Structured Logging
Orion Framework provides structured logging through the OrionContext logger interface. Every pipeline execution, node execution and data operation is logged with context.
Using the Logger
def transform(context: OrionContext, df: pd.DataFrame):
context.logger.info(f"Processing {len(df)} records")
context.logger.warning("Data quality check: missing values detected")
context.logger.error("Failed to process record", exc_info=True)
return dfLog Levels
- INFO: Informational messages about pipeline execution
- WARNING: Warning messages about potential issues
- ERROR: Error messages for failures
- DEBUG: Detailed debugging information
Metrics Collection
Track key metrics for pipeline health and performance:
- Execution time per node
- Record counts at each stage
- Data quality metrics
- Error rates
Error Handling & Response
Implement robust error handling in your nodes to ensure pipeline reliability:
- Validate input data before processing
- Use try/except blocks with proper logging
- Implement retry logic for transient failures
- Monitor error rates and set up alerts
Logging Estruturado
O Orion Framework fornece logging estruturado através da interface de logger do OrionContext. Cada execução de pipeline, execução de node e operação de dados é registrada com contexto.
Usando o Logger
def transform(context: OrionContext, df: pd.DataFrame):
context.logger.info(f"Processando {len(df)} registros")
context.logger.warning("Verificação de qualidade: valores faltantes detectados")
context.logger.error("Falha ao processar registro", exc_info=True)
return dfNíveis de Log
- INFO: Mensagens informativas sobre execução de pipeline
- WARNING: Mensagens de aviso sobre possíveis problemas
- ERROR: Mensagens de erro para falhas
- DEBUG: Informações detalhadas de depuração
Coleta de Métricas
Acompanhe métricas-chave para saúde e desempenho da pipeline:
- Tempo de execução por node
- Contagem de registros em cada estágio
- Métricas de qualidade de dados
- Taxas de erro
Tratamento de Erros & Resposta
Implemente tratamento robusto de erros em seus nodes para garantir confiabilidade da pipeline:
- Valide dados de entrada antes de processar
- Use blocos try/except com logging apropriado
- Implemente lógica de retry para falhas transitórias
- Monitore taxas de erro e configure alertas