RobustX / Chương trình học / Chuyên đề / Xử lý dữ liệu lớn (Big Data) / Vận hành Hệ thống Dữ liệu (DataOps)

Vận hành Hệ thống Dữ liệu (DataOps) 

Xây dựng thành công một pipeline dữ liệu chỉ là điểm khởi đầu. Thử thách thực sự và cũng là yếu tố phân biệt một kỹ sư chuyên nghiệp chính là khả năng vận hành pipeline đó một cách ổn định, tin cậy và có thể giám sát 24/7 trong môi trường production. Khóa học này sẽ trang bị cho bạn tư duy và bộ công cụ DataOps – một kỷ luật kỹ thuật hiện đại áp dụng các nguyên tắc vàng của DevOps vào thế giới dữ liệu để giải quyết bài toán vận hành.

Chương trình sẽ dẫn dắt bạn qua ba trụ cột cốt lõi của DataOps. Đầu tiên là Containerization, bạn sẽ học cách “đóng gói” ứng dụng dữ liệu của mình bằng Docker để giải quyết triệt để vấn đề “nó chạy trên máy tôi!”. Tiếp theo là Tự động hóa, bạn sẽ làm chủ quy trình CI/CD với GitHub Actions, tạo ra một dây chuyền tự động để kiểm thử và triển khai mã nguồn một cách an toàn và nhanh chóng. Cuối cùng là Giám sát (Observability), bạn sẽ học cách sử dụng các công cụ như Prometheus và Grafana để theo dõi sức khỏe hệ thống, thu thập metrics và thiết lập cảnh báo thông minh.

Thời lượng: 21h

Hình thức đào tạo:

    • Đào tạo trực tiếp tại lớp học
    • Đào tạo trực tuyến
    • Đào tạo hybrid (trực tuyến kết hợp trực tiếp)
    • Đào tạo tại văn phòng khách hàng

KẾT QUẢ ĐẠT ĐƯỢC:

  1. TƯ DUY DATAOPS
    Hiểu và có thể áp dụng các nguyên tắc Agile, CI/CD và giám sát liên tục vào vòng đời của một pipeline dữ liệu.
  2. ĐÓNG GÓI ỨNG DỤNG VỚI DOCKER
    Có khả năng viết Dockerfile để container hóa các ứng dụng Python, đảm bảo chúng chạy nhất quán trên mọi môi trường từ local đến production.
  3. TỰ ĐỘNG HÓA VỚI CI/CD
    Tự tay xây dựng một quy trình CI/CD hoàn chỉnh bằng GitHub Actions để tự động hóa việc kiểm thử và triển khai các thay đổi của code.
  4. THIẾT LẬP HỆ THỐNG GIÁM SÁT (MONITORING)
    Nắm bắt các khái niệm về giám sát hệ thống và có thể thực hành thiết lập một dashboard cơ bản với các công cụ như Prometheus và Grafana.
  5. XÂY DỰNG QUY TRÌNH VẬN HÀNH DATAOPS END-TO-END
    Khả năng tích hợp Docker, CI/CD và Monitoring vào một quy trình vận hành hoàn chỉnh, sẵn sàng để “productionize” một dự án dữ liệu trong thực tế.

Đối tượng tham gia

Sinh viên

Muốn trang bị các kỹ năng vận hành và quản lý hệ thống dữ liệu một cách hiện đại.

Lập trình viên

Muốn học hỏi quy trình vận hành chuyên nghiệp để đưa các sản phẩm dữ liệu ra thực tế.

Nhân sự vận hành dữ liệu

Cần các công cụ để giám sát và quản lý pipeline hiệu quả trong môi trường production.

Kỹ sư & Chuyên viên Dữ liệu

Cần kỹ năng để “productionize” các sản phẩm dữ liệu của mình một cách chuyên nghiệp.

Nội dung khóa học

 1. Giới thiệu DataOps – Tư duy vận hành hiện đại cho dữ liệu
    • Định nghĩa DataOps:
      • So sánh DataOps với DevOps truyền thống: data pipeline khác gì software pipeline?
      • Các vấn đề khi thiếu DataOps: lỗi vận hành, pipeline không nhất quán, không có cảnh báo, không tự động rollback khi lỗi.
    • Nguyên tắc cốt lõi:
      • Automation: tự động hóa kiểm thử, triển khai, backup, monitoring.
      • CI/CD: liên tục kiểm tra chất lượng, tự động triển khai mọi thay đổi pipeline.
      • Monitoring: giám sát sức khỏe, log, metrics, alerting mọi lúc.
      • Collaboration: teamwork hiệu quả – version control, review code, tài liệu hóa.
    • Vai trò DataOps trong doanh nghiệp hiện đại:
      • Đảm bảo dữ liệu sạch, pipeline tin cậy, tốc độ phản hồi nhanh cho business.
 2. Containerization với Docker – Đóng gói pipeline dữ liệu
    • Bảo mật các thành phần Control Plane: API Server, etcd, Controller Manager, Scheduler.
    • Tăng cường bảo mật cho Worker Nodes: Lựa chọn hệ điều hành, cấu hình kubelet.
    • Áp dụng các tiêu chuẩn CIS (Center for Internet Security) Benchmarks.
    • Thực hành quét tuân thủ với công cụ kube-bench.
 3.  CI/CD cho Pipeline Dữ liệu – Tự động hóa kiểm thử và triển khai
  • Git workflow cho dự án dữ liệu:
    • Quản lý version, branching (feature/hotfix/main), pull request, review code.
    • Best practice teamwork: merge, revert, conflict giải quyết.
  • GitHub Actions cơ bản:
    • Thiết lập workflow đầu tiên: trigger khi có Pull Request hoặc push code.
    • Build Docker image tự động, kiểm thử code (linting, unit test nếu có).
    • Sử dụng image để chạy dbt compile, dbt test tự động.
  • Triển khai Spark jobs và DAGs của Airflow:
    • Thiết lập workflow để deploy Spark job lên cloud hoặc cluster, kiểm tra trạng thái.
    • Deploy code DAG mới lên Airflow server, kiểm thử trước khi production.
  • Tích hợp với cloud services:
    • Quản lý secret, credential an toàn.
    • Trigger pipeline cloud (BigQuery, S3, GCS…) từ CI/CD workflow.
 4. Giám sát hệ thống dữ liệu – Từ metrics đến cảnh báo thông minh
    • Prometheus:
      • Thu thập metrics hệ thống (CPU, memory, trạng thái task) từ Spark, Airflow, dbt.
      • Tích hợp exporter, cài đặt Prometheus server, cấu hình job scrape.
    • Grafana:
      • Kết nối Grafana với Prometheus, xây dựng dashboard giám sát pipeline.
      • Trực quan hóa trạng thái từng service, DAG, Spark job, cảnh báo khi có lỗi.
    • Logging:
      • Thiết lập thu thập log chuẩn từ Spark, Airflow, dbt (stdout, stderr, log file).
      • Centralize log, phân tích log để phát hiện bottleneck hoặc lỗi lặp lại.
    • Alerting:
      • Tạo rules cảnh báo qua Slack/Email khi job thất bại, pipeline chậm, vượt ngưỡng resource.
      • Best practice: không alert “spam”, chỉ alert khi thực sự cần thiết, escalation.
 5. Chương 5: Thực hành DataOps End-to-End – Production hóa pipeline thực tiễn
    • Kết hợp Docker, CI/CD, Monitoring:
      • Đóng gói pipeline Spark + dbt, build image, push lên container registry.
      • Thiết lập workflow CI/CD: build, test, deploy code mới tự động.
      • Theo dõi pipeline với Prometheus, trực quan hóa dashboard với Grafana.
    • Triển khai trên cloud:
      • Deploy container lên môi trường staging/production (GCP, AWS, Azure).
      • Quản lý secret, service account, kết nối với data warehouse (BigQuery, Redshift…).
    • Alert & rollback:
      • Demo trường hợp pipeline lỗi – hệ thống tự động rollback, gửi cảnh báo, giữ hệ thống an toàn.
 6. Giám sát, Ghi log và Điều tra An ninh
  • Yêu cầu:
    1. Docker: Viết một Dockerfile để tạo một image chứa dbt và các dependencies cần thiết.
    2. Continuous Integration (CI): Tạo một workflow GitHub Actions được kích hoạt khi có Pull Request:
      • Workflow sẽ build Docker image.
      • Sử dụng image đó để chạy dbt compile và dbt test trên môi trường dev.
      • Báo cáo kết quả thành công/thất bại trên Pull Request.
    3. Continuous Deployment (CD): Mở rộng workflow trên:
      • Khi Pull Request được merge vào nhánh main, workflow sẽ tự động chạy dbt run để triển khai các model vào môi trường production (BigQuery), hoàn tất quy trình tự động hóa.

LỊCH KHAI GIẢNG

(Đang cập nhật)

Đăng ký khóa học

Bài viết liên quan