[ Better ] [ DevOps ] Pipeline Trong Xử Lý Dữ liệu 2024

Mục Lục

Pipeline là gì

Pipeline là một khái niệm phổ biến trong lập trình và xử lý dữ liệu, đại diện cho một chuỗi các bước hoặc giai đoạn mà dữ liệu hoặc nhiệm vụ đi qua để được xử lý hoặc chuyển đổi.

Dưới đây là một số ngữ cảnh mà khái niệm “pipeline” được sử dụng:

Pipeline trong Lập trình và Xử lý Dữ liệu:Một pipeline dữ liệu bao gồm nhiều bước liên tiếp, mỗi bước thực hiện một phần của quá trình xử lý dữ liệu. Ví dụ:Lấy dữ liệu từ nguồn (database, API, file,…).Làm sạch và tiền xử lý dữ liệu.Áp dụng các thuật toán hoặc mô hình để phân tích hoặc biến đổi dữ liệu.Lưu trữ hoặc hiển thị kết quả.
Một pipeline dữ liệu bao gồm nhiều bước liên tiếp, mỗi bước thực hiện một phần của quá trình xử lý dữ liệu. Ví dụ:Lấy dữ liệu từ nguồn (database, API, file,…).Làm sạch và tiền xử lý dữ liệu.Áp dụng các thuật toán hoặc mô hình để phân tích hoặc biến đổi dữ liệu.Lưu trữ hoặc hiển thị kết quả.
Lấy dữ liệu từ nguồn (database, API, file,…).
Làm sạch và tiền xử lý dữ liệu.
Áp dụng các thuật toán hoặc mô hình để phân tích hoặc biến đổi dữ liệu.
Lưu trữ hoặc hiển thị kết quả.
Pipeline trong DevOps và CI/CD:Trong bối cảnh phát triển phần mềm và triển khai, pipeline thường ám chỉ chuỗi các bước tự động hóa từ việc kiểm tra mã nguồn, xây dựng, kiểm thử, và triển khai ứng dụng.Một pipeline CI/CD (Continuous Integration/Continuous Deployment) giúp tự động hóa quá trình từ khi mã nguồn được commit vào repository đến khi ứng dụng được triển khai trên môi trường sản xuất.
Trong bối cảnh phát triển phần mềm và triển khai, pipeline thường ám chỉ chuỗi các bước tự động hóa từ việc kiểm tra mã nguồn, xây dựng, kiểm thử, và triển khai ứng dụng.
Một pipeline CI/CD (Continuous Integration/Continuous Deployment) giúp tự động hóa quá trình từ khi mã nguồn được commit vào repository đến khi ứng dụng được triển khai trên môi trường sản xuất.
Pipeline trong Lập trình Hệ thống:Pipeline có thể được sử dụng để chuyển dữ liệu giữa các tiến trình hoặc chương trình. Ví dụ, trong hệ điều hành Unix/Linux, ta có thể sử dụng dấu | để kết nối output của một lệnh với input của lệnh khác: command1 | command2 | command3.
Pipeline có thể được sử dụng để chuyển dữ liệu giữa các tiến trình hoặc chương trình. Ví dụ, trong hệ điều hành Unix/Linux, ta có thể sử dụng dấu | để kết nối output của một lệnh với input của lệnh khác: command1 | command2 | command3.
Pipeline trong Machine Learning:Trong Machine Learning, pipeline thường được sử dụng để quản lý và tổ chức các bước tiền xử lý, huấn luyện và đánh giá mô hình. Điều này giúp tái sử dụng và chuẩn hóa quy trình làm việc, giảm thiểu lỗi và tăng tính hiệu quả.
Trong Machine Learning, pipeline thường được sử dụng để quản lý và tổ chức các bước tiền xử lý, huấn luyện và đánh giá mô hình. Điều này giúp tái sử dụng và chuẩn hóa quy trình làm việc, giảm thiểu lỗi và tăng tính hiệu quả.

Pipeline trong Lập trình và Xử lý Dữ liệu:

Một pipeline dữ liệu bao gồm nhiều bước liên tiếp, mỗi bước thực hiện một phần của quá trình xử lý dữ liệu. Ví dụ:Lấy dữ liệu từ nguồn (database, API, file,…).Làm sạch và tiền xử lý dữ liệu.Áp dụng các thuật toán hoặc mô hình để phân tích hoặc biến đổi dữ liệu.Lưu trữ hoặc hiển thị kết quả.
Lấy dữ liệu từ nguồn (database, API, file,…).
Làm sạch và tiền xử lý dữ liệu.
Áp dụng các thuật toán hoặc mô hình để phân tích hoặc biến đổi dữ liệu.
Lưu trữ hoặc hiển thị kết quả.

Lấy dữ liệu từ nguồn (database, API, file,…).
Làm sạch và tiền xử lý dữ liệu.
Áp dụng các thuật toán hoặc mô hình để phân tích hoặc biến đổi dữ liệu.
Lưu trữ hoặc hiển thị kết quả.

Pipeline trong DevOps và CI/CD:

Trong bối cảnh phát triển phần mềm và triển khai, pipeline thường ám chỉ chuỗi các bước tự động hóa từ việc kiểm tra mã nguồn, xây dựng, kiểm thử, và triển khai ứng dụng.
Một pipeline CI/CD (Continuous Integration/Continuous Deployment) giúp tự động hóa quá trình từ khi mã nguồn được commit vào repository đến khi ứng dụng được triển khai trên môi trường sản xuất.

Pipeline trong Lập trình Hệ thống:

Pipeline có thể được sử dụng để chuyển dữ liệu giữa các tiến trình hoặc chương trình. Ví dụ, trong hệ điều hành Unix/Linux, ta có thể sử dụng dấu | để kết nối output của một lệnh với input của lệnh khác: command1 | command2 | command3.

Pipeline trong Machine Learning:

Trong Machine Learning, pipeline thường được sử dụng để quản lý và tổ chức các bước tiền xử lý, huấn luyện và đánh giá mô hình. Điều này giúp tái sử dụng và chuẩn hóa quy trình làm việc, giảm thiểu lỗi và tăng tính hiệu quả.

Ví dụ về pipeline trong lập trình:

# Pipeline xử lý dữ liệu với pandas trong Python
import pandas as pd

# Bước 1: Đọc dữ liệu từ file CSV
df = pd.read_csv('data.csv')

# Bước 2: Làm sạch dữ liệu
df = df.dropna()  # Loại bỏ các hàng chứa giá trị null

# Bước 3: Chuyển đổi dữ liệu
df['column'] = df['column'].apply(lambda x: x.lower())  # Chuyển tất cả giá trị trong cột thành chữ thường

# Bước 4: Lưu dữ liệu đã xử lý vào file mới
df.to_csv('processed_data.csv', index=False)

Pipeline giúp tổ chức các bước xử lý một cách rõ ràng và dễ hiểu, đồng thời dễ bảo trì và mở rộng.

Pipeline trong jenkins và Code mẫu cơ bản

Pipeline trong Jenkins là một tính năng mạnh mẽ giúp tự động hóa quy trình tích hợp liên tục (CI) và triển khai liên tục (CD).
Nó định nghĩa các bước mà mã nguồn phải trải qua từ lúc được commit đến lúc triển khai trên môi trường sản xuất.

Dưới đây là một ví dụ cơ bản về một Jenkins Pipeline sử dụng định dạng “Declarative Pipeline”:

Cài đặt Jenkins:Trước tiên, bạn cần cài đặt Jenkins và các plugin cần thiết như “Pipeline” plugin.
Trước tiên, bạn cần cài đặt Jenkins và các plugin cần thiết như “Pipeline” plugin.
Tạo Pipeline:Tạo một job mới trong Jenkins, chọn “Pipeline” như loại dự án.Trong cấu hình của job, nhập đoạn mã pipeline dưới đây vào phần “Pipeline script”.
Tạo một job mới trong Jenkins, chọn “Pipeline” như loại dự án.
Trong cấu hình của job, nhập đoạn mã pipeline dưới đây vào phần “Pipeline script”.

Cài đặt Jenkins:

Trước tiên, bạn cần cài đặt Jenkins và các plugin cần thiết như “Pipeline” plugin.

Tạo Pipeline:

Tạo một job mới trong Jenkins, chọn “Pipeline” như loại dự án.
Trong cấu hình của job, nhập đoạn mã pipeline dưới đây vào phần “Pipeline script”.

pipeline {
    agent any

    stages {
        stage('Build') {
            steps {
                echo 'Building...'
                // Add build steps here, e.g., compiling code
            }
        }
        stage('Test') {
            steps {
                echo 'Testing...'
                // Add test steps here, e.g., running unit tests
            }
        }
        stage('Deploy') {
            steps {
                echo 'Deploying...'
                // Add deploy steps here, e.g., deploying to a server
            }
        }
    }

    post {
        always {
            echo 'This will always run'
        }
        success {
            echo 'This will run only if successful'
        }
        failure {
            echo 'This will run only if failed'
        }
    }
}

Giải thích các phần của pipeline:

agent any: Chỉ định rằng pipeline có thể chạy trên bất kỳ agent nào có sẵn.
stages: Bao gồm các stage khác nhau mà pipeline sẽ đi qua. Mỗi stage có thể chứa nhiều bước (steps).stage(‘Build’): Giai đoạn build, có thể thêm các bước xây dựng mã nguồn.stage(‘Test’): Giai đoạn kiểm thử, có thể thêm các bước chạy unit test.stage(‘Deploy’): Giai đoạn triển khai, có thể thêm các bước triển khai ứng dụng.
stage(‘Build’): Giai đoạn build, có thể thêm các bước xây dựng mã nguồn.
stage(‘Test’): Giai đoạn kiểm thử, có thể thêm các bước chạy unit test.
stage(‘Deploy’): Giai đoạn triển khai, có thể thêm các bước triển khai ứng dụng.
post: Xác định các hành động sau khi pipeline kết thúc.always: Luôn chạy dù pipeline thành công hay thất bại.success: Chỉ chạy khi pipeline thành công.failure: Chỉ chạy khi pipeline thất bại.
always: Luôn chạy dù pipeline thành công hay thất bại.
success: Chỉ chạy khi pipeline thành công.
failure: Chỉ chạy khi pipeline thất bại.

stage(‘Build’): Giai đoạn build, có thể thêm các bước xây dựng mã nguồn.
stage(‘Test’): Giai đoạn kiểm thử, có thể thêm các bước chạy unit test.
stage(‘Deploy’): Giai đoạn triển khai, có thể thêm các bước triển khai ứng dụng.

always: Luôn chạy dù pipeline thành công hay thất bại.
success: Chỉ chạy khi pipeline thành công.
failure: Chỉ chạy khi pipeline thất bại.

Cấu hình thêm (nếu cần):

Bạn có thể thêm các bước cụ thể trong mỗi stage, chẳng hạn như chạy các lệnh shell, gọi API, hoặc tương tác với các công cụ khác như Docker, Maven, Gradle, etc.
Thêm thông tin xác thực (credentials) nếu cần thiết để truy cập các tài nguyên bảo mật như kho mã nguồn hoặc máy chủ triển khai.

Mở rộng và Tinh chỉnh Pipeline:

Sử dụng plugin “Blue Ocean” của Jenkins để có giao diện trực quan hơn cho việc quản lý pipeline.
Tạo các pipeline phức tạp hơn với các nhánh (branches) và điều kiện (conditions) để xử lý các tình huống đặc biệt.

Pipeline giúp tự động hóa và chuẩn hóa quy trình làm việc, tăng tính hiệu quả và độ tin cậy trong việc phát triển và triển khai phần mềm.

Về quy trình Pipeline

Đây là hình ảnh mô tả quy trình pipeline cơ bản trong Jenkins, với ba giai đoạn chính: Build, Test và Deploy.

Bạn có thể tải hình ảnh này tại đây.

https://www.jenkins.io/doc/book/pipeline/syntax
Tìm hiểu thêm về cứu pháp

https://docs.gitlab.com/ee/ci/pipelines

#Mtips5s #Contact

Fanpage: https://www.facebook.com/mtipscoder

Group trao đổi, chia sẻ: https://www.facebook.com/groups/mtipscoder

Website: https://mtips5s.com

Youtube: https://mtips5s.com

Twitter(X): @takagiks99

Instagram: @khuongkara

Threads: @khuongkara

Google Maps: @khuongkara

#Base Code #Souce Code

Bộ công cụ My Self: @tools.mtips5s.com

Github: @github

Npm: @npm

Docker: @docker

Chúc các bạn thành công!