数据中台稳定性的“四高” | StartDT Tech Lab 18

​

写在前面

这是奇点云技术专栏「StartDT Tech Lab」的第 18 期。

在这里，我们聚焦数据技术，分享方法论与实战。一线的项目经历，丰富的实践经验，真实的总结体会…滑到文末，可以看到我们的往期内容。

本篇由奇点云 DataSimba 团队带来：

​

作者：远浪、鱼飞、若曦

阅读时间：约 8 分钟

降低成本，提高效率，辅助决策…业界只道中台好，而当我们走进幕后，发现企业在使用数据中台的真实场景中，也会遇到一些问题：

数据分析输出不及时，导致业务部门无法及时拿到结果；数据加工与计算不准确，导致决策出现偏差；平台服务不稳定，则还会引发用户流失、运维成本高等一系列问题。

这些“幕后故事”都指向一个概念：数据中台稳定性。

0. 数据中台的“稳定性”是什么？

数据中台的“稳定性”是什么？

我们认为，稳定性是数据中台必备的一种性能，它确保数据中台能对数据存储计算、中台应用架构以及平台自身做精细化管控及保障。

说人话，也就是只有具备稳定性的数据中台，才能精细化地保障数据存储计算正常、高效运行，才能管好应用架构及平台自身，及时应对和处理突发的各种问题。

那怎样的数据中台才是具备稳定性的呢？

我们认为，有四大必备要素：高可用，高并发，高效调度，高效运维。

高可用：可用性至少满足 99.999%。

高并发：数据计算能力达离线计算亿级+/小时，实时计算数千万级/小时；数据 API 服务满足 QPS（Queries per Second，每秒查询率）10 万+。

高效调度：支持数十万级别任务调度。

高效运维：支持秒级的告警、分钟级的定位问题与止损、小时级的恢复故障影响。

1. “高可用”的数据中台

数据中台要有稳定性，“高可用”是重要基础。

“高可用”（High Availability），通常指一个系统经过专门的设计，减少系统不能提供服务的时间，尽可能地保证服务长期可用。

打个比方，如果系统每运行 10 万个时间单位，就会有 1 个时间单位无法提供服务，那么系统的可用性就是 99.999%。

一个“高可用”的数据平台需要从这五个方面考虑：网络、业务服务、中间件、数据库、数据本身。

1. 网络：采用设备冗余、链路捆绑、环网技术等，保障在网络出现故障（错误）后能快速自动恢复；

2. 业务服务：服务节点本身无状态，可部署多节点，以保证当任一节点异常（宕机）时，服务仍可对外提供能力；

3. 中间件：中间件以注册中心、哨兵、主备等方式，以保证当中间件任一节点异常（宕机）时，服务仍然可正常访问；

4. 数据本身：数据需多备份，以提高数据本身的容错性，防止数据丢失；

5. 数据库：分布式数据库需采用多副本，非分布式数据库需采用主备、数据定时备份的方式。

奇点云服务中的一家知名消费品企业，每日需承载亿级数据量处理加工，向下对接几十家供应商，向上承接多条业务线的数据运营看板。一旦数据中台出现问题，可能会导致次日各业务线数据异常，因此对高可用有非常高的需求。

奇点云的云原生数据中台 DataSimba 根据客户情况，从网络、数据本身、数据库、中间件、业务服务五个角度进行加固，最终保证客户数据平台可用性达 99.999%。

2. “高并发”的数据中台

高并发（High Concurrency），如字面意思，它指一个系统经过设计，能同时并行处理许多请求。

具体而言，高并发能力主要体现在数据集成和数据服务两个方面：

· 数据集成层面，在对源数据库影响最小的前提下，保证数据 ETL 的并发采集能力；

· 数据服务层面，能更快地将加工之后的结果数据供客户决策、报表分析等。

​从数据集成到数据服务

奇点云 DataSimba 的高并发具备以下特点：

1. 服务采用集群式分布式部署，可扩展性强；

2. 根据不同的数据级别，采用不同的数据存储方案；

3. 高并发方案支持熔断、限流和降级等；

4. 数据服务 QPS 可支撑 10 万级别。

某国内证券行业头部企业客户有亿级 C 端用户，需要及时将 C 端数据采集到数据中台，并将数据经过标准化补充和计算，最终为 C 端用户提供服务。DataSimba 的高并发与数据处理能力 100%支持了该客户的需求。

3. “高效调度”的数据中台

具有稳定性的数据中台，也需要有好的调度服务：面对海量任务，可根据企业的资源、任务优先级、加入时间等因素，有条不紊地执行任务。在每一项任务及时完成的同时，节约企业的资源成本。

​“高效调度”逻辑示意

DataSimba 的高效调度具备以下特点：

1. 多类型任务兼容性高：支持 DataX、Flink、Python、Hive、Spark 等不同类型的任务进行统一的调度执行服务；

2. 资源利用率高：任务决策系统根据不同的任务资源占用度、剩余物理资源、任务依赖优先级，合理地调度任务执行顺序；

3. 实时调度优化：任务执行状态实时监控，及时对失败的任务重新调度。

以某室内装修 3D 设计软件客户为例，企业有庞大的 C 端用户群体，日需调度的任务达到 10 万级别，且任务之间依赖复杂度高。DataSimba 支撑企业完成了日 10 万级别的任务处理。

4. “高效运维”的数据中台

运维是数据中台稳定性的后盾。

数据中台的高效运维主要体现在：能够快速发现问题，同时具备解决问题的能力，能够自恢复，最大限度地减少企业对数据中台的维护成本。

以 DataSimba 为例，奇点云从以下 3 点实现数据中台的高效运维：

1、分布式链路追踪

DataSimba 采用分布式链路追踪，具备多语言自动探针、兼容多种开源架构的基础设施与组件、基础设施与组件的自动探针。

​分布式链路追踪

2、智能监控和告警

当报告任务发生超时、任务失败、超出设置告警规则的范围等情况，DataSimba 会自动实时识别，并发出告警信息，提示对应告警对象。

​

3、自恢复

系统的核心业务模块需支持遇故障时自动记录错误节点，并具备自恢复功能，以保障任务运行时的数据完整性与准确性。

DataSimba 具备全面的监控与告警机制，目前达到了秒级的告警、分钟级的定位问题与止损、小时级的恢复故障影响。

​

举个“栗子”，某头部快消企业客户，在数据中台有近万个任务实例，且各个任务实例之间数据计算依赖性与耦合性高。DataSimba 运维的低成本、及时响应、任务数据准确性与完整性等特性，充分满足企业要求，有效应对企业在使用中出现的各类异常场景，得到了一致好评。

5. 小结

我们认为，能带来业务价值的数据中台，才是客户真正需要的数据中台。

为此，数据中台必须能准确地、稳定地、高效地为企业自身所用——唯有具备稳定性的数据中台，方能有效保障企业数据的完整性与准确性，提升服务的可用性，同时实现智能化运维，降低运维成本，为用户带来良好的使用体验，为精准决策提供支撑，实现降本增效。

回顾前文介绍的关键点，高可用、高并发、高效调度、高效运维，这“四高”构成了数据中台稳定性的四个必备要素。奇点云之所以重视数据中台稳定性，并选择将上述要素糅进云原生数据中台 DataSimba，是因为我们和客户站在一起。

​

​