截至目前,我们已经定义了数据质量断言的逻辑,并确定了可观察性所需的指标。然而,这些检查的定义只有在它们持续地得到执行时才真正有效。依赖手动验证或临时脚本会在工程流程中引入薄弱环节。本章将重点转向在持续集成 (CI) 环境中自动化执行这些协议。我们将审视贯穿软件开发生命周期中可靠性检查的技术实现。讨论将从预提交钩子开始,这些钩子在代码进入仓库之前在本地清理Python和SQL代码。接着我们将介绍服务器端质量门,它们阻止不合规的代码进入生产环境。你还会学习如何实现断路器,这是一种在数据指标偏离可接受范围时暂停流水线执行的机制。例如,如果批量摄取中的错误率 $E$ 超过定义的阈值 $\tau$(表示为 $E > \tau$),系统必须自动终止该过程,以防止下游污染。最后,我们介绍旨在减少噪音并将工程团队的注意力引向真正事件的告警策略。