数据产品管理：架构设计与实践

# 数据产品管理：架构设计与实践 ## 1. 实时数据摄取与历史化策略 实时数据摄取通常有两种处理方式： - **即时转换**：数据传入时即时进行转换，结果直接追加到如 NoSQL 数据库中，整个过程通常只需几秒或几分钟，主要目标是尽快提供数据。 - **定期处理**：实时数据按周期处理，如微批次处理。主要目标是合并和历史化所有数据，以便下游能更快地使用数据。合并数据时需考虑处理延迟，因为处理需要时间。 定义历史化策略时，合适的方法取决于数据类型、消费者需求和法规。不同类型的数据可采用不同方法，例如： | 数据类型 | 处理方法 | | --- | --- | | 主数据 | 可从应用程序获取，并采用缓慢变化维度（SCD）方式构建 | | 参考数据 | 可通过快照轻松处理 | | 事务数据 | 可采用仅追加交付方式处理 | 为了在数据产品开发和设计中取得成功，全面的策略是关键。最佳实践应关注如何分层数据并在每个领域内构建历史记录，这可能包括开发和维护脚本及标准服务，如变更数据捕获服务。 ## 2. 解决方案设计考虑要点 ### 2.1 架构选择 - **云基础设施**：云已成为大规模数据处理的默认基础设施，因其相比本地环境具有显著优势。流行的云平台提供了一套自助式数据服务，足以启动任何实施。 - **数据湖服务**：各类组织普遍选择数据湖服务。随着数据量的每日增加，将数据存储在如 HDFS 兼容的云对象存储中是使架构具有成本效益的好方法。这些服务的好处包括存储和计算分离，以及通过轻量级查询服务减少数据重复。 - **技术栈**：使用 Spark、Python 和笔记本处理数据是一种流行的方式。这种模式的动机包括广泛活跃的社区、开源的好处和强大的互操作性，以及对从数据工程到数据科学等各种用例的广泛支持。不过，Spark 虽适用于 ETL 和机器学习，但在执行低延迟和交互式查询方面并非最优。使用笔记本时，需注意重复活动，如数据历史化、技术数据转换和模式验证。常见的最佳实践是设计通用程序和元数据驱动的框架，使用可配置的程序进行目标、验证、安全等设置。 - **数据转换和建模**：许多组织会使用额外服务（如 dbt）来补充其架构。虽然使用自定义代码的 Spark 可用于数据转换，但公司通常认为大型项目通过模板化和编写配置能更好地简化流程。模板工具和笔记本都是可行的选择，且可相互补充。很多公司先使用笔记本进行数据验证、技术转换和历史化，然后再使用 dbt 等工具集成数据。 - **编排和工作流自动化**：需要编排和工作流自动化来管理从摄取到提供数据的整个过程。虽然标准化对可观测性很关键，但最佳实践是让每个团队自由发展其本地知识并追求本地优先级。另一个最佳实践是集成 CI/CD 和工作流流程，但为每个应用程序或数据产品保持独立的管道。 - **工具选择**：选择工具时，建议搜索现代数据栈，有许多流行的选项可供选择，从开源到闭源解决方案都有。 - **元数据管理服务**：元数据管理服务（如数据目录和数据谱系工具）通常位于数据产品架构之外，由中央机构作为通用服务提供。 ### 2.2 常见问题探讨 - **数据湖与数据网格的关系**：乍一看，数据湖和数据网格的概念似乎相互矛盾，但数据湖的底层技术与数据产品设计的愿景互补。因此，在数据网格中使用数据湖技术并无问题。 - **各领域自主选择技术栈**：一些人认为各领域应完全自主选择现代数据栈，就像微服务和数据网格架构一样。然而，许多组织因领域团队做出不同决策而失败。身份、治理和互操作性是任何联合模式的基石，牺牲其中任何一个支柱，都会导致架构成本高昂且难以治理。自主性应从企业架构的中央层面开始，并需要标准化。 ## 3. 实际案例分析 ### 3.1 架构设计 假设为一个组织设计数据产品架构，该组织约一半的领域是运营和事务性的，这些系统被标记为黄金数据源，是数据摄取的起点；其他领域是消费者驱动的，需要为其提供数据。 如果在 Azure 上设计，可能的解决方案如下： 1. **准备基础资源**：为第一个领域配置数据着陆区和一些资源组，提供标准化的服务集，包括 Azure Data Factory（ADF）、Azure Data Lake Stor