📈 PoC: Helbredsanalyse via Serverless DataOps

📆 Oct 02, 2025
🕒 ~3 min read

Udkast

Baggrund

Dette dokument adresserer behovet for at evaluere helbred, bæredygtighed og genanvendelighed af open source-projekter via data-drevet indsigt. De nuværende udfordringer er primært knyttet til fraværet af gennemsigtig, automatiseret dataindsamling og rapportering uden at pådrage sig driftsbyrden fra leverandør og infrastruktur bundne datawarehouses og BI-værktøjer.

Arkitektur anbefaling

Det anbefales at etablere et Serverless BI/DataOps Proof-of-Concept (PoC) med en løskoblet Serverless BI-tilgang, hvor analyser er versionsstyrede, og rapporter genereres on-demand uden dedikeret infrastruktur..

Komponenter

Arkitekturlandskab

flowchart LR

    A["GitHub API"] -- Pull metrikker --> B


 subgraph s1["GitHub Actions"]
        B["Meltano"]
        F["Evidence Build"]
        AX{"data <br> &amp; state"}
  end

 subgraph Git["GitHub"]
        E["Repository"]
        G["Statisk Site Output"]
  end

    G -- Deploy --> H["GitHub Pages"]
    AX ~~~ G
    B --> AX
    F --> E
    E --> G
    AX -- Delta Load --> Git
    Git -- State --> B
    H ~~~ A

    E@{ shape: cyl}
    G@{ shape: docs}
    H@{ shape: procs}
     E:::Aqua
     G:::Aqua
     B:::Aqua
     F:::Aqua
     AX:::Aqua
     A:::Sky
     H:::Sky
    classDef Sky stroke-width:1px, stroke-dasharray:none, stroke:#374D7C, fill:#E2EBFF, color:#374D7C
    classDef Aqua stroke-width:1px, stroke-dasharray:none, stroke:#46EDC8, fill:#DEFFF8, color:#378E7A
    style Git fill:#BBDEFB,stroke:none
    style s1 fill:#BBDEFB,stroke:none

Meltano

Meltano fungerer som data extract og loadmotor og bruger Singer-protokollen til at trække data via []tap-github. Den er essentiel for at sikre inkrementel replikering af metrikker og for at indkapsle hele dataudtræksprocessen i én container. Meltano er konfigureret til at bruge den samme SQLite-fil som både tilstandslager (.meltano/meltano.sqlite) og datalager (data/pipeline.sqlite).

Evidence

Evidence er et Data-as-Code rapporteringsværktøj, der tager live-data og transformerer det til statiske rapporter via versionsstyret Markdown og SQL. Dette flow sikrer, at analyser er versionerede, auditerbare og transparente.

GitHub Actions

Fungerer som serverless orkestrator og tidsbaseret scheduler. GitHub Actions eksekverer Meltano-containeren, håndterer State Persistence i git, og afslutter med at bygge og deploye Evidence-sitet til GitHub Pages.

GitHub Pages

Leverer statiske rapporter fra Evidence og gør dem tilgængelige som en versioneret hjemmeside direkte fra Git-repositoriet.

Opsummering:

Meltano henter data, Evidence genererer rapporter, og GitHub Actions sørger for, at det hele sker automatisk – med publicering til GitHub Pages uden behov for servere eller manuel indsats.

---

Forventede gevinster

💰 Reduktion af driftsbyrden

Løsningen er serverløs, hvilket eliminerer behovet for at drifte, opdatere og betale for en persistent database og et traditionelt BI-værktøj. Omkostninger er primært knyttet til den minimale beregningstid i GitHub Actions.

🧠 BI as Code og Genanvendelighed

Hele analysen (data, transformation, rapport) er versionsstyret i Git. Dette sikrer fuld sporbarhed (traceability) og gør det muligt at genanvende og klone løsningen med minimal indsats for nye projekter (princippet om Infrastructure as Code udvidet til data).

⚡ Hurtig og Transparent Levering

Rapporter genereres hurtigt som statiske HTML-sider, der kan deles uden login (via GitHub Pages), hvilket sikrer transparens og nem adgang for både tekniske og forretningsmæssige interessenter.

---

Anvendte arkitekturprincipper

• Serverless First: Prioriterer værktøjer og services, der skalerer til nul og minimerer driftsbyrden (GitHub Actions, Evidence’s statiske output).
• GitOps (Configuration as Code): Al kildekode, konfiguration (Meltano), transformationer (SQL/dbt) og selve dataens state (SQLite-filen) er versionsstyret i Git.
• Best-of-Breed Open Source: Anvender specialiserede, modne open source-værktøjer (Meltano til ELT, Evidence til rapportering, DuckDB/SQLite til datahåndtering) for at undgå vendor lock-in.
• Data Integrity & Traceability: Ved at committe den opdaterede SQLite-fil sikres det, at de genererede rapporter altid er baseret på den senest synkroniserede dataversion i repositoryet.