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基于火山引擎分布式治理的理念，数据平台数据治理团队自研了火山引擎 DataLeap SLA 保障平台，目前已在字节内部得到广泛使用，并支持了绝大部分数据团队的 SLA 治理需求，每天保障的 SLA 链路数量过千，解决了数据 SLA 难对齐、难保障、难管理的问题。

背景介绍

SLA（Service Level Agreement）：服务级别协议，对互联网公司来说是网站服务可用性的保证。数据 SLA，即数据可用性保证，一般以数据产出时间作为 SLA。

在海量数据任务开发场景中，因业务多样化、数据量大、数据任务复杂等问题，导致数据任务链路依赖复杂、链路长、跨团队节点依赖多，因此，在实际开发运维过程中，任务负责人为保证自身数据准时产出，会遇到如下困难：

• 沟通成本高：任务负责人尝试与上游任务负责人约定 SLA，但由于上游任务数多（可至上千个），且跨越多个团队，沟通成本非常高

• 权责不清晰：由于链路复杂，如何制定 SLA？谁来负责保障 SLA？

• 运维压力大：无法及时发现上游任务延迟，导致下游任务负责人承担绝大部分运维压力，且运维效果较差，往往发现延迟已经错过了补救的时间。

为解决上述问题，字节跳动数据平台通过自研的火山引擎 DataLeap SLA 保障平台，规范并推进各业务团队进行任务链路治理，有效保障数据的 SLA，数据 SLA 达标率达到 99.1%。

理想的一组任务的完成时间与对应 SLA 之间的关系如下图所示，即各个任务及其上游任务都在对应的 SLA 之前完成，这也是平台的治理目标。

应用场景

火山引擎 DataLeap SLA 保障平台除了解决上文的困难外，对不同的用户还有以下使用场景：

• 数据业务方：“我们团队的业务很依赖一份重要数据，希望能对其进行保障，希望上游能承诺 SLA”

• 数据负责人：“我们团队有很多对外承诺 SLA 的数据，希望能有一个平台对 SLA 进行集中管理，并能提供一些统计大盘、风险分析等内容”

• 数据治理方：“我们希望能提升团队内核心数据的数据质量，对齐进行 SLA 管理，及时发现风险，并进行事故复盘和改进，最终不断优化数据质量”

根据以上不同角色需求，SLA 保障平台提出自身解决方案。针对团队数据治理需求，平台提供完善的治理看板能力；针对任务链路复杂导致的 SLA 难达成，平台通过各项优化，简化了 SLA 达成流程；针对下游任务运维压力大的问题，平台优化通知体系，及时播报 SLA 状态。

那么，火山引擎 DataLeap SLA 保障平台有哪些核心模块？平台是如何运转的呢？

核心概念介绍

角色：

  目前火山引擎 DataLeap SLA 保障平台的核心角色有三类，分别是：

1. 申报人：即 SLA 提申报的人，一般是数据业务方，其提申报的目的是保障业务数据的 SLA；

2. 管理员：满足数据治理方的需求设置的角色，负责申报的审核、批准、管理、统计、登记、复盘等，其目的是不断优化所属团队的数据质量。

3. 任务负责人：即待保障 SLA 数据链路中的任务 owner，负责确定及签署所负责任务的 SLA，平台会按照其签署的 SLA 进行保障；

任务：

即产出数据的任务，通过数据任务的元信息，可构建整条数据生产链路的完整 DAG。在本平台中，所涉及的任务元信息一般需要包含以下内容：

申报单

申报人提起的一次申报内容，被称为一个“申报单”，一个申报单一般包含的核心内容如下：

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