在当前的数据时代,企业对数据管理和分析能力的需求与日俱增。构建一个现代化、高效、灵活的数据平台不仅是应对这一挑战的必由之路,更是赋能业务创新、提升运营效率的关键所在。本文将全面解析数据平台建设的各个方面,涵盖架构设计、技术选型、开发实施、运维管理、未来趋势等内容,为您指引数据平台建设之路。
一、数据平台架构设计合理的架构设计是数据平台高效运行的基础。在设计阶段,需要全面评估业务需求、数据量、并发访问、可用性和灾备要求等多方面因素,并充分考虑现有IT基础架构、人力资源和技术栈,确保新建数据平台能无缝集成。
企业普遍面临着海量数据、复杂多样的应用场景、分布式团队和新兴技术等诸多挑战。合理的架构设计需要权衡并兼顾这些多重需求,为数据平台的长期健康发展奠定基础。同时,前瞻性地预留架构的扩展能力也是不可或缺的一环,以便数据平台能够在未来持续融入创新技术。
1. Lambda架构传统的Lambda架构将数据处理流程分为批处理层、速率层和服务层三条路径。其中,批处理层负责定期处理全量数据,产生固化的批视图;速率层则实时处理数据流,提供最新数据增量视图;服务层将批处理层和速率层的输出进行合并,对外提供统一的数据访问接口。
Lambda架构的核心优势在于对不同工作负载进行了解耦,使得可以针对不同的处理场景,灵活选择最合适的技术和资源。例如,在批处理层可以使用高吞吐的离线计算框架如Apache Spark或Apache Hadoop,而速率层则需要低延迟的流处理引擎如Apache Flink或Apache Kafka Streams。
然而,Lambda架构也存在一些明显的缺陷,如架构相对复杂导致维护成本较高,批处理和实时处理的数据不一致可能带来数据一致性挑战等。此外,由于需要维护多条处理路径,给调优和故障排查带来了额外的复杂性。
2. Kappa架构相较于Lambda架构,Kappa架构则更加精简,它将所有数据均视为流数据,通过持续不断地重新处理数据流来更新最终的数据视图。这种架构彻底消除了批处理层与实时层的区分,只需维护一条统一的处理管线。
Kappa架构的优点在于结构简单、易于管理,并且可以确保数据始终保持最新状态。但与此同时,由于需要持续重新处理全量数据,其对计算资源的需求也相对较高,给基础设施的扩展能力提出了更高要求。
在具体实施时,Kappa架构往往以分布式流处理系统如Apache Kafka作为中心,并采用快速容错的数据湖或数据库作为存储层,其上再叠加批流统一的数据处理引擎,从而实现对实时数据流的持续处理。
选择 Lambda 或 Kappa架构,需要结合企业的实际需求、现有IT基础设施、计算资源以及未来发展规划进行综合权衡。总的来说,如果企业的数据分析需求主要是面向交互式查询,Lambda 架构可能更为合适;而如果实时数据处理和及时获取最新数据视图是首要目标,Kappa 架构则可能是更优的选择。
无论采用何种架构,数据平台都需要具备足够的弹性和可扩展性,以应对不断变化的业务需求。灵活的系统设计、可插拔的技术栈、便于扩展的模块化结构等方面都是必须重点考虑的问题。同时,这也为数据平台的技术选型、开发实施以及后续运维管理等环节提出了更高的要求。
二、技术选型恰当的技术选型对数据平台的性能、可靠性和扩展性至关重要。需要权衡性能、可靠性、成本、生态系统、社区支持等多方面因素,综合评估具体业务场景,选择合适的开源或商业解决方案。
在数据平台建设的每个环节,都有许多优秀的开源和商业产品可供选择。合理的技术选型不仅需要考虑单个组件的性能表现,更需要评估这些组件之间的兼容性和集成难度,并根据企业现有的技术栈和IT环境进行匹配,确保新建的数据平台能够无缝融入现有架构。
此外,技术选型还需要关注产品的生态系统、社区活跃度、未来发展路线图等因素,以避免较大的技术债务或供应商锁定风险。对于核心关键领域,开源解决方案可能是更佳的选择;而在某些特定场景下,业内领先的商业产品则能提供独特的价值主张。总之,在具体执行时还需要根据业务需求和现有条件进行综合权衡。
1. 数据采集Apache Kafka 作为分布式流平台Amazon Kinesis则提供完全托管的数据流服务Fivetran/Airbyte 是主流的托管ETL解决方案Apache NiFi 支持可视化管道流式数据采集和路由此外,变更数据捕获(CDC)和点击流捕获等新兴模式也日渐流行在数据采集环节,需要根据数据量、吞吐要求、价格承受能力等因素,选择合适的商业或开源方案。对于大规模的实时数据流,Kafka 凭借其高吞吐、高可靠、高扩展性而备受青睐;而对于相对较小的数据集,轻量级的 Kinesis 或 NiFi 则可能更为合适。
2. 数据存储关系数据库:MySQL、PostgreSQLNoSQL数据库:Apache HBase、Apache Cassandra数据湖:AWS S3, Azure Data Lake, Apache Hadoop HDFS数据仓库:Amazon Redshift, Google BigQuery, Apache Hive新兴存储:矢量数据库(Weaviate, Pinecone)、时序数据库等选择合适的数据存储解决方案是数据平台建设的基础。随着大数据和人工智能应用的兴起,传统的关系数据库已经很难独立应对所有场景。NoSQL数据库、分析型数据仓库、湖仓一体等新兴存储形态应运而生,为不同数据类型和工作负载提供了专门的存储优化方案。
特别需要指出的是,随着非结构化数据量的激增,如何高效存储和处理视频、图像、语音等非结构化数据已成为数据平台建设的一大考验。矢量数据库、时序数据库等新型存储正在应运而生,为人工智能、物联网等新兴场景提供专门的存储优化方案。
3. 数据处理Apache Spark 提供统一的批流处理框架Apache Flink 作为分布式流处理引擎Apache Beam 为批流处理提供了编程模型抽象Apache Hudi 支持在存储层无缝构建分析视图从传统的MapReduce算子到现代化的Spark和Flink,数据处理框架已经走过了漫长的发展历程。Apache Spark作为当前最受欢迎的大数据处理引擎,提供了丰富的库支持批处理、流处理、机器学习和图计算等多种工作负载。而Flink则更专注于低延迟、高吞吐的纯流处理场景。
此外,Beam提出了基于标准化数据模型的批流处理编程抽象,进一步提高了数据处理的可移植性。而Hudi等数据湖增量处理框架,则能够在存储层无缝构建分析视图,大幅提升处理效率,引领了数据处理架构的新发展方向。
4. 数据转换dbt 领先的数据转换和建模工具Hudi / Delta Lake 数据湖增量处理引擎Flink SQL / Confluence SQL 支持流式SQLTrino / Starburst 联邦SQL查询多源数据传统的ETL(Extract-Transform-Load)工具往往使用专有脚本或语言,缺乏标准化和可移植性,维护成本较高。而新一代的 dbt(data build tool)则摒弃了过去的做法,通过声明式SQL和软件工程最佳实践,大幅提高了数据模型可靠性与一致性。
除了 dbt 之外,Apache Hudi、Delta Lake 等数据湖增量处理框架也为数据建模带来了创新。它们支持将数据直接构建为分析优化视图,并提供事务一致性、更新、删除等ACID能力,大幅降低了数据转换的复杂度。
此外,统一流批的SQL处理引擎如Flink SQL/Confluence SQL,以及支持跨源联邦查询的Trino/Starburst,都为数据转换过程带来了颇具吸引力的新方案。
5. 数据分析Apache Hive 经典的大数据分析仓库Apache Kylin OLAP加速引擎,提供亚秒级分析响应Apache Superset / Streamlit 新一代数据可视化工具数据分析一直是数据平台的核心应用场景。Hive作为Hadoop生态系统中经典的大数据分析引擎,长期占据主导地位。而针对交互式分析的低延迟需求,预计算OLAP引擎如Apache Kylin则可以提供毫秒级的响应,为企业实时决策提供有力支持。
数据可视化方面,Tableau、Looker和PowerBI等商业工具仍为主流,但Apache Superset和Streamlit等新兴开源方案正在迅速赶超。Superset为用户提供自助式数据探索、可视化分析和报告构建的完整体验,支持各种报表和仪表板。而Streamlit则致力于结合Python交互式编程模式,让数据分析和可视化构建变得前所未有的高效和灵活。
在选型上,既需要针对具体业务场景选择合适的分析和可视化工具,也要注意这些工具与其他平台组件的集成能力,以确保整个数据价值链路的完整性。
此外,AWS、GCP和Azure这些领先的云计算服务商也都提供了涵盖上述各个领域的全套云原生数据产品,为企业构建云原生数据平台提供了一站式解决方案。
三、开发实施经过架构设计和技术选型后,下一步就是开发与实施阶段。这需要组建跨职能的数据团队,包括数据工程师、数据分析师、应用开发人员和运维人员等,通力协作完成各项任务。
1. 数据采集模块无论是业务系统、物联网设备,还是社交网络和第三方数据源,当下的数据采集面临来源多样、格式混杂、安全隐私等诸多挑战,需要专门的采集框架进行处理。
在采集实施中,需要考虑数据量大小、实时低延迟需求等因素,选择合适的采集引擎(如Kafka、Kinesis或NiFi等)。同时还需执行数据脱敏、过滤、格式转换等操作,确保下游可靠接收优质数据。此外,为应对海量采集场景,采集架构的高可用和水平扩展也至关重要。
2. 数据存储模块合理的存储设计对于数据质量、系统性能和分析效率至关重要。不同的数据类型需要选择不同的最佳存储方案,并针对具体的访问模式设计优化的数据模型和存储结构。
关系数据适合存储于成熟的关系型数据库;NoSQL则擅长管理非结构化数据;数据湖则可为分析数据提供廉价、高扩展的存储池;而专为大数据分析优化的数据仓库更适合存放加工后的分析型数据集。针对人工智能和物联网等场景,高效存储和检索非结构化数据如声音、图像、视频等也是数据平台建设的一大挑战,需要优先考虑新兴的矢量数据库、时序数据库等专用存储方案。
除了选择合适的存储方案外,存储模块的设计还需要重点考虑数据模型、存储结构和数据生命周期管理等关键问题。
针对分析型工作负载,通过数据建模确保高效的分析性能至关重要。在关系型数据库中,我们可以遵循符合规范化理论的模型设计;而在大数据领域,则需要遵循维度建模等更适合分析查询的模式。同时,还需要充分利用分区、缓存等存储层优化手段,最大化分析效率。
另一个重点是数据生命周期管理策略的制定。不同价值的数据需要采取不同的存储和管理策略,以达到成本和效率的最佳平衡。例如,热数据可存于高速存储介质,而冷数据则可转存于低成本的对象存储或磁带库中。通过多层存储架构和基于策略的自动化分层,可以充分优化存储成本。
此外,通过新一代分布式SQL引擎如Trino、Starburst等,我们还可以跨越不同的物理存储系统,以SQL的方式无缝访问、连接和处理多源异构数据,从而消除了数据孤岛,释放出更高的数据价值。
3. 数据处理模块在架构选型阶段,我们已确定采用Lambda或Kappa架构中的一种指导性架构。基于此,需要相应地构建满足批处理和流处理双重需求的数据处理管线。
批处理管线通常建立在Apache Spark或Apache Hadoop这样的经典分布式计算框架之上,通过MapReduce或Spark SQL等计算引擎执行定期的离线数据处理任务。而流处理管线则依赖于Apache Flink、Spark Streaming或Kafka Streams等流式处理引擎,实时对数据流进行低延迟的运算。
不过,随着Apache Spark 3.0版本的发布,Spark已正式支持统一的批流处理模式,这使得在同一个集群上高效混合部署和管理批流两种工作负载成为可能。无论是Kappa架构下的单一处理路径,还是Lambda架构下的多管线协同,统一的批流处理框架都将带来更高的资源利用率和运维效率。
在具体的数据处理开发中,需要开发ETL/ELT等数据集成流程,完成对数据的提取、转换、装载和集成等一系列处理操作。流行的数据转换工具dbt、Hudi等可以通过声明式SQL配置,自动执行复杂的数据处理逻辑。而像Flink SQL这种统一批流的SQL处理引擎,则使开发者无需针对数据的批流属性分别编写处理程序,进一步提高了开发效率。
不可忽视的一点是,随着实时数据处理需求的与日俱增,流处理和增量处理相关的技术如CDC、Kafka等将扮演越来越重要的角色,并推动Kappa架构的广泛应用。与此同时,确保持续的数据质量监控也是至关重要的。
4. 数据分析模块数据分析是数据平台的核心应用场景。根据实际需求的不同,可以选择交互式分析、实时分析、机器学习等多种分析模式,并配置适当的分析工具予以支持。
对于互动式的商业智能分析,我们可以部署成熟的自助式分析工具如Tableau、PowerBI、Apache Superset等,为分析师和业务人员提供自助数据探索、仪表板创建和报表构建的一体化体验。而针对低延迟实时分析需求,则需要采用专门优化的OLAP加速引擎如Apache Kylin,以毫秒级的响应速度支持实时查询和决策分析。
此外,对于涉及复杂机器学习建模的分析场景,我们还需要整合机器学习平台或引擎,支持从数据准备、特征工程、模型训练,到模型部署、服务和监控的完整机器学习工作流程。目前,已有诸多优秀的开源和商业ML工具可供选择,如AWS SageMaker、Google AI Platform、Databricks机器学习等。
新兴的可编程化数据可视化工具如Streamlit,则让我们能够直接通过Python等高级编程语言交互式地创建分析界面,获得前所未有的分析灵活性和定制化能力。总的来说,数据分析模块的设计需要根据具体业务特征,选择与既定需求最佳匹配的分析架构、工具和流程。
5. 数据治理数据治理贯穿于数据平台建设的整个生命周期,其核心目标是确保数据的安全性、质量、合规性和可解释性。数据治理策略一般包括以下几个关键方面:
首先是数据标准化和数据质量管理。通过制定统一的数据标准、规范和约束,并建立全面的数据质量监控框架,确保数据在采集、存储、处理各环节的高质量输出。
其次是数据访问控制和隐私保护。针对敏感数据,需要利用加密、匿名化等技术手段,确保只有授权的人员和系统可以合法访问;同时还需遵守数据保护法规,如GDPR、CCPA等,充分保护个人隐私信息。Apache Ranger就是一款业内领先的开源数据安全工具。
再次是数据资产管理和血缘跟踪。通过对数据资产进行发现、注册和分类,并建立端到端的数据血缘链,可以提高数据的可解释性和可信赖性,为数据的合理使用提供支撑。Apache Atlas就是一款功能完备的数据资产管理工具。
最后,需要通过数据沙箱、主数据管理等手段,进一步规范和监控数据在业务流程中的应用,确保数据在被使用时遵循既定的规则和策略。数据治理贯穿数据平台的全生命周期,需要制定全面、合理的数据治理策略,并结合相应的技术手段,持续优化。
6. 运维管理运维管理是数据平台平稳、高效、可持续运行的保障。我们需要建立完善的监控体系,持续关注平台各个层面的健康状况,包括资源利用率、任务进度、系统负载、容量规划、故障隔离等多个维度,辅以合理的报警和通知策略。
此外,数据备份、灾备管理等基本运维政策也需要及时部署。无论是备份数据到低成本存储以防数据丢失,还是为应对重大事故建立完善的容灾方案,都是确保数据平台长期可靠、不间断运行的必要保障。可以借助云厂商的托管服务降低运维复杂性。
针对大规模分布式集群环境,资源调度和弹性伸缩也是必不可少的管理能力,需要结合现有工作负载情况,自动化地分配和回收计算资源,避免资源浪费同时也满足高性能需求。像Kubernetes这样的容器编排平台就为云原生的资源管理提供了有力支持。
总之,运维管理需要覆盖数据平台运行的全生命周期,从备份、监控、故障恢复到容量规划、资源调度等各个环节,都需要建立完善的流程和策略,以确保平台的稳定、高效、可持续运行。
7. 数据编排数据编排是确保平台各组件高效协同、完成各种数据处理任务的关键能力。主流编排工具包括 Apache Airflow、Prefect、AWS Step Functions等。编排可以通过有向无环图(DAG)的方式,指定任务间的执行顺序和依赖关系,实现跨系统、跨组件的工作流自动化编排。
借助编排,数据平台可以实现真正的模块化和可组件化,具备高度的灵活性和可扩展性。我们可以根据需求自由调度和编排开源、商业或云产品等任意组件,快速响应不断变化的业务需求。同时,编排引擎本身也为数据治理、可观测性等高阶功能的实施奠定了基础。
此外,编排还可以与基础设施及容器编排工具相结合,对计算资源的申请、分配和管理实现自动化,进一步提高运维效率。通过编排,数据平台真正做到了数据处理流程与资源供给的高度解耦,实现了由自下而上的弹性扩展和长期可持续发展能力。
四、未来趋势除了上述数据平台建设的核心内容外,下面这些正在兴起的最新实践和发展趋势,也值得我们高度关注并加以拥抱:
1.云原生数据平台云计算已经成为数字化转型的核心推动力,如何充分利用云平台上的各类产品和服务,构建真正的云原生数据平台,将是数据平台发展的一个重点方向。
主流的云供应商们如AWS、Azure和GCP都在加速推出面向云原生场景的全新数据产品集,涵盖数据采集、存储、处理、分析的方方面面,例如:AWS MSK(Kafka服务)、Athena(SQL查询)、Glue(ETL)、Lake Formation(数据湖)等。借助这些云服务,企业可以轻松构建起端到端的数据平台,实现按需交付、弹性伸缩等云原生的重要优势。
与此同时,容器和Kubernetes已成为实现云原生能力的业界标准。越来越多的云数据产品开始支持容器化部署,如Apache Spark、Apache Kafka等。结合Kubernetes的自动编排和资源调度能力,企业可以实现数据处理应用的灵活调度和高可用部署。
构建真正的云原生数据平台并非一蹴而就,需要企业制定完整的云战略,评估现有业务和数据工作负载在云端的执行情况,并持续跟进主流云服务的最新发展动向。同时,组织内部也需要培养和储备相应的云原生技术和运维人才,否则很难真正做到云上数据平台环境的高效治理。
2.DataOps(数据运营)借鉴 DevOps 精益理念和实践,DataOps 倡导在数据管理的全生命周期中应用持续集成、持续交付、持续部署等模式,以提升企业数据价值的交付速度。DataOps 的核心目标是通过流程自动化、版本控制、基础设施即代码等手段,实现敏捷、可靠、高质量的数据产品交付。
3.数据治理现代化传统数据治理常依赖人工审视和监控,效率低下且容易出错。现代数据治理着眼于利用自动化工具和机器学习算法,实现元数据自动发现、数据质量自动检测、异常自动告警、策略自动执行等,大幅提升数据治理的效率和准确性。
自动化元数据管理、数据分类和数据资产目录建设已成为现代数据治理的重要一环。通过自动扫描数据资产,自动提取和管理相关元数据信息,可较完整反映企业数据资产全貌。基于完备元数据,数据治理工具可更高效开展数据质量监控、访问审计、生命周期管理等关键治理活动。
4.统一数据体验无论数据分析师、数据科学家,还是业务人员,他们对数据的诉求是一致的:高效、安全、统一的数据访问和分析体验。因此,构建统一的数据访问平台,并为不同角色量身定制数据体验,将是数据平台建设的一个重要目标。
这种统一数据体验平台,一方面需要对底层异构数据源进行抽象和虚拟化,为上层应用提供统一数据访问接口;另一方面,还需提供自服务的数据资产搜索、订阅功能,并融合数据准备、分析等全流程能力,使不同角色都能高效完成数据价值挖掘任务。
总的来说,通过不断创新的技术手段和理念,来不断提升数据平台的敏捷性、智能化水平和价值交付能力,为企业数字化转型保驾护航。
