数据中台架构原理与开发实战：数据中台的数据索引与搜索

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.背景介绍

随着互联网的蓬勃发展，社会数据越来越多地被收集、处理、分析并呈现出来。如何在快速变化的社会环境下有效管理、发现和利用这些海量数据，是一个非常重要的问题。2017年，英国政府发布了“数字转型”的新数据指南，要求各级政府在年底前推出基于数据的决策支持工具，对社会数据进行采集、处理、存储、分析、呈现、利用，形成信息经济。而最近十几年里，随着数据产业的兴起，数据中心也成为云计算服务的基础设施。然而，对于传统的数据中心来说，其硬件设备性能有限，无法满足互联网业务的高速数据采集、处理、分析需求。所以，新出现的“数据中台”技术被提出来，将数据中心和业务应用完全分离，实现数据采集、处理、存储和查询等功能模块的快速部署、交付及管理，同时解决硬件性能、可用性及成本效益等问题。

数据中台的关键特征是通过一套统一的体系架构，实现对所有业务应用系统的全链路数据接入、管理、加工、应用。它能够大幅降低开发难度，统一规范各业务系统的数据接口，实现数据共享、价值传递，提升用户体验。同时，它还能提供数据的存储、分析、查询、展示等一系列运营支撑平台和服务，以实现组织化、自动化、智能化的数据治理能力。

数据中台的架构一般包括四个层次：数据层、计算层、存储层、展示层。其中，数据层负责数据源接入、清洗、加工、校验、加载；计算层根据业务逻辑对数据进行复杂运算、分析、聚合等，对输入的数据进行预测或分类，将结果输出到存储层；存储层按不同用途存储不同类型的数据，对数据进行分类、归档、备份、加密、权限控制等；展示层主要用于数据可视化、报表生成、智能推荐等交互式展示，让数据变得更加易懂、直观。除此之外，数据中台还会涉及人力资源、财务管理、政策