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事件模型与数据治理

📚 共计 30 章节
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01
事件驱动架构概述
事件驱动架构的定义、核心概念（事件、事件源、事件总线）、与传统架构的对比。
架构事件总线
02
事件模型基础
事件的结构（事件头、事件体、事件元数据）、事件的分类（领域事件、集成事件、系统事件）。
结构分类
03
事件建模方法
事件风暴工作坊、事件溯源模式、事件版本管理。
建模溯源
04
事件序列化与协议
JSON/Avro/Protobuf序列化对比、事件Schema注册与兼容性。
序列化Schema
05
事件总线与消息中间件
Kafka核心概念（Topic、Partition、Offset）、RabbitMQ对比、选型指南。
KafkaRabbitMQ
06
事件生产与消费
生产者设计模式、消费者组与负载均衡、幂等消费与去重。
消费幂等
07
事件路由与过滤
基于内容的路由、基于主题的路由、事件过滤策略。
路由过滤
08
事件处理模式
事件流处理（ESP）、复杂事件处理（CEP）、事件编排与编排。
流处理CEP
09
事件存储与回溯
事件存储设计、事件回溯与重放、快照与压缩。
存储回溯
10
事件驱动微服务
微服务间异步通信、Saga模式与事件协调、CQRS与事件溯源。
微服务Saga
11
数据治理概述
数据治理的定义、目标与原则、数据治理成熟度模型。
治理成熟度
12
数据资产管理
数据目录、数据血缘、数据地图、元数据管理。
资产血缘
13
数据质量体系
数据质量维度（完整性、准确性、一致性、及时性）、质量度量与监控。
质量监控
14
数据标准与规范
命名规范、数据类型标准、编码规范、数据字典。
标准规范
15
数据安全与隐私
数据分类分级、访问控制、数据脱敏、GDPR/个人信息保护法合规。
安全隐私
16
数据生命周期管理
数据产生、存储、使用、归档、销毁全流程管理。
生命周期归档
17
主数据管理（MDM）
主数据识别、主数据模型、主数据同步与分发。
MDM主数据
18
数据仓库与数据湖
数据仓库分层架构（ODS/DWD/DWS/ADS）、数据湖与湖仓一体。
数仓数据湖
19
数据建模方法论
ER建模、维度建模（星型/雪花型）、Data Vault建模。
建模维度
20
ETL/ELT与数据集成
批处理与流处理、CDC技术、数据管道设计。
ETLCDC
21
数据治理工具与平台
Apache Atlas、DataHub、Collibra、Alation对比。
工具平台
22
事件驱动与数据治理的融合
事件驱动数据血缘、事件驱动的数据质量监控。
融合血缘
23
事件驱动的数据目录更新
基于事件的元数据同步、实时数据资产发现。
目录实时
24
事件驱动的数据安全审计
基于事件的访问日志、实时异常检测。
审计异常
25
事件驱动的数据生命周期管理
基于事件的数据归档与销毁触发。
生命周期触发
26
事件驱动的数据治理合规
基于事件的合规检查、实时数据脱敏。
合规脱敏
27
实战案例一：电商订单
电商订单事件模型设计与数据治理。
电商订单
28
实战案例二：金融交易
金融交易事件模型与实时风控数据治理。
金融风控
29
实战案例三：物联网设备
物联网设备事件模型与数据质量治理。
IoT质量
30
课程总结与最佳实践
事件模型与数据治理的协同演进、未来趋势（Data Mesh、事件驱动数据网格）。
总结Data Mesh