作者 | 廖光明
隨著數(shù)據(jù)在越來越多的企業(yè)中被應(yīng)用,數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展可謂突飛猛進(jìn)。不僅基于Hadoop的大數(shù)據(jù)生態(tài)在持續(xù)完善,我們也能看到很多新興的分布式技術(shù)如潮水般涌現(xiàn)。
雖然數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)展飛快,但是對于做數(shù)據(jù)開發(fā)的我們,整個(gè)數(shù)據(jù)項(xiàng)目開發(fā)過程還是很痛苦。我們接觸過的客戶常常這樣抱怨:
這是什么原因呢?我們發(fā)現(xiàn)這常常是由于團(tuán)隊(duì)的數(shù)據(jù)工程實(shí)踐做得不夠好。
想要規(guī)模化實(shí)施企業(yè)數(shù)據(jù)項(xiàng)目開發(fā),除了數(shù)據(jù)技術(shù)之外,數(shù)據(jù)工程實(shí)踐也得跟上。
這篇文章的內(nèi)容是結(jié)合我們在多個(gè)客戶的數(shù)據(jù)項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn),給大家分享一些行之有效的數(shù)據(jù)工程實(shí)踐。
首先,我們需要了解一下什么是數(shù)據(jù)工程。
我們一般理解的工程是以解決實(shí)際生活中的復(fù)雜問題為目標(biāo),通常是以團(tuán)隊(duì)為單位進(jìn)行實(shí)施,綜合利用各種科學(xué)知識及經(jīng)驗(yàn)解決問題(參考wiki)。軟件工程則是在軟件開發(fā)領(lǐng)域的工程,它綜合利用各類軟件構(gòu)建知識、技術(shù)工具及經(jīng)驗(yàn)來構(gòu)建復(fù)雜軟件。
IEEE將軟件工程定義為:
將系統(tǒng)化的、規(guī)范的、可度量的方法用于軟件的開發(fā)、運(yùn)行和維護(hù)的過程,即將工程化應(yīng)用于軟件開發(fā)中。
數(shù)據(jù)工程是在數(shù)據(jù)開發(fā)這個(gè)特定的軟件開發(fā)領(lǐng)域的軟件工程,可以定義為綜合利用各類軟件構(gòu)建知識、數(shù)據(jù)技術(shù)及工具、經(jīng)驗(yàn)來構(gòu)建復(fù)雜的數(shù)據(jù)產(chǎn)品。
敏捷軟件開發(fā)已經(jīng)成為應(yīng)用軟件開發(fā)的主流工程方法。有大量團(tuán)隊(duì)驗(yàn)證了敏捷方法中推薦的實(shí)踐的有效性。
數(shù)據(jù)開發(fā)屬于一個(gè)特定的軟件開發(fā)領(lǐng)域,大部分的應(yīng)用軟件開發(fā)方法可適用于數(shù)據(jù)開發(fā),敏捷軟件開發(fā)方法自然也不例外。因此,我們可以將敏捷數(shù)據(jù)工程定義為:
將敏捷軟件開發(fā)的思想應(yīng)用于數(shù)據(jù)開發(fā)過程中,得到的一系列工程方法的合集。
很多敏捷軟件開發(fā)思想源于極限編程,其要旨在于通過將好的實(shí)踐做到極致來改善軟件質(zhì)量。例如,構(gòu)建持續(xù)集成流水線可以讓每次提交代碼都進(jìn)行集成,從而避免集成造成的問題。另外,通過將盡可能多的項(xiàng)目內(nèi)容代碼化,可借助版本控制工具來追蹤每次修改的內(nèi)容。
在將敏捷思想應(yīng)用于數(shù)據(jù)工程時(shí),也需要根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行適當(dāng)?shù)牟眉艉驼{(diào)整。
數(shù)據(jù)工程內(nèi)容非常廣泛,包括數(shù)據(jù)需求分析、數(shù)倉設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)開發(fā)過程、數(shù)據(jù)測試、數(shù)據(jù)運(yùn)維、數(shù)據(jù)項(xiàng)目管理等。結(jié)合敏捷的思想,本文希望拋磚引玉,挑選三個(gè)方面的實(shí)踐方法做一些分享:
在應(yīng)用軟件開發(fā)中,“代碼化一切”被討論得很多。常見的代碼化XX有:
還有更多的比如:
從上面這些“代碼化XX”中,我們可以看到一個(gè)趨勢,似乎我們正在嘗試把“一切”代碼化。為什么“代碼化”這么有吸引力?
這要追溯到開發(fā)人員日常工作方式中。作為一個(gè)程序員,每天做得最多的事情是寫代碼,最習(xí)慣最熟練的工作也是寫代碼。通過一個(gè)熟悉的集成開發(fā)環(huán)境(IDE)或者文本編輯器,開發(fā)人員可以高效的編寫、調(diào)試代碼并完成工作。
正由于此,現(xiàn)在市場上有大量成熟的幫助開發(fā)人員寫代碼的工具。它們大都支持了數(shù)量眾多的快捷鍵,可輔助編寫代碼的智能代碼提示,語法檢查等等對代碼編寫非常友好的功能。開發(fā)人員還往往會根據(jù)自己的習(xí)慣對這些工具進(jìn)行配置,以便達(dá)到最高的編碼效率。
不難看出,正是由于這些工作方式,所以開發(fā)人員會更希望以代碼化的方式來工作,這也就推動了“代碼化一切”這樣的工程思想的發(fā)展。
除了可以高效編輯之外,代碼化之后還能獲得這樣一些好處:
數(shù)據(jù)開發(fā)中,我們一般要面對這樣幾類開發(fā)資源:基礎(chǔ)設(shè)施、安全配置、ETL代碼、ETL任務(wù)配置、數(shù)據(jù)流水線、運(yùn)維腳本、業(yè)務(wù)注釋等。
事實(shí)上,這些資源均可以很容易的被“代碼化”。
基礎(chǔ)設(shè)施可以通過Terraform進(jìn)行代碼化。如果整個(gè)系統(tǒng)運(yùn)行在類似Kubernetes這樣的容器平臺上,也可以Kubernetes提供的YAML來定義基礎(chǔ)設(shè)施。
安全配置代碼化常常需要一定的開發(fā)成本,一般可借助于各類安全管理應(yīng)用提供的API進(jìn)行代碼化。一個(gè)推薦的做法如下。首先根據(jù)具體的應(yīng)用場景設(shè)計(jì)安全管理模型,并據(jù)此模型定義(較少的)配置項(xiàng),然后提供一個(gè)程序讀取這些配置,并根據(jù)安全管理模型生成安全管理工具提供的API所對應(yīng)的數(shù)據(jù),最后調(diào)用安全管理工具提供的API完成安全配置的應(yīng)用。
ETL一般以代碼的形式存在,大部分的數(shù)據(jù)開發(fā)工具都提供了功能,使得開發(fā)者可以用SQL的來開發(fā)ETL。但是只有SQL常常難以滿足開發(fā)需求,比如,我們很難在SQL中發(fā)送HTTP請求、打印日志或斷點(diǎn)調(diào)試。這里可以推薦Thoughtworks開源的Easy SQL,它基于SQL進(jìn)行語法增強(qiáng),提供了一種方式使得我們可以更加模塊化的組織ETL代碼,支持了變量、日志打印、斷言、調(diào)試、外部函數(shù)調(diào)用等等功能。有了這些功能,我們可以在ETL代碼中完成各式各樣的工作,無需再結(jié)合其他工具使用,也無需自己編寫復(fù)雜的代碼。
ETL任務(wù)配置是指ETL任務(wù)運(yùn)行時(shí)使用的各類配置。很多數(shù)據(jù)計(jì)算引擎都提供了配置接口,以便我們可以根據(jù)需要來配置最適當(dāng)?shù)挠?jì)算資源、配置程序運(yùn)行所需的外部文件、配置算法等。這些配置看起來不起眼,但是也非常重要,因?yàn)樗鼈兂3?梢詻Q定程序運(yùn)行時(shí)性能,而這跟ETL任務(wù)的運(yùn)行時(shí)間、穩(wěn)定性緊密相關(guān)。所以,將ETL配置納入到代碼庫中管理就顯得十分必要。Easy SQL提供了一種能力,使得開發(fā)人員可以在ETL文件中定義ETL執(zhí)行所需的配置,是一種支持將配置與對應(yīng)的代碼放在一起的好的實(shí)踐。
數(shù)據(jù)流水線常常以一種“非代碼化”的方式進(jìn)行開發(fā)。很多調(diào)度工具都提供了界面,使得我們可以通過拖拽及配置來完成流水線的開發(fā)。比如阿里的Dataworks,Azure的ADF等。以“非代碼化”的方式開發(fā)流水線的靈活性很差且無法享受到版本控制的優(yōu)勢。一些開源工具提供了代碼化能力,比如受到很多數(shù)據(jù)開發(fā)人員喜愛的Airflow,它支持用python代碼來定義數(shù)據(jù)流水線,然后根據(jù)流水線定義進(jìn)行可視化展示。對開發(fā)人員更友好的方式是,提供一種自動管理數(shù)據(jù)流水線的機(jī)制,這樣開發(fā)人員就無需編寫流水線了。這是可能的,事實(shí)上,完全可以編寫一個(gè)程序,解析出ETL代碼中的輸入輸出表,然后根據(jù)這些信息自動提取ETL間的依賴關(guān)系,接著根據(jù)這些依賴關(guān)系就可以自動生成數(shù)據(jù)流水線了。
運(yùn)維腳本常常以代碼的形式呈現(xiàn),但是很多數(shù)據(jù)工具希望將此類腳本納入工具內(nèi)部管理。這容易讓我們喪失代碼化的能力,因?yàn)樗偸枪膭钗覀儗⒋祟惔a配置到工具的UI界面里(可以想象一下在Jenkins還不支持用Groovy編寫CI/CD流水線時(shí)的使用方式)。
業(yè)務(wù)注釋是另一類可以考慮代碼化的資源。很多團(tuán)隊(duì)將此類信息納入到一個(gè)名為元數(shù)據(jù)管理的應(yīng)用中進(jìn)行管理。元數(shù)據(jù)管理應(yīng)用通常可以提供一些基于自然語言的搜索能力,而且可以提供友好的界面展示。這是其優(yōu)勢,但是對于此類信息的維護(hù),就不得不在元數(shù)據(jù)管理應(yīng)用中完成。這常常帶來另一些問題。比如,當(dāng)我們重建某些數(shù)據(jù)庫表時(shí),元數(shù)據(jù)管理應(yīng)用無法將原來的元數(shù)據(jù)遷移到新表。還比如,元數(shù)據(jù)管理應(yīng)用常常無法提供完善的數(shù)據(jù)版本管理功能,從而使得我們無法進(jìn)行版本追溯及回滾。如果將此類業(yè)務(wù)注釋放到代碼庫中進(jìn)行管理,就可以享受到代碼化的優(yōu)勢,并且,通過調(diào)用元數(shù)據(jù)管理應(yīng)用的API可以此元數(shù)據(jù)同步到元數(shù)據(jù)管理應(yīng)用,從而我們也能享受到元數(shù)據(jù)管理應(yīng)用提供的搜索即友好的數(shù)據(jù)展示的能力。
當(dāng)然,實(shí)際項(xiàng)目中可能還有其他一些沒有提到的資源類型,這里不在于為所有資源列舉代碼化方案,而是更多的提供一種代碼化一切的建議。當(dāng)我們發(fā)現(xiàn)團(tuán)隊(duì)正在以一種非代碼化的方式進(jìn)行數(shù)據(jù)開發(fā)時(shí),可能需要思考有沒有什么好的方案可以轉(zhuǎn)變?yōu)榇a化的方式。這將給我們的開發(fā)帶來非常多的好處。
在應(yīng)用軟件開發(fā)中,代碼復(fù)用是一項(xiàng)顯而易見的工作,開發(fā)人員幾乎每天都會進(jìn)行。良好的代碼復(fù)用可以有效降低代碼重復(fù)率,提高效率,并減少潛在的BUG。
應(yīng)用軟件開發(fā)中有哪些復(fù)用代碼的方式呢?從代碼復(fù)用的粒度上看,有兩種基本的形式:
數(shù)據(jù)開發(fā)與應(yīng)用軟件開發(fā)存在一個(gè)顯著不同,那就是進(jìn)行數(shù)據(jù)開發(fā)時(shí),我們不僅要關(guān)注代碼還要關(guān)注數(shù)據(jù)。
(1) 數(shù)據(jù)計(jì)算成本
在應(yīng)用軟件開發(fā)中,有了現(xiàn)代CPU的支持,一般而言,一段代碼的運(yùn)行非???。但是在數(shù)據(jù)開發(fā)中,我們經(jīng)常會發(fā)現(xiàn)運(yùn)行一個(gè)數(shù)據(jù)任務(wù)花費(fèi)的時(shí)間甚至比開發(fā)這個(gè)任務(wù)花費(fèi)的時(shí)間都長。這就導(dǎo)致我們不得不將很大的精力放在運(yùn)行數(shù)據(jù)任務(wù)上。
我們常常小心地設(shè)計(jì)或選擇算法,謹(jǐn)慎地優(yōu)化任務(wù)運(yùn)行所需的資源,仔細(xì)的比較兩種不同的存儲類型的性能差異,反復(fù)在同一個(gè)數(shù)據(jù)集上面進(jìn)行驗(yàn)證。
我們不得不這么做,因?yàn)橐欢涡阅艿拖碌臄?shù)據(jù)計(jì)算代碼,可能導(dǎo)致10倍的運(yùn)行時(shí)間延長,最后不僅消耗了大量的計(jì)算資源,還無法滿足業(yè)務(wù)需求。
在應(yīng)用軟件開發(fā)中,這個(gè)問題沒那么顯著,但是在數(shù)據(jù)開發(fā)中,這個(gè)問題的重要性就凸顯出來。因?yàn)槲覀兂3P枰{(diào)度上百臺計(jì)算機(jī)同時(shí)進(jìn)行運(yùn)算,這時(shí),計(jì)算資源的支出就將成為我們不得不關(guān)注的問題。
以AWS云服務(wù)的定價(jià)進(jìn)行計(jì)算,采用AWS Glue服務(wù)做計(jì)算引擎,按照本文撰寫時(shí)的官方定價(jià),如果調(diào)度100DPU進(jìn)行10小時(shí)的計(jì)算,則將花費(fèi)的費(fèi)用是100 * 10 * 0.44 = 440美元,也就是約3000人民幣的費(fèi)用!
這還只是一個(gè)數(shù)據(jù)計(jì)算任務(wù)的費(fèi)用,如果我們有100個(gè)任務(wù)呢?這個(gè)費(fèi)用支出確實(shí)不菲!
做應(yīng)用軟件開發(fā)時(shí),我們常常說,可以用廉價(jià)的計(jì)算成本來代替較高昂的人工成本。但是這一條規(guī)則在數(shù)據(jù)開發(fā)中并不那么適用。
(2) 基于數(shù)據(jù)復(fù)用
耗費(fèi)如此長的時(shí)間與金錢才能計(jì)算出來的數(shù)據(jù),自然是一筆重要的企業(yè)資產(chǎn)。于是,在數(shù)據(jù)開發(fā)中,我們采用最多的復(fù)用方式是基于數(shù)據(jù)的復(fù)用。
在數(shù)倉分層設(shè)計(jì)方法中,我們常常構(gòu)建可復(fù)用的數(shù)據(jù)分層,下圖是一個(gè)典型的數(shù)倉分層結(jié)構(gòu)。
ODS貼源層作為一個(gè)可復(fù)用的數(shù)據(jù)分層,為DWD明細(xì)層及公共維度層提供數(shù)據(jù)。DWD明細(xì)層及公共維度層作為基礎(chǔ)數(shù)據(jù),為上層的眾多指標(biāo)開發(fā)提供數(shù)據(jù)支持。開發(fā)出來的指標(biāo)數(shù)據(jù)作為一個(gè)分層,支持更上層的數(shù)據(jù)應(yīng)用層數(shù)據(jù)。(此處的數(shù)據(jù)分層命名僅供參考,業(yè)界尚無統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn))
在實(shí)踐中,我們常常需要仔細(xì)設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)分層,在不失靈活性的同時(shí)達(dá)到良好的復(fù)用效果。
基于數(shù)據(jù)分層的方式進(jìn)行復(fù)用應(yīng)用非常廣泛,但是它也存在一些缺點(diǎn)。
(1) 首先是靈活性較差。
后一層對前一層的數(shù)據(jù)存在很強(qiáng)的依賴,所以,如果前一層的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)沒有被設(shè)計(jì)出來時(shí),就無法進(jìn)行后一層的開發(fā)。而當(dāng)我們希望設(shè)計(jì)一個(gè)數(shù)據(jù)分層可以滿足后一層的大量的數(shù)據(jù)需求時(shí),這里的設(shè)計(jì)又會變得特別復(fù)雜,常常要左右權(quán)衡,花費(fèi)了大量的后一層開發(fā)不愿意等待的時(shí)間。當(dāng)前一層數(shù)據(jù)構(gòu)建好了之后,如果后一層需要的數(shù)據(jù)無法滿足時(shí),還不得不修改上一層的代碼并重新運(yùn)行計(jì)算任務(wù)。
(2) 其次是整體數(shù)據(jù)計(jì)算過程難以理解。
當(dāng)我們發(fā)現(xiàn)計(jì)算結(jié)果不符合預(yù)期時(shí),我們往往要追溯從數(shù)據(jù)源開始的整個(gè)數(shù)據(jù)計(jì)算過程,仔細(xì)分析內(nèi)部轉(zhuǎn)換邏輯,才能找到問題。當(dāng)存在多個(gè)數(shù)據(jù)分層時(shí),我們不得不往下查找每一層的計(jì)算過程。而越往下越難。這通常是由于下層在設(shè)計(jì)上要保持更高的適用度,以便支持更多的上層數(shù)據(jù)需求,而這導(dǎo)致很多與當(dāng)前需要的數(shù)據(jù)無關(guān)的計(jì)算雜糅在一起。
在分析問題時(shí),一個(gè)較理想的情況是,和某個(gè)指標(biāo)相關(guān)的ETL的全部代碼都在一個(gè)文件里面,這樣就不需要多個(gè)文件跳轉(zhuǎn)。同時(shí),我們也不希望有不相關(guān)的邏輯存在于這個(gè)ETL文件中,這樣我們就可以專注在問題分析上。基于數(shù)據(jù)分層的復(fù)用恰好產(chǎn)生了與期望相反的副作用。
在這里我希望給大家介紹“基于代碼的復(fù)用”這一實(shí)踐?;诖a的復(fù)用方式雖然可能會由于不能共享計(jì)算資源而導(dǎo)致付出較大的計(jì)算資源成本,但沒有上述缺點(diǎn)。而且,如何處理得當(dāng),基于代碼的復(fù)用也可以一定程度上避免計(jì)算資源浪費(fèi)。
基于代碼的復(fù)用方式在數(shù)據(jù)開發(fā)中實(shí)踐不太多,但卻是非常值得嘗試的一個(gè)方向。
在數(shù)據(jù)開發(fā)時(shí),如何使用在應(yīng)用軟件開發(fā)中廣泛使用的基于代碼的復(fù)用方式呢?
(1) 數(shù)據(jù)庫視圖
大部分?jǐn)?shù)據(jù)庫都提供了視圖機(jī)制,視圖是一個(gè)虛擬的表,它本身僅僅包含了一些轉(zhuǎn)換邏輯,但并沒有真實(shí)的將數(shù)據(jù)計(jì)算出來并存放在物理存儲中。這給我們帶來了一些啟示。是不是可以利用視圖的原理進(jìn)行代碼復(fù)用呢?視圖可以理解為一段代碼,查詢視圖即是在進(jìn)行代碼復(fù)用。
事實(shí)上,現(xiàn)在的很多數(shù)據(jù)庫還在視圖的基礎(chǔ)上提供了物化視圖的機(jī)制,我們可以將一個(gè)視圖轉(zhuǎn)換為物化視圖,讓數(shù)據(jù)庫在合適的時(shí)機(jī)將視圖中的數(shù)據(jù)計(jì)算出來,從而自動的提升數(shù)據(jù)計(jì)算性能。
視圖及物化視圖給我們提供了非常好的靈活性,因?yàn)槲覀冚p松的可以在基于數(shù)據(jù)的復(fù)用和基于代碼的復(fù)用兩者之間切換。
物化視圖還在一定程度上采用基于代碼復(fù)用的方式實(shí)現(xiàn)了基于數(shù)據(jù)的復(fù)用。
(2) 實(shí)現(xiàn)ETL執(zhí)行驅(qū)動器
除了基于視圖進(jìn)行代碼復(fù)用,還可以自實(shí)現(xiàn)一個(gè)ETL執(zhí)行驅(qū)動器,由它來提供一些代碼復(fù)用的機(jī)制。比如dbt Easy SQL就是這樣一些開源的ETL執(zhí)行驅(qū)動器。
Easy SQL提供了模板來實(shí)現(xiàn)類似函數(shù)級別的復(fù)用,詳情可以參考這里。同時(shí)它也提供了基于文件的復(fù)用,通過Include指令可以將其他ETL文件包含到當(dāng)前文件,詳情可以參考這里。
除了使用這些開源工具,想要自實(shí)現(xiàn)一個(gè)這樣的驅(qū)動器也不復(fù)雜。如果我們的計(jì)算引擎是 Spark,那么我們可以使用Spark的DataFrame API,進(jìn)行一些開發(fā)就可以完成。
如果有足夠的研發(fā)投入,基于自實(shí)現(xiàn)ETL執(zhí)行驅(qū)動器的方式可以做得非常智能,達(dá)到甚至超過數(shù)據(jù)庫視圖和物化視圖的效果。一個(gè)可以考慮的方向是,程序可以自動分析所有ETL執(zhí)行過程,然后用算法識別可以有較多復(fù)用的中間結(jié)果,然后自動將中間結(jié)果保存到某處。在后續(xù)ETL執(zhí)行時(shí),自動從中間結(jié)果取數(shù)據(jù),而不是重新計(jì)算。
目前市場上還未見到此類智能的ETL執(zhí)行驅(qū)動器出現(xiàn),不過,在我看來,這是一個(gè)不錯(cuò)的研究方向。
在實(shí)際項(xiàng)目中,如何選擇復(fù)用方式呢?有以下建議可以參考:
我最近和一個(gè)做進(jìn)口貿(mào)易的朋友聊天,發(fā)現(xiàn)了一件很有意思的事:
他們公司進(jìn)口國外高端儀器,并幫助銷售公司處理競標(biāo)、合同簽訂、物流、海關(guān)、進(jìn)口貿(mào)易政策符合、維保等復(fù)雜的事務(wù)。我很好奇,為什么銷售公司不自己處理這些事務(wù),反而出售給其他公司呢?向他請教后,獲得了很多啟示。
國內(nèi)工業(yè)起步較晚,雖然現(xiàn)在已成為世界工廠,但很多核心生產(chǎn)設(shè)備仍需要進(jìn)口。這個(gè)市場是一個(gè)萬億級的大市場。這個(gè)業(yè)務(wù)有什么特點(diǎn)呢?
那么,如何組織這種業(yè)務(wù)呢?
銷售是必須的,但其他事務(wù)是否必須自己做?這值得思考。因?yàn)殇N售量不大,但其他事務(wù)特別復(fù)雜。如果培養(yǎng)一個(gè)專業(yè)團(tuán)隊(duì)來做這些事,由于銷售量不大,團(tuán)隊(duì)工作勢必不會飽和。如果減少團(tuán)隊(duì)人員數(shù)量,這些事務(wù)又難以做得專業(yè),容易出紕漏。
在市場嘗試和調(diào)整之后,專門做進(jìn)口貿(mào)易的企業(yè)就誕生了。他們負(fù)責(zé)產(chǎn)品銷售之外的大部分事務(wù),包括競標(biāo)、合同簽訂、物流、海關(guān)、進(jìn)口貿(mào)易政策符合、稅收、維保方式設(shè)計(jì)等。他們通常是一個(gè)非常專業(yè)的團(tuán)隊(duì),可負(fù)責(zé)各個(gè)領(lǐng)域不同產(chǎn)品的進(jìn)口貿(mào)易業(yè)務(wù)。
于是,海外產(chǎn)品研發(fā)公司、國內(nèi)產(chǎn)品銷售公司和國內(nèi)進(jìn)口貿(mào)易公司的模式就在市場上慢慢形成并穩(wěn)定下來了。這種模式提高了整個(gè)行業(yè)的效率和質(zhì)量,也是進(jìn)口貿(mào)易企業(yè)得以存在的原因。
從進(jìn)口貿(mào)易企業(yè)的興起中可以看到業(yè)務(wù)的重構(gòu)和演變,即,通過合理的抽取和拆分提升了整體的效率。
在應(yīng)用軟件開發(fā)中,我們常常僅設(shè)計(jì)一條持續(xù)集成流水線,在流水線中運(yùn)行所有的測試,接著將所有代碼打包成一個(gè)大的產(chǎn)品包,然后部署到測試或產(chǎn)品環(huán)境中。
在數(shù)據(jù)應(yīng)用中,是不是也需要這樣做呢?這樣做的好處是可以將產(chǎn)品環(huán)境的制品與代碼倉庫中的版本對應(yīng)。其劣勢其實(shí)也很多,比如,修改一個(gè)局部的代碼,就不得不運(yùn)行所有的測試,然后運(yùn)行流水線中所有耗時(shí)的步驟,可能還需要進(jìn)入手工測試的環(huán)節(jié),最后才能發(fā)布到線上。效率非常低下。
這一問題在數(shù)據(jù)應(yīng)用中更是被放大了。因?yàn)閿?shù)據(jù)應(yīng)用通常涉及數(shù)百個(gè)指標(biāo)計(jì)算ETL,這些ETL的自動化測試只能用緩慢的集成測試來覆蓋,這就導(dǎo)致流水線中的測試步驟耗時(shí)很長。在我們的項(xiàng)目中,常常需要跑半小時(shí)到一小時(shí)才能跑完。
這就如同做進(jìn)口高端儀器銷售的公司,如果自己來做進(jìn)口貿(mào)易相關(guān)業(yè)務(wù),不僅耗時(shí)特別長,而且出紕漏的可能性大(業(yè)務(wù)質(zhì)量低)。
有沒有更好的做法?既然只修改了某一個(gè)ETL,為什么不能就只部署和測試這個(gè)ETL?聯(lián)想到前面進(jìn)口貿(mào)易業(yè)務(wù)的抽取和拆分,是不是可以對流水線進(jìn)行抽取和拆分呢?即,做以ETL為單位的持續(xù)集成流水線。
在數(shù)據(jù)應(yīng)用開發(fā)場景中,這也是具備可行性的。原因在于,相比應(yīng)用軟件代碼中的一個(gè)一個(gè)類或代碼文件,ETL間幾乎沒有依賴。不同的ETL代碼通常有不同的入口,存在于一個(gè)獨(dú)立的文件。可以認(rèn)為一個(gè)ETL就是一個(gè)獨(dú)立的數(shù)據(jù)應(yīng)用。
事實(shí)上,如果以ETL為單位進(jìn)行持續(xù)集成和部署,還不用擔(dān)心自己的部署會影響到其他的線上指標(biāo)計(jì)算ETL,這也在一定程度上增強(qiáng)了安全性。
看起來,在數(shù)據(jù)應(yīng)用開發(fā)領(lǐng)域,以ETL為單位的持續(xù)集是順理成章的事。
對比一下微服務(wù)實(shí)踐,還可以發(fā)現(xiàn),這一實(shí)踐與微服務(wù)中推薦的為每一個(gè)服務(wù)搭建一條持續(xù)集成流水線的實(shí)踐幾乎是等同的。
如何實(shí)現(xiàn)以ETL為單位的持續(xù)集成呢?
如果基于Jenkins,可以在流水線上面加一個(gè)參數(shù),如“ETL文件路徑”,在運(yùn)行流水線時(shí),可以指定這個(gè)參數(shù),讓流水線僅針對指定的ETL運(yùn)行測試與部署。
如果覺得在Jenkins上面實(shí)施以ETL為單位的持續(xù)集成較為麻煩,也可以團(tuán)隊(duì)自主開發(fā)一個(gè)專用的數(shù)據(jù)持續(xù)集成流水線。如果僅實(shí)現(xiàn)基本的功能,其實(shí)也并不復(fù)雜。
需要注意的是,一旦以ETL為單位進(jìn)行持續(xù)集成了,就需要有一種方式記錄每一個(gè)ETL對應(yīng)的代碼倉庫里面的版本號,方便版本追溯。實(shí)現(xiàn)方式有多種,比如,可以在部署ETL的時(shí)候,在生產(chǎn)環(huán)境寫入一個(gè)該ETL對應(yīng)的版本文件。
本文介紹了什么是敏捷數(shù)據(jù)工程, 并分析了幾個(gè)有效的實(shí)踐。如果能靈活的在數(shù)據(jù)項(xiàng)目中應(yīng)用,將有效提升我們的數(shù)據(jù)產(chǎn)品交付質(zhì)量。
在數(shù)據(jù)開發(fā)領(lǐng)域,目前敏捷的應(yīng)用還處于前期探索階段,還有很多值得深入的方向,比如自動化的ETL測試、較短的單ETL文件、端到端數(shù)據(jù)能力的團(tuán)隊(duì)等等。希望和大家一起探索!
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