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

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