30、数据处理管道的关键技术与故障应对

数据处理管道的关键技术与故障应对

1. 检查点技术

在创建AI模型的管道中，模型计算的每次迭代都依赖于先前的计算。检查点（Checkpointing）技术允许像管道这样的长时间运行的进程定期将部分状态保存到存储中，以便后续可以恢复该进程。

检查点技术不仅常用于处理故障情况，在作业需要被抢占或重新调度（例如，更改CPU或RAM限制）时也很有用。作业可以干净地关闭，重新调度时能够检测哪些工作单元已经处理过。此外，它还能让管道跳过可能昂贵的读取或计算操作，因为它已经知道这些工作已经完成。

2. 代码模式

一些常见的代码模式可以让管道管理更高效，减少更改或更新所需的工作量。
- 代码复用 ：如果运行多个类似的管道并想实现新的监控功能或指标，可使用可复用的代码库。这样可以在一处添加监控指标，并在多个管道或阶段共享。共享库的优势包括：
- 以标准方式洞察所有数据管道。
- 为每个管道复用其他数据分析系统（例如适用于所有管道的流量报告）。
- 为多个作业的同一指标发出警报，如通用的数据新鲜度警报。
- 使用微服务方法创建管道 ：使用微服务时，让一个服务专注执行单一任务并做好很重要。操作一组使用相同核心库、仅业务逻辑不同的微服务，比操作许多自定义服务更容易。对于管道也可采用类似模式，不创建单一的整体式管道应用，而是创建更小的、可单独发布和监控的管道，从而获得与微服务架构相同的好处。

3. 管道生产就绪度

可以使用管道成熟度矩阵来评估管道技术的选择或设计。该矩阵衡量五个关键特性（也可扩展以衡量其他想优化或标