数据中台架构原理与开发实战：从监控告警到故障处理

1.背景介绍

数据中台概述

数据中台(DataHub)是一个数据服务平台，它提供了包括各种数据源、数据采集、清洗、计算、存储和分析等数据服务功能。数据中台由数据应用、数据开发、数据运营及数据质量保障团队组成。

数据中台通常分为三个层次：基础设施层、业务逻辑层、数据服务层。

• 基础设施层：包括数据仓库、数据湖、数据源管理、ETL工具、消息队列等组件。
• 业务逻辑层：提供基于数据的决策支持系统、机器学习系统、推荐引擎等业务功能。
• 数据服务层：通过API对外提供多种数据服务，例如数据查询、数据报表、数据挖掘、数据可视化等。

数据中台提供的数据服务包括以下几类：

• 数据集市：提供商业数据集市，能够满足各行业不同场景下的数据需求。
• 数据分析：通过数据指标、业务报表、探索性分析等方式对数据进行分析，提升数据价值。
• 数据质量：通过数据标准、规则、流程、工具等手段保证数据质量，并提升数据服务水平。
• 数据驱动：提供用户场景数据分析，助力企业实现数据孤岛。
• 数据治理：促进数据资产整合、数据价值的最大化、数据共享和管理。

本文将围绕数据中台的四个主要领域——数据采集、数据开发、数据运营、数据治理四个领域展开阐述。由于篇幅原因，在这里不再详述每个领域的内容。但是，对于每一个领域，需要阐述其核心概念、重要功能、实现方式、优势、适用场景、挑战以及未来规划方向。

数据采集

数据采集技术选型

数据采集（Data Collection）是指从各类数据源获取原始数据并转换为可供分析或使用的形式的过程。常用的数据