{"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\/fr\/blog\/administrirovanie\/data-mesh-kak-rabotat-s-dannymi-bez-monolita","title":{"rendered":"Data Mesh : comment travailler avec des donn\u00e9es sans monolithe","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"<p>Salut, Habr ! Chez Dodo Pizza Engineering, nous adorons les donn\u00e9es (et qui ne les aime pas de nos jours ?). Voici l'histoire de la fa\u00e7on de rassembler toutes les donn\u00e9es du monde Dodo Pizza et de donner \u00e0 chaque employ\u00e9 de l'entreprise un acc\u00e8s facile \u00e0 cet ensemble de donn\u00e9es. La mission est de garder notre \u00e9quipe Data Engineering sereine.<\/p>\n<p>\n<img decoding=\"async\" alt=\"Data Mesh : comment travailler avec des donn\u00e9es sans monolithe\" 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>Comme de vrais accumulators, nous rassemblons toutes sortes d'informations sur le fonctionnement de nos pizzerias :<\/p>\n<p><\/p>\n<ul>\n<li>nous nous souvenons de toutes les commandes des utilisateurs ; <\/li>\n<li>nous savons combien de temps il a fallu pour pr\u00e9parer la premi\u00e8re pizza \u00e0 Syktyvkar ;<\/li>\n<li>nous voyons combien de temps une pizza refroidit sur l'\u00e9tag\u00e8re chauffante \u00e0 Voronej en ce moment m\u00eame ; <\/li>\n<li>nous conservons des donn\u00e9es sur l'\u00e9limination des produits ;<\/li>\n<li>et bien plus encore. <\/li>\n<\/ul>\n<p><\/p>\n<p>Plusieurs \u00e9quipes sont actuellement responsables de la gestion des donn\u00e9es chez Dodo Pizza, l'une d'elles \u00e9tant l'\u00e9quipe Data Engineering. Aujourd'hui, nous avons la t\u00e2che de donner \u00e0 chaque employ\u00e9 de l'entreprise un acc\u00e8s facile \u00e0 cet ensemble de donn\u00e9es. <\/p>\n<p><\/p>\n<p>Lorsque nous avons commenc\u00e9 \u00e0 r\u00e9fl\u00e9chir \u00e0 la fa\u00e7on de proc\u00e9der et \u00e0 discuter de la t\u00e2che, nous avons trouv\u00e9 une approche tr\u00e8s int\u00e9ressante de la gestion des donn\u00e9es : <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/martinfowler.com\/articles\/data-monolith-to-mesh.html\">Data Mesh<\/a><\/noindex> (lien vers un article magnifique et complet). Ses id\u00e9es correspondent tr\u00e8s bien \u00e0 notre vision de la mani\u00e8re dont nous souhaitons construire notre syst\u00e8me. La suite de l'article pr\u00e9sentera notre r\u00e9interpr\u00e9tation de l'approche et comment nous envisageons son d\u00e9ploiement chez Dodo Pizza Engineering.<\/p>\n<p><\/p>\n<h2 id=\"chto-my-imeem-v-vidu-pod-dannymi\">Que voulons-nous dire par \u00ab donn\u00e9es \u00bb<\/h2>\n<p><\/p>\n<p>Tout d'abord, clarifions ce que nous entendons par donn\u00e9es chez Dodo Pizza Engineering :<\/p>\n<p><\/p>\n<ul>\n<li>Les \u00e9v\u00e9nements envoy\u00e9s par les services (nous avons un bus commun construit avec RabbitMQ) ;<\/li>\n<li>Les enregistrements dans la base de donn\u00e9es (pour nous, c'est MySQL et CosmosDB) ;<\/li>\n<li>Le Clickstream de l'application mobile et du site Web.<\/li>\n<\/ul>\n<p><\/p>\n<p>Pour que l'entreprise Dodo Pizza puisse utiliser ces donn\u00e9es et s'y fier, il est crucial que les conditions suivantes soient remplies :<\/p>\n<p><\/p>\n<ul>\n<li><strong>Elles doivent \u00eatre int\u00e8gres.<\/strong> Nous devons nous assurer de ne pas modifier les donn\u00e9es pendant leur traitement, stockage et affichage. Si l'entreprise ne peut pas faire confiance \u00e0 nos donn\u00e9es, elles n'ont aucune utilit\u00e9.<\/li>\n<li><strong>Elles doivent \u00eatre horodat\u00e9es et ne pas \u00eatre \u00e9cras\u00e9es.<\/strong> Cela signifie qu'\u00e0 tout moment, nous voulons avoir la possibilit\u00e9 de revenir en arri\u00e8re et de consulter les donn\u00e9es de cette p\u00e9riode. Par exemple, savoir combien de pizzas ont \u00e9t\u00e9 vendues le 8 juillet 2018.<\/li>\n<li><strong>Elles doivent \u00eatre fiables.<\/strong> Dans le processus de collecte et de stockage des donn\u00e9es, nous devons non seulement pr\u00e9server l'int\u00e9grit\u00e9, mais aussi la fiabilit\u00e9. Nous ne pouvons pas perdre de donn\u00e9es, des tranches temporelles, car avec elles, nous perdons la confiance de nos clients (tant externes qu'internes).<\/li>\n<li><strong>Ils doivent suivre un sch\u00e9ma stable - nous \u00e9crivons des requ\u00eates sur ces donn\u00e9es.<\/strong> Nous ne souhaiterions pas qu'avec les modifications du code de l'application et le refactoring, elles changent au point que nos requ\u00eates cessent de fonctionner. Celui qui \u00e9crit les requ\u00eates ne saura jamais que vous avez fait un refactoring tant que tout ne s'\u00e9croule pas. Nous ne voulons pas l'apprendre par nos clients.<\/li>\n<\/ul>\n<p><\/p>\n<p>Compte tenu de toutes ces exigences, nous avons conclu que les donn\u00e9es chez Dodo sont un produit. Comme une API publique du service. Par cons\u00e9quent, l'\u00e9quipe qui poss\u00e8de les donn\u00e9es devrait \u00eatre la m\u00eame que celle qui poss\u00e8de le service. De plus, les modifications du sch\u00e9ma de donn\u00e9es doivent toujours \u00eatre r\u00e9trocompatibles.<\/p>\n<p><\/p>\n<h2 id=\"tradicionnyy-podhod--data-lake\">Approche traditionnelle - Data Lake<\/h2>\n<p><\/p>\n<p>Pour r\u00e9soudre les d\u00e9fis de stockage et de traitement fiables des grandes donn\u00e9es, il existe une approche traditionnelle adopt\u00e9e par de nombreuses entreprises manipulant une telle quantit\u00e9 d'informations - le Data Lake. Dans le cadre de cette approche, les ing\u00e9nieurs de donn\u00e9es collectent les informations de tous les composants du syst\u00e8me et les stockent dans un grand entrep\u00f4t (cela peut \u00eatre, par exemple, Hadoop, Azure Kusto, Apache Cassandra ou m\u00eame une r\u00e9plique MySQL, si les donn\u00e9es peuvent y \u00eatre int\u00e9gr\u00e9es). <\/p>\n<p><\/p>\n<p>Ensuite, ces m\u00eames ing\u00e9nieurs \u00e9crivent des requ\u00eates pour cet entrep\u00f4t. La mise en \u0153uvre de cette approche dans Dodo Pizza Engineering implique que l'\u00e9quipe de Data Engineering g\u00e8re le sch\u00e9ma des donn\u00e9es dans l'entrep\u00f4t analytique. <\/p>\n<p><\/p>\n<p>Dans ce sc\u00e9nario, l'\u00e9quipe devient tr\u00e8s triste et voici pourquoi :<\/p>\n<p><\/p>\n<ul>\n<li>Elle doit surveiller les changements dans <strong>TOUS<\/strong> les services de l'entreprise. Et il y en a beaucoup, avec de nombreux changements (en moyenne, nous fusionnons environ 100 pull requests par semaine, tandis que beaucoup de services ne font pas de pull requests du tout).<\/li>\n<li>Lors de la modification du sch\u00e9ma de donn\u00e9es, le product owner et l'\u00e9quipe qui change le sch\u00e9ma de donn\u00e9es doivent attendre que Data Engineering termine le code n\u00e9cessaire pour que les modifications soient support\u00e9es. De plus, il y a longtemps que nous avons des fonctionnalit\u00e9s et la situation o\u00f9 une \u00e9quipe attend l'autre est tr\u00e8s rare. Et nous ne voulons pas que cela devienne une partie \u00ab normale \u00bb du processus de d\u00e9veloppement.<\/li>\n<li>Elle doit \u00eatre immerg\u00e9e dans <strong>TOUT <\/strong> Une entreprise de pizzerias. Cela peut sembler \u00eatre une activit\u00e9 simple, mais en r\u00e9alit\u00e9, c'est tout le contraire. Il est tr\u00e8s difficile de rassembler dans une m\u00eame \u00e9quipe suffisamment de comp\u00e9tences pour construire un mod\u00e8le de donn\u00e9es ad\u00e9quat pour l'ensemble de l'entreprise.<\/li>\n<li>Elle constitue un point de d\u00e9faillance unique. Chaque fois qu'il est n\u00e9cessaire de modifier les donn\u00e9es renvoy\u00e9es par le service ou d'\u00e9crire une requ\u00eate, toutes ces t\u00e2ches incombent \u00e0 l'\u00e9quipe Data Engineering. Au final, l'\u00e9quipe se retrouve avec un backlog surcharg\u00e9.<\/li>\n<\/ul>\n<p><\/p>\n<blockquote><p>Cela signifie que l'\u00e9quipe est \u00e0 l'intersection d'un grand nombre de besoins et il est peu probable qu'elle puisse tous les satisfaire. De plus, elle se trouvera constamment sous pression et stress. Nous ne souhaitons pas cela. Il est donc essentiel de r\u00e9fl\u00e9chir \u00e0 des solutions \u00e0 ces probl\u00e8mes tout en obtenant la capacit\u00e9 d'analyser les donn\u00e9es.<\/p><\/blockquote>\n<p><\/p>\n<h2 id=\"peretekaya-ot-data-lake-k-data-mesh\">En passant du Data Lake au Data Mesh<\/h2>\n<p><\/p>\n<p>Heureusement, cette question ne se posait pas seulement pour nous. En r\u00e9alit\u00e9, un tel probl\u00e8me a d\u00e9j\u00e0 \u00e9t\u00e9 r\u00e9solu dans l'industrie (all\u00e9luia !). Mais dans un autre domaine : le d\u00e9ploiement d'applications. Oui, je parle de l'approche DevOps, o\u00f9 l'\u00e9quipe d\u00e9termine comment d\u00e9ployer le produit qu'elle cr\u00e9e. <\/p>\n<p><\/p>\n<p>Une approche similaire pour r\u00e9soudre les probl\u00e8mes li\u00e9s au Data Lake a \u00e9t\u00e9 propos\u00e9e par Zhamak Dehghani, consultante chez ThoughtWorks. En observant comment des entreprises comme Netflix et Spotify abordent de telles questions, elle a r\u00e9dig\u00e9 un article fascinant <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/martinfowler.com\/articles\/data-monolith-to-mesh.html\">Comment passer au-del\u00e0 d'un Data Lake monolithique vers un Data Mesh distribu\u00e9<\/a><\/noindex>(le lien vers celui-ci \u00e9tait au d\u00e9but de l'article). Les principales id\u00e9es que nous en avons tir\u00e9es :<\/p>\n<p><\/p>\n<ul>\n<li>Diviser un grand Data Lake en domaines de donn\u00e9es, qui ressemblent beaucoup aux domaines de la conception pilot\u00e9e par le domaine (domain-driven design). Chaque domaine est un petit contexte born\u00e9.<\/li>\n<li>Les Feature Teams responsables des domaines DDD sont \u00e9galement en charge des domaines de donn\u00e9es correspondants. Elles conservent le sch\u00e9ma, y apportent des modifications, y chargent des donn\u00e9es. De plus, elles sont parfaitement conscientes de la mani\u00e8re de modifier le chargement des donn\u00e9es sans rien casser lorsque l'application \u00e9volue. Les connaissances restent au sein de l'\u00e9quipe. Pour acc\u00e9der aux donn\u00e9es, elles n'ont pas besoin de se rendre ailleurs. L'\u00e9quipe g\u00e8re l'int\u00e9gralit\u00e9 du cycle de d\u00e9veloppement, des modifications des donn\u00e9es op\u00e9rationnelles \u00e0 la fourniture de donn\u00e9es analytiques \u00e0 des tiers. Une \u00e9quipe d\u00e9tient la propri\u00e9t\u00e9 de tout ce qui est li\u00e9 au domaine (tant le domaine commercial que le domaine des donn\u00e9es).<\/li>\n<li>Data Engineer \u2013 un r\u00f4le au sein de la Feature Team. Ce n'est pas n\u00e9cessairement une personne distincte, mais il est imp\u00e9ratif que l'\u00e9quipe poss\u00e8de cette comp\u00e9tence.<\/li>\n<\/ul>\n<p><\/p>\n<h2 id=\"a-v-eto-vremya-komanda-data-engineering\">Et pendant ce temps, l'\u00e9quipe Data Engineering...<\/h2>\n<p><\/p>\n<p>Si l'on imagine que tout cela se r\u00e9alise d'un simple claquement de doigts, il reste \u00e0 r\u00e9pondre \u00e0 deux questions :<\/p>\n<p><\/p>\n<p><strong>Que va faire l'\u00e9quipe Data Engineering maintenant ?<\/strong> Dans Dodo Pizza Engineering, il existe d\u00e9j\u00e0 une \u00e9quipe plateforme\/SRE. Sa mission est de fournir aux d\u00e9veloppeurs des outils pour un d\u00e9ploiement facile des services. L'\u00e9quipe Data Engineering jouera le m\u00eame r\u00f4le, mais pour les donn\u00e9es. <\/p>\n<p><\/p>\n<p>Transformer des donn\u00e9es op\u00e9rationnelles en donn\u00e9es analytiques est un processus complexe. Rendre les donn\u00e9es analytiques accessibles \u00e0 l'ensemble de l'entreprise est encore plus difficile. C'est pr\u00e9cis\u00e9ment ces probl\u00e8mes que l'\u00e9quipe Data Engineering s'attachera \u00e0 r\u00e9soudre. <\/p>\n<p><\/p>\n<p>Nous avons l'intention de fournir \u00e0 l'\u00e9quipe Feature une s\u00e9rie d'outils et de pratiques qui leur permettront de publier des donn\u00e9es de leur service pour le reste de l'entreprise. Nous serons \u00e9galement responsables des parties communes de l'infrastructure du pipeline de donn\u00e9es (files d'attente, stockage fiable, clusters pour effectuer des transformations sur les donn\u00e9es). <\/p>\n<p><\/p>\n<p><strong>Comment les comp\u00e9tences de Data Engineer appara\u00eetront-elles au sein de l'\u00e9quipe Feature ?<\/strong> Avec l'\u00e9quipe Feature, c'est plus compliqu\u00e9. Bien s\u00fbr, nous pourrions essayer d'embaucher un Data Engineer dans chacune de nos \u00e9quipes. Mais c'est tr\u00e8s difficile. Trouver quelqu'un avec un bon arri\u00e8re-plan en traitement des donn\u00e9es et le convaincre de travailler au sein des \u00e9quipes produits est un vrai d\u00e9fi. <\/p>\n<p><\/p>\n<p>Un grand avantage de Dodo est que nous aimons la formation interne. Ainsi, notre plan est le suivant : l'\u00e9quipe Data Engineering commence \u00e0 publier des donn\u00e9es de certains services, pleurant, se piquant, mais continue \u00e0 manger le cactus. D\u00e8s que nous comprendrons que nous avons un processus pr\u00eat pour la publication, nous commencerons \u00e0 en parler \u00e0 l'\u00e9quipe Feature. <\/p>\n<p><\/p>\n<p>Nous avons plusieurs fa\u00e7ons de proc\u00e9der : <\/p>\n<p><\/p>\n<ol>\n<li><noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/dodopizzaio\/blog\/462033\/\">DevForum<\/a><\/noindex>, o\u00f9 nous expliquerons \u00e0 quoi ressemble le processus que nous avons cr\u00e9\u00e9, quels outils existent et comment les utiliser le plus efficacement possible. <\/li>\n<li>Une pr\u00e9sentation au DevForum nous aidera \u00e0 recueillir des retours des d\u00e9veloppeurs produits. Apr\u00e8s cela, nous pourrons nous joindre aux \u00e9quipes produits et les aider \u00e0 r\u00e9soudre des probl\u00e8mes de publication de donn\u00e9es, organiser des formations pour les \u00e9quipes. <\/li>\n<\/ol>\n<p><\/p>\n<h2 id=\"potreblenie-dannyh\">Consommation des donn\u00e9es<\/h2>\n<p><\/p>\n<p>J'ai beaucoup parl\u00e9 de la publication de donn\u00e9es. Mais il y a aussi la consommation. Qu'en est-il de ce sujet ?<\/p>\n<p><\/p>\n<p>Nous avons une \u00e9quipe BI fantastique qui r\u00e9dige des rapports tr\u00e8s complexes pour la soci\u00e9t\u00e9 de gestion. \u00c0 l'int\u00e9rieur de Dodo IS, il y a de nombreux rapports pour nos partenaires qui les aident \u00e0 g\u00e9rer les pizz\u00e9rias. Dans notre nouveau mod\u00e8le, nous les consid\u00e9rons comme des consommateurs de donn\u00e9es ayant leurs propres domaines de donn\u00e9es. Et ce sont bien les consommateurs qui seront responsables de leurs propres domaines. Parfois, le domaine d'un consommateur peut \u00eatre d\u00e9crit par une seule requ\u00eate dans l'entrep\u00f4t analytique \u2013 et c'est bien. Mais nous comprenons que cela ne fonctionnera pas toujours. C'est pourquoi nous voulons que la plateforme que nous cr\u00e9erons pour les \u00e9quipes produit puisse \u00e9galement \u00eatre utilis\u00e9e par les consommateurs de donn\u00e9es (car pour les rapports \u00e0 l'int\u00e9rieur de Dodo IS, cela concernera les m\u00eames \u00e9quipes). <\/p>\n<p><\/p>\n<p>C'est ainsi que nous voyons le travail avec les donn\u00e9es chez Dodo Pizza Engineering. Nous serions ravis de lire vos pens\u00e9es \u00e0 ce sujet dans les commentaires.<\/p>\n<p>Source : <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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