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Lección 3 de 5
Seguridad, interoperabilidad y CI/CD
Opera el producto con expectations, event logs, system tables, lineage, alertas y runbooks que cubran datos y plataforma.
- Duración
- 21 min aprox.
- Objetivo
- Opera el producto con expectations, event logs, system tables, lineage, alertas y runbooks que cubran datos y plataforma.
- Siguiente paso
- Continuar con la siguiente lección
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Proyecto Professional y simulacro de 59 preguntas
Converge las cuatro ramas en una solución production-grade y mide la preparación final.
- Diseñar y defender una plataforma completa
- Responder a fallos, costes y cumplimiento
- Completar un simulacro Professional original
03OperaciónSeguridad, interoperabilidad y CI/CD
Opera el producto con expectations, event logs, system tables, lineage, alertas y runbooks que cubran datos y plataforma.
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Seguridad, interoperabilidad y CI/CD
Opera el producto con expectations, event logs, system tables, lineage, alertas y runbooks que cubran datos y plataforma.
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- Dificultad
- Professional
- Prerrequisitos
- m17, m22, m27, m31
La observabilidad se diseña en capas: freshness y completitud del producto, calidad de registros, estado/duración/retries del pipeline, perfiles de consulta y coste. Expectations pueden fallar, descartar o registrar según severidad; event logs de pipelines explican updates y calidad; system tables agregan jobs, queries, billing, audit y lineage.
Una alerta debe ser accionable: incluye umbral, ventana, owner, contexto y enlace al runbook. Evita alert fatigue agrupando síntomas del mismo fallo. En recuperación, valida downstream y no sólo el run. Usa lineage para impacto, audit para actor/cambio y Query Profile/Spark UI para rendimiento. Ensaya RTO con game days.
Modelo mental
Operar un producto de datos exige observar plataforma y significado. Una tarea verde sólo indica que el código terminó; no demuestra frescura, completitud ni exactitud. Expectations miden reglas en el flujo y pueden advertir, descartar o fallar según gravedad. El event log del pipeline explica updates y calidad; system tables aportan historia de jobs, queries, compute, coste, audit y lineage; las tablas de negocio aportan reconciliaciones. Las alertas se enlazan a un SLO y un runbook, con owner y acción inicial. El diseño también presupone que una fuente de observabilidad puede ser parcial o retrasada, por lo que combina señales y mantiene IDs comunes para reconstruir un incidente.
Regla declarativa de calidad asociada a un dataset que registra o aplica una acción cuando una fila la incumple.
Convierte contratos de datos en telemetría y control durante procesamiento, antes de publicar resultados defectuosos.Cantidad tolerada de incumplimiento de un SLO durante una ventana, derivada del objetivo de fiabilidad acordado.
Equilibra entrega y estabilidad y proporciona una señal objetiva para priorizar trabajo de fiabilidad.Ejercicio controlado que introduce un fallo previsto para comprobar alertas, roles, runbooks y capacidad real de recuperación.
Detecta procedimientos incompletos antes de un incidente y transforma documentación no ejecutada en evidencia operativa.CREATE OR REPLACE VIEW ops.slo.orders_freshness AS
SELECT
MAX(processed_at) AS last_processed_at,
TIMESTAMPDIFF(MINUTE, MAX(processed_at), current_timestamp()) AS freshness_minutes,
CASE
WHEN TIMESTAMPDIFF(MINUTE, MAX(processed_at), current_timestamp()) <= 15
THEN 'OK'
ELSE 'BREACH'
END AS slo_state
FROM prod.silver.orders;Distingue ausencia legítima de eventos de pipeline detenido; combina freshness con señal del origen y calendario de negocio.
Puntos clave
- Mide producto, datos, ejecución y coste por separado.
- Cada alerta conduce a una decisión concreta y un owner.
- Prueba recovery y RTO; no confíes sólo en documentación.
Evita
- Alertar por cada tarea fallida aunque el retry automático recupere dentro del SLO.
- Declarar recuperación al ver un run verde sin medir freshness, duplicados y consumidores.
Recuerdo activo