數(shù)據(jù)治理體系規(guī)劃設(shè)計(jì)方案
第五部分:數(shù)據(jù)處理與存儲服務(wù)
一、 引言與目標(biāo)
在數(shù)字化轉(zhuǎn)型浪潮下,數(shù)據(jù)已成為組織的核心戰(zhàn)略資產(chǎn)。本方案旨在構(gòu)建一個統(tǒng)一、高效、安全、可擴(kuò)展的數(shù)據(jù)處理與存儲服務(wù)體系,作為整個數(shù)據(jù)治理體系的堅(jiān)實(shí)技術(shù)底座。其核心目標(biāo)是:
- 標(biāo)準(zhǔn)化處理:規(guī)范數(shù)據(jù)從接入到應(yīng)用的全流程處理,確保數(shù)據(jù)質(zhì)量與一致性。
- 彈性化存儲:根據(jù)數(shù)據(jù)價值、訪問頻率與合規(guī)要求,設(shè)計(jì)分層分域的存儲架構(gòu),實(shí)現(xiàn)成本與性能的最優(yōu)平衡。
- 服務(wù)化供給:將數(shù)據(jù)處理與存儲能力封裝成可復(fù)用的服務(wù),提升業(yè)務(wù)部門的數(shù)據(jù)獲取與分析效率。
- 安全可控:貫穿全生命周期的數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)策略,滿足法律法規(guī)要求。
二、 核心架構(gòu)設(shè)計(jì)
我們的數(shù)據(jù)處理與存儲服務(wù)體系采用分層解耦、服務(wù)導(dǎo)向的架構(gòu),主要包括以下四層:
1. 數(shù)據(jù)源與接入層
- 多源異構(gòu)接入:支持從業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫、日志文件、IoT設(shè)備、第三方API等各類數(shù)據(jù)源的實(shí)時與批量數(shù)據(jù)采集。
- 統(tǒng)一接入規(guī)范:制定數(shù)據(jù)接入標(biāo)準(zhǔn)協(xié)議與格式,確保數(shù)據(jù)入口的規(guī)范與質(zhì)量。
- 關(guān)鍵組件:ETL/ELT工具、消息隊(duì)列(如Kafka)、數(shù)據(jù)同步平臺。
2. 數(shù)據(jù)處理與計(jì)算層
- 批流一體處理:集成批處理(如Spark, Hive)與流處理(如Flink, Storm)引擎,滿足不同時效性要求的數(shù)據(jù)加工需求。
- 數(shù)據(jù)處理流水線:通過可視化或代碼方式編排數(shù)據(jù)處理任務(wù),實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)清洗、轉(zhuǎn)換、聚合、關(guān)聯(lián)的自動化。
- 統(tǒng)一計(jì)算資源調(diào)度:采用YARN或Kubernetes進(jìn)行資源管理與隔離,提升集群利用率。
3. 數(shù)據(jù)存儲與管理層(核心)
這是規(guī)劃的重點(diǎn),我們設(shè)計(jì)“三層六域”的存儲體系:
- 原始數(shù)據(jù)層(ODS):
- 存儲域:數(shù)據(jù)湖(如HDFS, S3兼容存儲)。
- 定位:存儲全量、原始的、未經(jīng)加工的源數(shù)據(jù)副本,保留最大粒度信息,用于回溯與探索分析。
- 通用數(shù)據(jù)層(CDM):
- 明細(xì)數(shù)據(jù)域(DWD):數(shù)倉(如Hive, ClickHouse)、MPP數(shù)據(jù)庫。對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、標(biāo)準(zhǔn)化、維度退化后形成的業(yè)務(wù)過程明細(xì)數(shù)據(jù)。
- 聚合數(shù)據(jù)域(DWS):同一數(shù)倉或分析型數(shù)據(jù)庫。基于明細(xì)數(shù)據(jù),按主題域或業(yè)務(wù)維度進(jìn)行輕度匯總的公共匯總層。
- 維度數(shù)據(jù)域(DIM):關(guān)系型數(shù)據(jù)庫或數(shù)倉。存儲一致性維度表,確保業(yè)務(wù)口徑統(tǒng)一。
- 應(yīng)用數(shù)據(jù)層(ADS):
- 個性化數(shù)據(jù)域:多樣化存儲(如ES, Redis, MySQL,圖數(shù)據(jù)庫)。為滿足特定報(bào)表、應(yīng)用接口(API)、數(shù)據(jù)產(chǎn)品、AI模型訓(xùn)練等需求而構(gòu)建的個性化數(shù)據(jù)集合。
- 歸檔/冷數(shù)據(jù)域:對象存儲或磁帶庫。用于存儲訪問頻率極低但需長期保留的數(shù)據(jù),成本最優(yōu)。
4. 數(shù)據(jù)服務(wù)與API層
- 統(tǒng)一數(shù)據(jù)服務(wù)網(wǎng)關(guān):提供統(tǒng)一的API訪問入口,進(jìn)行認(rèn)證、鑒權(quán)、限流與監(jiān)控。
- 多樣化數(shù)據(jù)服務(wù):提供即席查詢、固定報(bào)表、數(shù)據(jù)訂閱、實(shí)時推送、模型評分等多種服務(wù)模式。
- 元數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)目錄服務(wù):提供數(shù)據(jù)的“地圖”與“說明書”,讓用戶能夠快速查找、理解和使用數(shù)據(jù)。
三、 關(guān)鍵服務(wù)流程
- 數(shù)據(jù)入湖入庫流程:定義從數(shù)據(jù)接入、格式校驗(yàn)、基礎(chǔ)清洗到存入數(shù)據(jù)湖或ODS的標(biāo)準(zhǔn)流程。
- 數(shù)據(jù)加工與建模流程:基于數(shù)據(jù)建模成果(維度模型、數(shù)據(jù)主題域),通過ETL/ELT任務(wù)將數(shù)據(jù)從ODS層逐層加工至CDM層。
- 數(shù)據(jù)服務(wù)化流程:業(yè)務(wù)方通過數(shù)據(jù)目錄查找數(shù)據(jù),申請?jiān)L問權(quán)限,數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)將CDM層數(shù)據(jù)或加工后的ADS層數(shù)據(jù),通過API、數(shù)據(jù)文件、數(shù)據(jù)庫賬號等方式安全交付。
- 數(shù)據(jù)歸檔與銷毀流程:根據(jù)數(shù)據(jù)生命周期策略,自動將到期冷數(shù)據(jù)遷移至歸檔域,對超過保留期限或無價值的數(shù)據(jù)執(zhí)行安全銷毀。
四、 技術(shù)選型建議
- 大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)平臺:建議采用云原生大數(shù)據(jù)平臺(如阿里云DataWorks+MaxCompute+DataHub,或AWS EMR+Glue+S3)或基于CDH/TDH的混合云方案。
- 核心存儲引擎:
- 數(shù)據(jù)湖存儲:HDFS / 對象存儲(S3/OSS/OBS)。
- 數(shù)倉與分析引擎:Hive / Spark SQL / ClickHouse / Doris。
- 關(guān)系型與事務(wù)型:MySQL / PostgreSQL / TiDB。
- 緩存與檢索:Redis / Elasticsearch。
- 數(shù)據(jù)處理與調(diào)度:Airflow / DolphinScheduler / 云廠商數(shù)據(jù)開發(fā)工具。
- 數(shù)據(jù)服務(wù)與API管理:API網(wǎng)關(guān)(如Kong, Apigee)與自研數(shù)據(jù)服務(wù)中間件。
五、 實(shí)施路線圖(建議)
- 第一階段(1-3個月):基礎(chǔ)平臺搭建與試點(diǎn)
- 完成大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)環(huán)境部署。
- 建立核心數(shù)據(jù)源接入通道與原始數(shù)據(jù)湖。
- 選擇1-2個關(guān)鍵業(yè)務(wù)主題,完成端到端的數(shù)據(jù)處理與服務(wù)化試點(diǎn)。
- 第二階段(4-9個月):核心體系擴(kuò)展
- 擴(kuò)展數(shù)據(jù)接入范圍,覆蓋主要業(yè)務(wù)系統(tǒng)。
- 構(gòu)建企業(yè)級數(shù)據(jù)倉庫(CDM層)的核心主題域模型。
- 建立初步的數(shù)據(jù)服務(wù)目錄與API發(fā)布能力。
- 第三階段(10-18個月):服務(wù)深化與運(yùn)營
- 完善分層存儲體系,實(shí)施數(shù)據(jù)生命周期管理。
- 深化數(shù)據(jù)服務(wù)能力,支持自助分析與實(shí)時數(shù)據(jù)服務(wù)。
- 建立穩(wěn)定的數(shù)據(jù)運(yùn)維體系與持續(xù)優(yōu)化機(jī)制。
六、
數(shù)據(jù)處理與存儲服務(wù)是數(shù)據(jù)價值實(shí)現(xiàn)的“生產(chǎn)車間”與“倉庫”。本規(guī)劃通過清晰的架構(gòu)分層、嚴(yán)謹(jǐn)?shù)拇鎯τ騽澐帧?biāo)準(zhǔn)化的處理流程和服務(wù)化的交付模式,旨在構(gòu)建一個靈活、健壯、高效的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施,為上層的數(shù)據(jù)分析、智能應(yīng)用與業(yè)務(wù)創(chuàng)新提供源源不斷的可靠“數(shù)據(jù)燃料”,最終驅(qū)動企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的成功。
---
附錄:本方案需與《數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)管理》、《數(shù)據(jù)質(zhì)量管控》、《數(shù)據(jù)安全策略》等專題方案協(xié)同實(shí)施。