{"id":52728,"date":"2019-11-15T00:00:00","date_gmt":"2019-11-14T21:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/blog_prohoster\/data-mesh-kak-rabotat-s-dannymi-bez-monolita"},"modified":"2020-02-18T14:00:31","modified_gmt":"2020-02-18T11:00:31","slug":"data-mesh-kak-rabotat-s-dannymi-bez-monolita","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/es\/blog\/administrirovanie\/data-mesh-kak-rabotat-s-dannymi-bez-monolita","title":{"rendered":"Data Mesh: c\u00f3mo trabajar con datos sin un monolito","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"<p>\u00a1Hola, Habr! En Dodo Pizza Engineering amamos los datos (\u00bfqui\u00e9n no los ama hoy en d\u00eda?). Ahora vamos a contar la historia de c\u00f3mo acumular todos los datos del mundo de Dodo Pizza y darle a cualquier empleado de la empresa acceso f\u00e1cil a este gran conjunto de datos. La tarea con estrellita: mantener la calma del equipo de Data Engineering.<\/p>\n<p>\n<img decoding=\"async\" alt=\"Data Mesh: c\u00f3mo trabajar con datos sin un monolito\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/11\/f796b2caaa9dce1ad5e5317dd7d79b16.jpeg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><noindex><a rel=\"nofollow\" name=\"habracut\"><\/a><\/noindex><\/p>\n<p>Como verdaderos acumuladores, recopilamos toda la informaci\u00f3n posible sobre el funcionamiento de nuestras pizzer\u00edas:<\/p>\n<p><\/p>\n<ul>\n<li>recordamos todos los pedidos de los usuarios; <\/li>\n<li>sabemos cu\u00e1nto tiempo llev\u00f3 hacer la primera pizza en Syktyvkar;<\/li>\n<li>vemos cu\u00e1nto tiempo se enfr\u00eda una pizza en la estanter\u00eda t\u00e9rmica en Voronezh en este momento; <\/li>\n<li>almacenamos datos sobre la mermas de productos;<\/li>\n<li>y mucho, mucho m\u00e1s. <\/li>\n<\/ul>\n<p><\/p>\n<p>Actualmente, varias equipos son responsables de trabajar con los datos en Dodo Pizza, uno de ellos es el equipo de Data Engineering. Ahora, se nos presenta la tarea de proporcionar a cualquier empleado de la empresa acceso f\u00e1cil a este gran conjunto de datos. <\/p>\n<p><\/p>\n<p>Cuando comenzamos a pensar en c\u00f3mo hacerlo y empezamos a discutir la tarea, encontramos un enfoque muy interesante para la gesti\u00f3n de datos \u2013 <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/martinfowler.com\/articles\/data-monolith-to-mesh.html\">Data Mesh<\/a><\/noindex> (en el enlace encontrar\u00e1s un art\u00edculo enorme y fant\u00e1stico). Sus ideas encajaron muy bien con nuestra visi\u00f3n sobre c\u00f3mo queremos construir nuestro sistema. M\u00e1s adelante en el art\u00edculo, compartiremos nuestra reinterpretaci\u00f3n del enfoque y c\u00f3mo lo vemos implementado en Dodo Pizza Engineering.<\/p>\n<p><\/p>\n<h2 id=\"chto-my-imeem-v-vidu-pod-dannymi\">\u00bfQu\u00e9 entendemos por \u00abdatos\u00bb?<\/h2>\n<p><\/p>\n<p>Primero, definamos qu\u00e9 entendemos por datos en Dodo Pizza Engineering:<\/p>\n<p><\/p>\n<ul>\n<li>Eventos que env\u00edan los servicios (tenemos un bus com\u00fan, construido con RabbitMQ);<\/li>\n<li>Registros dentro de la base de datos (para nosotros esto es MySQL y CosmosDB);<\/li>\n<li>Clickstream de la aplicaci\u00f3n m\u00f3vil y del sitio web.<\/li>\n<\/ul>\n<p><\/p>\n<p>Para que el negocio de Dodo Pizza pueda utilizar estos datos y confiar en ellos, es importante que se cumplan las siguientes condiciones:<\/p>\n<p><\/p>\n<ul>\n<li><strong>Deben ser \u00edntegros.<\/strong> Debemos estar seguros de que no alteramos los datos durante su procesamiento, almacenamiento y visualizaci\u00f3n. Si el negocio no puede confiar en nuestros datos, no servir\u00e1n de nada.<\/li>\n<li><strong>Deben tener una marca de tiempo y no ser sobrescritos.<\/strong> Esto significa que en cualquier momento queremos poder retroceder y ver los datos de ese per\u00edodo de tiempo. Por ejemplo, saber cu\u00e1ntas pizzas se vendieron el 8 de julio de 2018.<\/li>\n<li><strong>Deben ser fiables.<\/strong> En el proceso de recopilaci\u00f3n y almacenamiento de datos, debemos no solo mantener la integridad, sino tambi\u00e9n la confiabilidad. No podemos perder datos, momentos cr\u00edticos, porque junto con ellos, perdemos la confianza de nuestros clientes (tanto externos como internos).<\/li>\n<li><strong>Deben tener un esquema estable: estamos escribiendo consultas para estos datos.<\/strong> No nos gustar\u00eda que con el cambio del c\u00f3digo de la aplicaci\u00f3n, con la refactorizaci\u00f3n, cambiaran tanto que nuestras consultas dejaran de funcionar. Quien escribe las consultas nunca sabr\u00e1 que hiciste refactorizaci\u00f3n hasta que todo se arruine. No nos gustar\u00eda enterarnos de esto por parte de los clientes.<\/li>\n<\/ul>\n<p><\/p>\n<p>Teniendo en cuenta todos estos requisitos, llegamos a la conclusi\u00f3n de que los datos en Dodo son un producto. Igual que el API p\u00fablico del servicio. Por lo tanto, el equipo que posee los datos debe ser el mismo que posee el servicio. Adem\u00e1s, los cambios en el esquema de datos deben ser siempre retrocompatibles.<\/p>\n<p><\/p>\n<h2 id=\"tradicionnyy-podhod--data-lake\">Enfoque tradicional: Data Lake<\/h2>\n<p><\/p>\n<p>Para abordar la tarea de almacenamiento y procesamiento confiable de grandes datos, existe un enfoque tradicional adoptado por muchas empresas que trabajan con este conjunto de informaci\u00f3n: Data Lake. En este enfoque, los ingenieros de datos recopilan informaci\u00f3n de todos los componentes del sistema y la almacenan en un gran repositorio (puede ser, por ejemplo, Hadoop, Azure Kusto, Apache Cassandra o incluso una r\u00e9plica de MySQL, si los datos caben en ella). <\/p>\n<p><\/p>\n<p>Luego, esos mismos ingenieros escriben consultas para ese repositorio. La implementaci\u00f3n de este enfoque en Dodo Pizza Engineering implica que el equipo de Data Engineering poseer\u00e1 el esquema de datos en el almac\u00e9n anal\u00edtico. <\/p>\n<p><\/p>\n<p>En este escenario, el equipo se convierte en gatos tristes y aqu\u00ed est\u00e1 el porqu\u00e9:<\/p>\n<p><\/p>\n<ul>\n<li>Deben estar atentos a los cambios en <strong>TODOS<\/strong> los servicios dentro de la empresa. Y hay muchos, y hay muchos cambios (en promedio, fusionamos ~100 pull requests a la semana, mientras que muchos servicios no hacen pull requests en absoluto).<\/li>\n<li>Cuando cambia el esquema de datos, el product owner y el equipo que modifica el esquema de datos deben esperar a que Data Engineering complete el c\u00f3digo necesario para que los cambios sean compatibles. Adem\u00e1s, aqu\u00ed llevamos tiempo en que una equipo espera a otro \u2013 algo muy raro. Y no queremos que eso se convierta en una parte \u00abnormal\u00bb del proceso de desarrollo.<\/li>\n<li>Deben estar inmersos en <strong>TODO <\/strong> negocios de la empresa. Una red de pizzer\u00edas parece un negocio simple, pero eso es solo una impresi\u00f3n. Es muy dif\u00edcil reunir en un solo equipo las competencias necesarias para construir un modelo de datos adecuado para toda la empresa.<\/li>\n<li>Es un \u00fanico punto de falla. Cada vez que hay que cambiar los datos que devuelve el servicio o escribir una consulta, todas esas tareas recaen en el equipo de Data Engineering. Como resultado, el equipo tiene un backlog sobrecargado.<\/li>\n<\/ul>\n<p><\/p>\n<blockquote><p>As\u00ed que el equipo se encuentra en la intersecci\u00f3n de una enorme cantidad de necesidades y es poco probable que pueda satisfacerlas. Al mismo tiempo, estar\u00e1 en un estado constante de falta de tiempo y estr\u00e9s. No queremos eso. Por lo tanto, tenemos que pensar en c\u00f3mo resolver estos problemas y, al mismo tiempo, obtener la capacidad de analizar datos.<\/p><\/blockquote>\n<p><\/p>\n<h2 id=\"peretekaya-ot-data-lake-k-data-mesh\">Fluyendo del Data Lake al Data Mesh<\/h2>\n<p><\/p>\n<p>Afortunadamente, no solo nosotros nos hemos hecho esta pregunta. De hecho, este problema ya ha sido resuelto en la industria (\u00a1aleluya!). Solo que en otro campo: el despliegue de aplicaciones. S\u00ed, estoy hablando del enfoque DevOps, donde el equipo determina c\u00f3mo se debe desplegar el producto que est\u00e1n creando. <\/p>\n<p><\/p>\n<p>Un enfoque similar para resolver problemas de Data Lake fue propuesto por Zhamak Dehghani, consultora de ThoughtWorks. Al observar c\u00f3mo abordan estas tareas Netflix y Spotify, escribi\u00f3 un art\u00edculo impresionante <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/martinfowler.com\/articles\/data-monolith-to-mesh.html\">How to Move Beyond a Monolithic Data Lake to a Distributed Data Mesh<\/a><\/noindex>(el enlace a \u00e9l estaba al principio del art\u00edculo). Las ideas principales que hemos extra\u00eddo de \u00e9l son:<\/p>\n<p><\/p>\n<ul>\n<li>Dividir el gran Data Lake en dominios de datos que son muy similares a los dominios del dise\u00f1o orientado a dominios. Cada dominio representa un contexto delimitado.<\/li>\n<li>Los Feature Teams, que son responsables de los dominios de DDD, tambi\u00e9n son responsables de los dominios de datos correspondientes. Ellos mantienen el esquema, hacen cambios en \u00e9l, cargan los datos. Y saben todo: c\u00f3mo modificar la carga de datos sin romper nada cuando la aplicaci\u00f3n cambia. El conocimiento no se pierde. Para abrir los datos, no necesitan ir a ning\u00fan lado. El propio equipo lleva a cabo todo el ciclo de desarrollo, desde el cambio de datos operativos hasta la provisi\u00f3n de datos anal\u00edticos a terceros. Un equipo posee todo lo relacionado con el dominio (tanto el dominio del negocio como el dominio de los datos).<\/li>\n<li>El Data Engineer es un rol dentro del Feature Team. No tiene que ser necesariamente una persona separada, pero es esencial que el equipo tenga esta competencia.<\/li>\n<\/ul>\n<p><\/p>\n<h2 id=\"a-v-eto-vremya-komanda-data-engineering\">Y en ese momento, el equipo de Data Engineering...<\/h2>\n<p><\/p>\n<p>Si imaginamos que todo esto se realiza con un chasquido de dedos, solo queda responder dos preguntas:<\/p>\n<p><\/p>\n<p><strong>\u00bfEn qu\u00e9 se dedicar\u00e1 ahora el equipo de Data Engineering?<\/strong> En Dodo Pizza Engineering ya existe un equipo de plataforma\/SRE. Su objetivo es proporcionar a los desarrolladores herramientas para un despliegue sencillo de servicios. El equipo de Data Engineering desempe\u00f1ar\u00e1 un papel similar, pero para los datos. <\/p>\n<p><\/p>\n<p>Transformar los datos operativos en anal\u00edticos es un proceso complicado. Hacer que los datos anal\u00edticos sean accesibles para toda la empresa es a\u00fan m\u00e1s dif\u00edcil. Precisamente en la resoluci\u00f3n de estos problemas se centrar\u00e1 el equipo de Data Engineering. <\/p>\n<p><\/p>\n<p>Vamos a ofrecer al Feature Team un conjunto c\u00f3modo de herramientas y pr\u00e1cticas, mediante las cuales podr\u00e1n publicar datos de su servicio para el resto de la empresa. Tambi\u00e9n seremos responsables de las partes infraestructurales comunes del data pipeline (colas, almacenamiento seguro, cl\u00fasteres para realizar transformaciones sobre los datos). <\/p>\n<p><\/p>\n<p><strong>\u00bfC\u00f3mo se desarrollar\u00e1n las habilidades de Data Engineer dentro del Feature Team?<\/strong> Con el Feature Team es m\u00e1s complicado. Por supuesto, podr\u00edamos intentar contratar a un Data Engineer en cada uno de nuestros equipos. Pero es muy dif\u00edcil. Encontrar a alguien con una buena experiencia en procesamiento de datos y convencerlo de trabajar dentro de un equipo de producto es complicado. <\/p>\n<p><\/p>\n<p>Una gran ventaja de Dodo es que valoramos la formaci\u00f3n interna. As\u00ed que ahora nuestro plan es el siguiente: el equipo de Data Engineering comienza a publicar los datos de algunos servicios, llora, se pincha, pero sigue comiendo cactus. Una vez que comprendamos que tenemos un proceso listo para la publicaci\u00f3n, comenzaremos a contarles sobre \u00e9l al Feature Team. <\/p>\n<p><\/p>\n<p>Tenemos varias maneras de hacerlo: <\/p>\n<p><\/p>\n<ol>\n<li><noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/dodopizzaio\/blog\/462033\/\">DevForum<\/a><\/noindex>, donde hablaremos sobre c\u00f3mo es el proceso que hemos creado, qu\u00e9 herramientas hay y c\u00f3mo usarlas de manera m\u00e1s efectiva. <\/li>\n<li>Una presentaci\u00f3n en DevForum nos ayudar\u00e1 a recoger comentarios de los desarrolladores de productos. Despu\u00e9s de eso, podremos unirnos a los equipos de producto y ayudarles a resolver problemas con la publicaci\u00f3n de datos, organizar entrenamientos para los equipos. <\/li>\n<\/ol>\n<p><\/p>\n<h2 id=\"potreblenie-dannyh\">Consumo de datos<\/h2>\n<p><\/p>\n<p>Ahora he hablado mucho sobre la publicaci\u00f3n de datos. Pero tambi\u00e9n existe el consumo. \u00bfQu\u00e9 hay al respecto?<\/p>\n<p><\/p>\n<p>Tenemos un equipo incre\u00edble de BI que elabora informes muy complejos para la empresa de gesti\u00f3n. Dentro de Dodo IS hay muchos informes para nuestros socios que les ayudan a gestionar las pizzer\u00edas. En nuestro nuevo modelo, los consideramos como consumidores de datos, cada uno con sus propios dominios de datos. Y son precisamente los consumidores quienes ser\u00e1n responsables de sus propios dominios. A veces, el dominio del consumidor puede describirse con una sola consulta en el almacenamiento anal\u00edtico, lo cual est\u00e1 bien. Pero entendemos que no siempre funcionar\u00e1 as\u00ed. Por eso queremos que la plataforma que crearemos para los equipos de productos tambi\u00e9n pueda ser utilizada por los consumidores de datos (pues en el caso de los informes dentro de Dodo IS, ser\u00e1n los mismos equipos). <\/p>\n<p><\/p>\n<p>As\u00ed es como vemos el trabajo con los datos en Dodo Pizza Engineering. Nos encantar\u00eda conocer tus opiniones al respecto en los comentarios.<\/p>\n<p>Fuente: <a content=\"nofollow\" rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/dodopizzaio\/blog\/475476\/\">habr.com<\/a><\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"<p>\u041f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0442, \u0425\u0430\u0431\u0440! \u041c\u044b \u0432 Dodo Pizza Engineering \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u043b\u044e\u0431\u0438\u043c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 (\u0430 \u043a\u0442\u043e \u0438\u0445 \u0441\u0435\u0439\u0447\u0430\u0441 \u043d\u0435 \u043b\u044e\u0431\u0438\u0442?). \u0421\u0435\u0439\u0447\u0430\u0441 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0438\u0441\u0442\u043e\u0440\u0438\u044f \u043e \u0442\u043e\u043c, \u043a\u0430\u043a \u043d\u0430\u043a\u043e\u043f\u0438\u0442\u044c \u0432\u0441\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043c\u0438\u0440\u0430 Dodo Pizza \u0438 \u0434\u0430\u0442\u044c \u043b\u044e\u0431\u043e\u043c\u0443 \u0441\u043e\u0442\u0440\u0443\u0434\u043d\u0438\u043a\u0443 \u043a\u043e\u043c\u043f\u0430\u043d\u0438\u0438 \u0443\u0434\u043e\u0431\u043d\u044b\u0439 \u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f \u043a \u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432\u0443 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445. \u0417\u0430\u0434\u0430\u0447\u0430 \u043f\u043e\u0434 \u0437\u0432\u0451\u0437\u0434\u043e\u0447\u043a\u043e\u0439: \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u0438\u0442\u044c \u043d\u0435\u0440\u0432\u044b \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u044b Data Engineering. \u041a\u0430\u043a \u043d\u0430\u0441\u0442\u043e\u044f\u0449\u0438\u0435 \u041f\u043b\u044e\u0448\u043a\u0438\u043d\u044b, \u043c\u044b \u043a\u043e\u043f\u0438\u043c \u0432\u0441\u0435\u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u0443\u044e \u0438\u043d\u0444\u0443 \u043e [&hellip;]<\/p>\n","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"author":1,"featured_media":52729,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[688],"tags":[],"class_list":["post-52728","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-administrirovanie"],"aioseo_notices":[],"aioseo_head":"\n\t\t<!-- All in One SEO 5.0.2 - aioseo.com -->\n\t<meta name=\"description\" content=\"\u041f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0442, \u0425\u0430\u0431\u0440! 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