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从单体数仓到数据网格转型

📚 共计 30 章节

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数仓之痛：单体架构的瓶颈与挑战

数据孤岛、ETL 效率低下、存储与计算耦合、业务响应慢，剖析传统数仓的不可持续痛点。

数据网格理念：四大原则深度解读

面向领域、数据即产品、自助平台、联邦治理，拆解网格核心思想与设计哲学。

领域数据所有权：电商核心域拆解

如何划分数据域？以电商为例拆解用户、订单、商品、支付四大核心域及所有权模型。

数据即产品：SLA、Schema与版本管理

像做软件产品一样做数据，定义SLA、Schema、文档与版本管理，打造高质量数据产品。

自助数据平台：IaaP 构建指南

构建数据基础设施即平台，让领域团队自主发布与消费数据，提升效率与敏捷性。

联邦治理：全局标准与局部自治

治理策略、数据目录、全局Schema Registry，平衡全局规范与领域灵活性。

架构对比：数仓 vs 数据湖 vs 网格 vs 编织

一张表看懂单体数仓、数据湖、数据网格、数据编织的差异与适用场景。

技术选型：数据网格组件栈

存储（对象存储/云原生数仓）、计算（Spark/Flink）、目录（DataHub/Amundsen）等核心组件。

技术栈组件

数据目录与发现：企业级资产搜索

构建企业级数据目录，实现数据资产的搜索、血缘与评级，提升数据可见性。

数据血缘：全链路追踪落地

基于OpenLineage实现从ETL到数据产品的全链路血缘追踪，保障数据可信。

血缘OpenLineage

数据质量：领域自建监控闭环

从校验规则到告警闭环，领域团队如何自主构建数据质量监控体系。

数据契约：Schema与协作驱动

定义输入输出Schema，用契约驱动数据产品间的协作，减少集成摩擦。

实时流：Kafka+Flink 构建实时产品

处理CDC与事件驱动，基于Kafka和Flink构建实时数据产品的最佳实践。

批处理：Spark 作为发布管道

Spark作业如何作为数据产品的发布管道，实现高效可靠的批处理。

数据网格与Lakehouse：Delta Lake/Iceberg

Delta Lake/Iceberg在网格中的角色，湖仓一体如何赋能数据产品。

LakehouseIceberg

跨域联合查询：Presto/Trino 联邦

不移动数据的联邦查询，Presto/Trino如何实现跨域数据联合分析。

联邦查询Presto

安全与权限：RBAC/ABAC 细粒度控制

基于RBAC/ABAC的细粒度数据访问控制，保障网格安全合规。

监控与可观测性：Prometheus+Grafana

监控数据产品的健康度，Prometheus+Grafana实现网格可观测性。

监控可观测

迁移策略：绞杀者模式逐步替换

Strangler Fig模式逐步替换单体数仓，平滑迁移到数据网格。

迁移绞杀者

组织架构变革：嵌入式数据工程师

从集中式团队到嵌入式数据工程师，调整团队结构适配网格。

ROI评估：量化效率与成本节约

如何量化网格带来的效率提升与成本节约，构建ROI评估框架。

案例：Netflix 数据网格实践

从数据湖到数据网格的演进之路，Netflix的架构与经验。

案例：Uber 领域数据平台与治理

Uber的数据网格实践，领域数据平台与治理经验分享。

案例：电商巨头3年转型实录

从Hive数仓到数据网格的3年转型实录，真实经验与教训。

机器学习：Feature Store 作为数据产品

Feature Store服务ML模型训练与推理，数据网格赋能机器学习。

MLFeature Store

DataOps：CI/CD for Data

自动化测试与部署数据产品，CI/CD for Data 实践。

成本管理：追踪存储与计算成本

如何追踪每个数据产品的存储与计算成本，实现精细化成本管理。

常见陷阱：过度治理与数据重复

过度治理、数据重复、领域边界模糊等问题的应对策略。

未来趋势：AI驱动与Data Mesh 2.0

AI驱动的数据网格、Data Mesh 2.0 与智能治理前瞻。

课程总结与行动路线图

从评估现状到落地数据网格的12步行动指南，总结与展望。

总结路线图