01
数据新鲜度概述
什么是数据新鲜度、为什么重要、核心衡量指标（延迟、时效性、完整性）。
基础概念指标
02
SLA基础概念
SLA定义、SLO与SLI的区别、数据SLA与传统SLA的差异。
SLASLOSLI
03
数据新鲜度SLA的制定原则
业务驱动、可量化、可监控、可迭代。
原则方法论
04
业务需求分析
如何与业务方沟通、识别关键数据资产、定义可接受延迟。
业务沟通
05
SLI指标设计
数据延迟（Latency）、数据时效性（Freshness）、数据完整性（Completeness）。
SLI指标
06
SLO目标设定
基于历史数据、业务容忍度、成本效益分析设定目标值。
SLO目标
07
SLA合同撰写
SLA文档结构、责任边界、惩罚与补偿机制。
合同治理
08
数据管道监控基础
监控体系架构、关键监控点（源端、传输、目标端）。
监控架构
09
数据延迟监控
端到端延迟、分区级延迟、事件时间与处理时间。
延迟监控
10
数据时效性监控
数据水位线（Watermark）、数据新鲜度指标计算。
时效性Watermark
11
数据完整性监控
数据行数校验、数据质量规则、空值与异常值检测。
完整性质量
12
监控工具选型
Prometheus、Grafana、Datadog、自研监控系统对比。
工具选型
13
告警规则设计
告警级别（P0-P3）、告警阈值、告警沉默与升级策略。
告警运维
14
自动化追踪系统设计
系统架构、数据采集层、计算层、存储层、展示层。
架构自动化
15
数据采集与埋点
日志采集、指标暴露、元数据采集。
采集埋点
16
实时计算引擎
Flink/Spark Streaming在新鲜度计算中的应用。
FlinkSpark
17
SLA指标存储
时序数据库（InfluxDB、Prometheus TSDB）选型与设计。
存储时序库
18
可视化看板设计
Grafana Dashboard设计、关键图表（延迟趋势、SLA达标率）。
可视化Grafana
19
SLA报告生成
日报、周报、月报自动化生成与分发。
报告自动化
20
异常检测与根因分析
基于统计的异常检测、基于机器学习的异常检测。
异常检测ML
21
SLA违约处理流程
自动降级、自动重跑、人工介入流程。
违约流程
22
数据新鲜度SLA的测试与验证
混沌工程、故障注入、SLA压力测试。
测试混沌工程
23
多团队协作SLA
数据生产方、数据消费方、平台方的SLA协同。
协作团队
24
跨地域数据新鲜度SLA
异地多活、数据复制延迟、全球部署挑战。
跨地域复制
25
实时流与批处理SLA统一
Lambda架构、Kappa架构下的SLA管理。
流批一体架构
26
数据新鲜度SLA的演进
从小时级到分钟级到秒级，技术演进路径。
演进趋势
27
成本与SLA的平衡
计算资源成本、存储成本、网络成本与SLA的权衡。
成本优化
28
案例实战：电商大促
电商大促场景下的数据新鲜度SLA保障。
电商实战
29
案例实战：金融风控
金融风控场景下的数据新鲜度SLA保障。
金融风控
30
课程总结与最佳实践
SLA制定清单、常见陷阱、未来趋势（Data Mesh、Data Fabric）。
总结最佳实践