade de recuperação de desastres em caso de falha zonal. Comparação com outras abordagens:
A configuração da replicação ou a configuração de alta disponibilidade são mais apropriadas para serviços como o Cloud SQL, que exigem que os dados sejam acessados em tempo real em múltiplas zonas, mas não são a solução recomendada para o Dataflow.
Configurar backups é essencial para a proteção dos seus dados, mas não garante a continuidade dos pipelines de streaming em caso de falha.

Resumo

Para planejar a recuperação de desastres e se proteger contra falhas zonais ao processar dados de streaming no Dataflow com o Pub/Sub como origem, é recomendado criar jobs do Dataflow com base em modelos e ativar o Dataflow Shuffle. O uso de modelos oferece uma forma rápida e eficiente de reimplantar seu pipeline, enquanto o Dataflow Shuffle garante a resiliência e a disponibilidade do seu sistema, minimizando o impacto de uma falha zonal.

Problema 09

Ao executar jobs do Dataflow, você verá este erro nos registros: "Uma tecla de atalho HOT_KEY_NAME foi detectada em...". Preciso resolver esse problema e tornar a carga de trabalho eficiente. O que devo fazer?

Resposta: Ao encontrar o erro "Uma tecla de atalho HOT_KEY_NAME foi detectada em..." ao executar jobs do Dataflow, você deve verificar se os dados estão distribuídos de maneira uniforme. Este erro indica que uma chave específica está recebendo uma quantidade desproporcional de dados, o que pode causar gargalos no processamento.

Para resolver o problema e melhorar a eficiência da carga de trabalho, você pode seguir estas etapas:

Verificar a distribuição dos dados: Certifique-se de que os dados estejam distribuídos de forma uniforme entre as chaves. Uma distribuição desigual pode causar o problema de "hot key".
Aumentar os dados com a chave de atalho: Se possível, você pode aumentar os dados associados à chave de atalho. Isso pode ajudar a distribuir a carga de trabalho de forma mais uniforme.
Desativar o Dataflow Shuffle: Em alguns casos, desativar o Dataflow Shuffle pode ajudar a resolver o problema, embora geralmente não seja a solução recomendada.
Adicionar mais instâncias de computação: Aumentar o número de instâncias de computação para o processamento também pode ajudar a melhorar o desempenho, mas isso pode não resolver o problema de "hot key" diretamente.

Além disso, os registros do Dataflow devem ser analisados frequentemente para identificar esses problemas. Configurar alertas no Cloud Monitoring com base no atraso do sistema também pode ajudar a rastrear e resolver esses problemas de forma proativa. A documentação do Google Cloud também oferece guias para resolver problemas de stragglers em jobs em lote do Dataflow.

Problema 10

Preciso criar tarefas de processamento de dados repetíveis usando o Cloud Composer. Preciso seguir as melhores práticas e abordagens recomendadas. O que devo fazer?

Resposta: Para criar tarefas de processamento de dados repetíveis usando o Cloud Composer, é importante seguir as melhores práticas e abordagens recomendadas.

Aqui estão algumas orientações sobre o que você deve fazer:

Definir cada tarefa como responsável por uma única operação: Ao criar tarefas recorrentes no Cloud Composer, é fundamental garantir que cada tarefa seja responsável por uma única operação. Isso ajuda a manter o DAG (Directed Acyclic Graph) organizado e facilita a resolução de problemas.
Evitar o uso do horário atual com a função now() para cálculos: Não é recomendado usar o horário atual com a função now() para cálculos dentro das tarefas. Isso pode levar a resultados inesperados e tornar as tarefas não determinísticas. Em vez disso, utilize variáveis ou métodos que forneçam informações de tempo consistentes.
Evitar atualizar dados com instruções INSERT durante a execução da tarefa: Durante a execução da tarefa, é recomendado evitar a atualização de dados com instruções INSERT. Isso pode gerar inconsistências e erros difíceis de rastrear no processamento.
Combinar funcionalidades em uma única execução de tarefa deve ser evitado: Evite combinar várias funcionalidades em uma única execução de tarefa. É preferível dividir o processamento em tarefas menores e mais especializadas, o que torna o fluxo mais fácil de gerenciar, depurar e manter. Ao projetar seus DAGs (Directed Acyclic Graphs) no Cloud Composer, considere:
Modularidade: Divida o fluxo de trabalho em tarefas menores e independentes. Isso facilita a manutenção e a reutilização de componentes.
Idempotência: Garanta que suas tarefas sejam idempotentes, ou seja, que possam ser executadas várias vezes sem causar efeitos colaterais indesejados. Isso é fundamental para lidar com falhas e repetições de tarefas.
Monitoramento: Implemente um sistema de monitoramento para acompanhar o progresso das tarefas e identificar possíveis problemas. O Cloud Monitoring pode ser usado para criar alertas baseados no atraso do sistema.
Testes: Realize testes rigorosos em seus DAGs antes de implantá-los em produção. Utilize práticas de CI/CD (integração contínua e entrega contínua) para automatizar os testes e a implantação.
Documentação: Siga as práticas recomendadas para gravação de DAGs no Apache Airflow, conforme a documentação do Astronomer e do Google Cloud.

Seguindo estas práticas, você criará tarefas de processamento de dados repetíveis, confiáveis e fáceis de manter no Cloud Composer.