Архітектура платформи, орієнтованої на дані

MicrocosmWorks впроваджує багаторівневі архітектури зберігання даних, де «гарячі» дані знаходяться у швидких запитових рушіях, таких як ClickHouse або Apache Druid, «теплі» дані переміщуються до стовпчикових форматів в об'єктному сховищі, до якого звертаються через Trino або Athena, а «холодні» дані архівуються в оптимізовані за вартістю класи зберігання з політиками життєвого циклу. Ми використовуємо потоковий прийом даних з контролем зворотного тиску, який запобігає перевантаженню платформи вихідними системами, у поєднанні з інтелектуальними стратегіями розбиття на розділи та ущільнення, що підтримують стабільну продуктивність запитів зі зростанням обсягу даних. Цей багаторівневий підхід зазвичай зменшує витрати на зберігання даних на 70-85% порівняно зі зберіганням усіх даних в одному високопродуктивному рівні.

MicrocosmWorks створює lambda або kappa архітектури залежно від ваших вимог до консистентності — lambda використовує окремі пакетні та потокові конвеєри, які об'єднуються на serving layer, тоді як kappa обробляє все як потік і матеріалізує представлення для різних шаблонів запитів. Для більшості клієнтів ми рекомендуємо єдиний потоковий підхід з Apache Flink або Spark Structured Streaming, який записує дані як у real-time serving store (Redis, Druid), так і в оптимізований для пакетної обробки lakehouse (Delta Lake, Apache Iceberg). Це усуває тягар підтримки подвійних конвеєрів традиційних lambda архітектур, підтримуючи при цьому як запити до дашбордів із відповіддю менш ніж за секунду, так і багатогодинні аналітичні навантаження.

MicrocosmWorks реалізує якість даних як першокласний етап конвеєра, використовуючи такі інструменти, як Great Expectations або dbt тести, які перевіряють відповідність схем, показники null, розподіл значень, цілісність посилань та актуальність на кожній межі трансформації. Ми створюємо інформаційні панелі якості даних, які негайно виявляють проблеми, та автоматизовані автоматичні вимикачі, які призупиняють подальшу обробку, коли якість даних вихідних джерел падає нижче прийнятних порогів, запобігаючи поширенню неякісних даних по платформі. Кожен контракт даних між виробниками та споживачами кодифікується у версіонованих схемах з SLO для повноти, точності та своєчасності.

MicrocosmWorks рекомендує команду платформи з 3-5 інженерів, які володіють спільною інфраструктурою — конвеєрами збору даних, обчислювальними кластерами, шарами зберігання та механізмами запитів — тоді як доменні команди володіють своїми конкретними моделями даних, трансформаціями та правилами якості як самостійні споживачі платформи. Ми допомагаємо клієнтам створити модель гільдії інженерії даних із спільними стандартами для угод щодо іменування, практик тестування та патернів розгортання, які запобігають перетворенню платформи на мозаїку неузгоджених реалізацій. Для організацій, не готових створити повну команду платформи, MicrocosmWorks надає керовану інженерію платформи за ціною $15-$45 за годину із передачею знань, інтегрованою в залучення.

MicrocosmWorks здійснює міграції з подвійним записом, де нові дані одночасно надходять як до застарілого сховища, так і до сучасної платформи, за допомогою автоматизованих завдань узгодження, які порівнюють результати запитів між обома системами для перевірки правильності перед переключенням споживачів. Ми мігруємо звіти та інформаційні панелі в порядку пріоритету, починаючи з найчастіше використовуваних активів і опрацьовуючи "довгий хвіст", причому кожна міграція перевіряється бізнес-власниками, які щоденно використовують ці звіти. Цей підхід зазвичай займає 3-6 місяців для середніх за розміром платформ даних та забезпечує нульовий рівень порушень для прийняття бізнес-рішень протягом усього процесу міграції.