डेटा इंजीनियरिंग में CI/CD: निर्बाध डिप्लॉयमेंट के लिए एक मार्गदर्शिका

कैसे डेटा इंजीनियरिंग शुरू करें—यह आसान नहीं है। कक्षा में, और यहां तक कि ऑनलाइन पाठ्यक्रमों में भी, आप Python और SQL लिखने की बुनियादी बातें सीखते हैं। आप फ्रेमवर्क्स और Airflow, Databricks, तथा Snowflake जैसे टूल्स के बारे में भी कुछ सीख सकते हैं। 

काम करने वाला कोड लिखना एक बात है। इस कोड के लिए परीक्षण लिखना और उसे एंटरप्राइज़ सेटिंग में चलने के लिए प्रोडक्शन में भेजना दूसरी बात। सौभाग्य से, सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग ने इसका हल निकाल लिया है, और डेटा इंजीनियरिंग भी अब इसकी दिशा में आगे बढ़ रही है। 

आप पूछ सकते हैं—यह कैसे होता है? CI/CD से। हमें कैसे पता कि कोड “वाइल्ड” में चल जाएगा? हमें कैसे पता कि यह टूटा नहीं है? जब अंतिम कोड पर हस्ताक्षर हो जाएं, तो उसे प्रोडक्शन में कैसे भेजें? इस लेख में, हम डेटा इंजीनियरिंग में CI/CD की पड़ताल करेंगे। हमारे पास मशीन लर्निंग में CI/CD पर एक अलग मार्गदर्शिका भी है। 

CI/CD क्या है?

CI/CD का अर्थ है निरंतर एकीकरण (continuous integration), निरंतर डिलीवरी/डिप्लॉयमेंट (continuous delivery/deployment)। अभी यह आपको बहुत मायने न देता हो; आइए इसे और तोड़कर समझते हैं।

निरंतर एकीकरण

निरंतर एकीकरण वह प्रक्रिया है जिसमें कोड परिवर्तन नियमित रूप से एक केंद्रीय रिपॉज़िटरी में मर्ज किए जाते हैं। उदाहरण के लिए, मान लीजिए आपने अपनी इंजीनियरिंग टीम के डेटा पाइपलाइन कोडबेस में एक Python फ़ंक्शन में बदलाव सफलतापूर्वक कर लिया है। निरंतर एकीकरण कहता है कि इस कोड को फिर केंद्रीय रिपॉज़िटरी में वापस लाया जाना चाहिए। 

लेकिन कहानी यहीं खत्म नहीं होती। इस कोड को किसी वर्शन कंट्रोल टूल (जैसे git) से ट्रैक किया जाना चाहिए और हर नए बदलाव पर यूनिट व इंटीग्रेशन टेस्ट से परखा जाना चाहिए। इससे दो बातें सुनिश्चित होती हैं; पहला, कोडबेस में हालिया बदलाव सभी उपयोगकर्ताओं के लिए उपलब्ध हों, और दूसरा, यह सत्यापित हो कि कोड बदलाव अपेक्षित रूप से काम कर रहा है।

निरंतर डिलीवरी

जब आपने अपना कोड केंद्रीय कोडबेस में मर्ज कर दिया और उसका परीक्षण हो गया, तो वह प्रोडक्शन तक कैसे पहुंचेगा? यहीं CD आता है। CD का अर्थ है निरंतर डिलीवरी/डिप्लॉयमेंट (हम निरंतर डिलीवरी पर ही टिकेंगे), और यह कोड में किए गए बदलावों को स्वचालित तरीके से डिप्लॉय करने की प्रैक्टिस है। 

कुछ लोग तर्क दे सकते हैं कि यूनिट और इंटीग्रेशन टेस्टिंग निरंतर डिप्लॉयमेंट का हिस्सा हैं, लेकिन चाहे जो हो, केवल सत्यापित कोड ही प्रोडक्शन में भेजा जाएगा

Napkin.AI की मदद से बनाया गया

तो, सबको साथ रखकर देखें, CI/CD स्वचालित तरीके से कोड को प्रोडक्शन में भेजने (निरंतर डिलीवरी) से पहले यह सुनिश्चित करने की एंड-टू-एंड प्रक्रिया है कि कोड काम कर रहा है (निरंतर एकीकरण)। CI/CD लागू करने के लिए हमें CI/CD पाइपलाइनों का उपयोग करना होगा, जिन पर हम आगे नज़दीक से नज़र डालेंगे।

डेटा इंजीनियरिंग में CI/CD

डेटा इंजीनियरिंग की सर्वोत्तम प्रथाएं सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग द्वारा स्थापित मानकों के और करीब जा रही हैं। यूनिट टेस्ट विकसित और चलाना तथा समर्पित परीक्षण/QA वातावरण बनाए रखना अब केवल सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग तक सीमित नहीं है। इसमें CI/CD भी शामिल है।

डेटा इंजीनियरिंग स्टैक में CI/CD के उपयोग मामलों को ढूंढने के लिए आपको बहुत दूर नहीं देखना पड़ेगा। यहां कुछ सामान्य उपयोग मामले हैं:

• “Asset Bundles” का उपयोग करके Databricks जॉब्स को पैकेज करना
• किसी Airflow DAG में किए गए परिवर्तनों को प्रोडक्शन में भेजना
• आंतरिक और बाहरी डेटा उपभोक्ताओं को डेटा उपलब्ध कराने वाली किसी REST API के लिए नया एंडपॉइंट जारी करना
• दैनिक रिपोर्ट के लिए डेटा तैयार करने में उपयोग होने वाली dbt जॉब को अपडेट करना

“डेटा इंजीनियरिंग” विकास जीवनचक्र में CI/CD जोड़ने के कई फायदे हैं, जैसे प्रोडक्शन में भेजे जा रहे कोड की गुणवत्ता पर गवर्नेंस और इन बदलावों को जारी करने में मैन्युअल प्रयास में कमी। 

CI/CD प्रत्येक रिलीज़ में होने वाले चरणों में दृश्यता की एक परत प्रदान करता है और कुछ कार्रवाइयों तक पहुंच को चुनिंदा व्यक्तियों तक सीमित कर सकता है।

CI/CD पाइपलाइंस

CI/CD करने के लिए, आपको CI/CD पाइपलाइन का उपयोग करना होगा। CI/CD पाइपलाइन उन चरणों की श्रृंखला है जो कोड को केंद्रीय रिपॉज़िटरी में वापस चेक-इन किए जाने के बाद उसे टेस्ट (CI) और प्रोडक्शन में डिप्लॉय (CD) करने के लिए निष्पादित होते हैं। यहां एक त्वरित झलक है कि CI/CD पाइपलाइन कैसी दिख सकती है।

CI/CD पाइपलाइंस आमतौर पर तीन चरणों से बनी होती हैं; बिल्ड/डिप्लॉयमेंट वातावरण कॉन्फ़िगर करना, परीक्षण चलाना, और कोड को प्रोडक्शन में भेजना।

आम तौर पर, CI/CD पाइपलाइन में तीन प्रकार के ऑपरेशन होते हैं। पहले, जहां पाइपलाइन चल रही है, वहां कोड के परीक्षण और डिप्लॉयमेंट के लिए आवश्यक वातावरण को कॉन्फ़िगर करना होता है। इसमें CLI स्थापित करना, सीक्रेट्स प्राप्त करना, और सबसे महत्वपूर्ण, नया अपडेटेड कोडबेस पुल करना जैसे कार्य शामिल हो सकते हैं।

वातावरण सेटअप के बाद, जारी किया जा रहा कोड टेस्ट किया जाना चाहिए। यहीं नए अपडेटेड कोडबेस पर यूनिट और इंटीग्रेशन टेस्ट चलाए जाते हैं। प्रत्येक टेस्ट केस पास करने के बाद अपडेटेड कोड को प्रोडक्शन में डिप्लॉय किया जा सकता है।

CI/CD के टूल्स

अपनी CI/CD पाइपलाइंस चलाने के लिए टूल ढूंढ रहे हैं? आपके लिए अच्छी खबर—ऐसे बहुत से टूल उपलब्ध हैं! ओपन-सोर्स ऑफ़रिंग्स से लेकर पूर्ण-प्रबंधित सेवाओं तक, CI/CD प्रक्रियाओं को ऑर्केस्ट्रेट करने के लिए विकल्पों की कोई कमी नहीं है। यहां कुछ सबसे लोकप्रिय CI/CD टूल्स दिए गए हैं।

GitHub Actions

जब आप वर्शन कंट्रोल के बारे में सोचते हैं, तो संभव है कि GitHub दिमाग में आए। GitHub आपका कोड स्टोर करने के सबसे लोकप्रिय स्थानों में से एक है, और इसी कारण CI/CD पाइपलाइंस को प्रबंधित करने के लिए भी यह बेहद आकर्षक प्लेटफ़ॉर्म है। 

GitHub Actions एक पूर्ण-प्रबंधित CI/CD ऑफ़रिंग है जो GitHub उपयोगकर्ताओं को अपनी CI/CD पाइपलाइंस विकसित, चलाने और प्रबंधित करने की सुविधा देती है। पाइपलाइंस YAML फ़ाइलों से परिभाषित की जाती हैं, जो आमतौर पर किसी एक्शन—जैसे किसी विशेष ब्रांच पर पुश या पुल रिक्वेस्ट के मर्ज—पर ट्रिगर होती हैं। GitHub Actions का उपयोग एकीकृत डेवलपर अनुभव और वर्शन कंट्रोल व रिलीज़ मैनेजमेंट पर एक केंद्रीकृत दृश्य प्रदान करता है।

Jenkins

स्पेक्ट्रम के दूसरे छोर पर है Jenkins। Jenkins एक ओपन-सोर्स CI/CD ऑफ़रिंग है जो कस्टम पाइपलाइंस बनाना और बनाए रखना आसान बनाती है, और अक्सर CI/CD के लिए इंडस्ट्री स्टैंडर्ड मानी जाती है। 

Jenkins अतिरिक्त एक्स्टेंसिबिलिटी प्रदान करता है, जिसमें प्रीबिल्ट प्लगइन्स और डिस्ट्रिब्यूटेड आर्किटेक्चर के लिए सपोर्ट शामिल है। Jenkins के साथ, यदि आप कुछ सोच सकते हैं, तो संभव है आप उसे बना सकें। लेकिन इस कस्टमाइज़ेबिलिटी के साथ जिम्मेदारी भी आती है—जिसमें स्वयं Jenkins के प्रबंधन का एक स्तर शामिल है।

GitHub Actions से अलग, Jenkins एक प्रोग्राम है जिसे उपयोगकर्ताओं को स्वयं होस्ट और मैनेज करना पड़ता है। ऐसा करने के लिए, डेटा इंजीनियरिंग टीम को Jenkins सर्वर, बिल्ड एजेंट्स, सुरक्षा एक्सेस, वर्शन कंट्रोल क्लाइंट के साथ इंटीग्रेशन, और Java रनटाइम वातावरण जैसी चीजों को कॉन्फ़िगर और प्रबंधित करना होगा। इसका मतलब है काफी ओवरहेड, और यह छोटे संगठनों के लिए समझदारी न हो।

मुख्य क्लाउड प्रदाता

क्लाउड उपस्थिति वाली डेटा इंजीनियरिंग टीमों के लिए, अपने क्लाउड प्रदाता से CI/CD समाधान का उपयोग करना अक्सर बहुत आकर्षक होता है। AWS CodeBuild और CodePipeline जैसे टूल्स प्रदान करता है। Azure DevOps और Pipelines को सपोर्ट करता है, और GCP Cloud Build प्रदान करता है। 

आमतौर पर, मौजूदा क्लाउड वातावरण में एप्लिकेशन को प्रोक्योरमेंट से नहीं गुजरना पड़ता और न ही कमिटेड स्पेंड की आवश्यकता होती है। ये टूल्स अक्सर उन डेटा इंजीनियर्स के लिए सहज होते हैं जो क्लाउड में काम करने के आदी हैं और शुरू करने में आसान हैं।

CI/CD की सर्वोत्तम प्रथाएं

जब आप अपना CI/CD वर्कफ़्लो कॉन्फ़िगर कर रहे हों, तो कुछ सर्वोत्तम प्रथाएं अनुभव को निर्बाध बनाने में मदद करती हैं। सबसे पहले, वर्शन कंट्रोल।

वर्शन कंट्रोल

अपने कोड को वर्शन कंट्रोल से ट्रैक करना एक मज़बूत डेटा प्लेटफ़ॉर्म बनाने की पहली सीढ़ी है। वर्शन कंट्रोल टूल्स (जैसे git) न केवल कोड को ट्रैक करने देते हैं बल्कि कोड का प्रोडक्शन संस्करण बनाए रखने में भी मदद करते हैं। वर्शन कंट्रोल क्लाइंट्स (जैसे GitHub) तब किसी घटना के घटित होने पर CI/CD पाइपलाइन को ट्रिगर करने के लिए उपयोग किए जा सकते हैं।

यहां एक नमूना वर्कफ़्लो है; आप एक डेटा इंजीनियर हैं जिसे नया ETL वर्कफ़्लो बनाने का काम सौंपा गया है। ऐसा करने के लिए, आप एक फीचर ब्रांच चेकआउट करते हैं और उसी ब्रांच पर अपने बदलाव करते हैं। जब आप इन बदलावों को प्रोडक्शन में पुश करने के लिए तैयार हों, तो आप अपनी फीचर ब्रांच को main ब्रांच में मर्ज करेंगे, जो तब एक CI/CD पाइपलाइन को ट्रिगर करेगी और आपका कोड प्रोडक्शन में डिप्लॉय कर देगी।

दृश्यता

हमेशा CI/CD पाइपलाइन में दृश्यता जोड़ना संभव नहीं होता, लेकिन जब हो सके, तो ऐसा करना महत्वपूर्ण है। जिस CI/CD टूल का आप उपयोग कर रहे हैं, उसके अनुसार, आप पाइपलाइन के हर चरण को अलग टास्क में बाँट सकते हैं। फिर यदि इनमें से कोई टास्क विफल हो, तो उसे पहचानना और सुधार शुरू करना आसान हो जाता है। यदि आप GitHub Actions का उपयोग करके अपनी CI/CD पाइपलाइंस चला रहे हैं, तो अपने वातावरण कॉन्फ़िगरेशन, टेस्ट, और डिप्लॉयमेंट चरणों को तीन अलग-अलग टास्क में विभाजित करने का प्रयास करें।

जितनी महत्वपूर्ण पाइपलाइन के वास्तविक निष्पादन में दृश्यता है, उतनी ही महत्वपूर्ण डॉक्यूमेंटेशन भी है। यह जोड़ना कि पाइपलाइन कैसे ट्रिगर होती है, कोडबेस पर कौन से टेस्ट चल रहे हैं, और डिप्लॉयमेंट टारगेट क्या है—ट्रबलशूटिंग प्रक्रिया की शुरुआत को तेज़ कर देता है।

अपने सीक्रेट्स की सुरक्षा करें

संभावना है, परीक्षण के बाद अपना कोडबेस डिप्लॉय करने के लिए आपको किसी न किसी प्रकार का पासवर्ड या कुंजी उपयोग करनी पड़ेगी। यह महत्वपूर्ण है कि इन संवेदनशील जानकारियों को कभी भी CI/CD पाइपलाइन कॉन्फ़िगरेशन में सीधे न रखें (ऐसा करना आपकी सिक्योरिटी टीम को परेशान करने का पक्का तरीका है)। इसके बजाय, अपने CI/CD टूलिंग का उपयोग करके इन सीक्रेट्स को वैरिएबल्स के रूप में स्टोर और रेफ़रेंस करें। AWS CodeBuild जैसे टूल में, संवेदनशील मानों को पाइपलाइन परिभाषा के बाहर एनवायरनमेंट वैरिएबल्स के रूप में स्टोर किया जा सकता है, जिन्हें फिर सुरक्षित रूप से रेफ़रेंस किया जाता है।

एक से अधिक वातावरण का उपयोग करें

अब तक, हमने केवल कोड को प्रोडक्शन में पुश करने के लिए CI/CD पाइपलाइन के उपयोग पर चर्चा की है। हालांकि, एंटरप्राइज़-ग्रेड विकास प्रक्रियाएं कुछ अलग दिखती हैं। जब कोई कोड परिवर्तन किया जाता है, तो सीधे प्रोडक्शन में पुश करने के बजाय, डेटा इंजीनियर्स आमतौर पर कोड को एक समर्पित परीक्षण वातावरण में पुश करेंगे। 

इससे वे अपने समाधान का मैन्युअल परीक्षण कर पाते हैं, यह सुनिश्चित करने के लिए कि वह अपेक्षित परिणाम देता है। इसे करने के लिए, वर्शन कंट्रोल का उपयोग करते हुए एक test और एक main ब्रांच बनाए रखी जाएगी, जो किसी घटना पर थोड़ा-थोड़ा अलग CI/CD जॉब ट्रिगर करेंगी।

निष्कर्ष

हाँ, CI/CD पेचीदा हो सकता है। और हाँ, प्रारंभिक कॉन्फ़िगरेशन में समय लग सकता है। लेकिन CI/CD प्रोडक्शन वातावरण में कोड की गवर्न्ड और कुशल रिलीज़ सक्षम करने में एक निवेश है। शुरुआत में समय लगाकर CI/CD पाइपलाइन विकसित करना, कोड परिवर्तनों के मैन्युअल परीक्षण और प्रोडक्शन में शिपमेंट के लिए पैकेजिंग पर लगने वाले समय को घटाने में मदद करता है।

CI/CD को समझना और लागू करना आपके करियर को आगे बढ़ाने के सबसे तेज़ तरीकों में से एक है; यदि आप Python या SQL में कोई प्रोजेक्ट बना सकते हैं, तो आपने एक डेटा इंजीनियर के रूप में ठोस बुनियादी कौशल विकसित कर लिए हैं। लेकिन, यदि आप ऐसा CI/CD वर्कफ़्लो बना सकते हैं जिसमें हर बदलाव पर टेस्ट केस चलते हों और प्रोडक्शन पुश स्वचालित हो, तो आप यह दिखाते हैं कि आप एंटरप्राइज़-ग्रेड समाधान बनाने के लिए तैयार हैं।

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