{"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\/it\/blog\/administrirovanie\/data-mesh-kak-rabotat-s-dannymi-bez-monolita","title":{"rendered":"Data Mesh: come gestire i dati senza un monolite","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"<p>Ciao, Habr! In Dodo Pizza Engineering amiamo molto i dati (e chi non li ama oggi?). Ora vi racconteremo come raccogliere tutti i dati del mondo Dodo Pizza e fornire a qualsiasi dipendente dell'azienda un accesso conveniente a questo vasto insieme di dati. L'obiettivo \u00e8: mantenere i nervi saldi per il team di Data Engineering.<\/p>\n<p>\n<img decoding=\"async\" alt=\"Data Mesh: come gestire i dati senza un monolite\" 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>Proprio come dei veri collezionisti, accumuliamo ogni tipo di informazione sul funzionamento delle nostre pizzerie:<\/p>\n<p><\/p>\n<ul>\n<li>ricordiamo tutti gli ordini degli utenti; <\/li>\n<li>sappiamo quanto tempo ci \u00e8 voluto per preparare la prima pizza a Syktyvkar;<\/li>\n<li>vediamo quanto tempo una pizza sta raffreddando su un ripiano riscaldato a Voronezh in questo momento; <\/li>\n<li>conserviamo i dati sulle scorte di prodotti;<\/li>\n<li>e molto, molto altro. <\/li>\n<\/ul>\n<p><\/p>\n<p>Attualmente, diversi team si occupano della gestione dei dati in Dodo Pizza, uno dei quali \u00e8 il team di Data Engineering. Ora, abbiamo il compito di fornire a qualsiasi dipendente dell'azienda un accesso comodo a questo ampio insieme di dati. <\/p>\n<p><\/p>\n<p>Quando abbiamo iniziato a pensare a come realizzarlo e abbiamo cominciato a discutere il compito, abbiamo trovato un approccio molto interessante alla gestione dei dati - <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/martinfowler.com\/articles\/data-monolith-to-mesh.html\">Data Mesh<\/a><\/noindex> (nel link troverete un enorme e splendido articolo). Le sue idee si sono incastrate molto bene nella nostra visione di come vogliamo costruire il nostro sistema. Pi\u00f9 avanti nell'articolo troverete la nostra reinterpretazione dell'approccio e come lo vediamo implementato in Dodo Pizza Engineering.<\/p>\n<p><\/p>\n<h2 id=\"chto-my-imeem-v-vidu-pod-dannymi\">Cosa intendiamo per 'dati'<\/h2>\n<p><\/p>\n<p>Per iniziare, definiamo cosa intendiamo per dati in Dodo Pizza Engineering:<\/p>\n<p><\/p>\n<ul>\n<li>Eventi inviati dai servizi (abbiamo un bus aziendale costruito con RabbitMQ);<\/li>\n<li>Registrazioni all'interno del database (per noi si tratta di MySQL e CosmosDB);<\/li>\n<li>Clickstream dall'app mobile e dal sito web.<\/li>\n<\/ul>\n<p><\/p>\n<p>Affinch\u00e9 il business di Dodo Pizza possa utilizzare questi dati e fare affidamento su di essi, \u00e8 importante che vengano rispettate le seguenti condizioni:<\/p>\n<p><\/p>\n<ul>\n<li><strong>Devono essere integri.<\/strong> Dobbiamo essere certi di non alterare i dati durante il loro trattamento, conservazione e visualizzazione. Se il business non pu\u00f2 fidarsi dei nostri dati, non saranno di alcuna utilit\u00e0.<\/li>\n<li><strong>Devono avere un timestamp e non possono essere sovrascritti.<\/strong> Questo significa che in qualsiasi momento vogliamo avere la possibilit\u00e0 di tornare indietro e vedere i dati di quel periodo. Ad esempio, sapere quante pizze sono state vendute l'8 luglio 2018.<\/li>\n<li><strong>Devono essere affidabili.<\/strong> Durante la raccolta e la conservazione dei dati non dobbiamo perdere solo l'integrit\u00e0, ma anche l'affidabilit\u00e0. Non possiamo permetterci di perdere dati, intervalli di tempo, perch\u00e9 cos\u00ec facendo perdiamo la fiducia dei nostri clienti (sia esterni che interni).<\/li>\n<li><strong>Devono avere uno schema stabile \u2013 scriviamo query su questi dati.<\/strong> Non ci piacerebbe affatto che con le modifiche al codice dell'applicazione, con il refactoring, cambiassero al punto da far smettere di funzionare le nostre query. Chi scrive le query non sapr\u00e0 mai che hai fatto un refactoring finch\u00e9 tutto non va in frantumi. Non ci piacerebbe saperlo dai clienti.<\/li>\n<\/ul>\n<p><\/p>\n<p>Tenendo conto di tutti questi requisiti, siamo giunti alla conclusione che i dati in Dodo sono un prodotto. Proprio come un'API pubblica del servizio. Di conseguenza, il team che possiede i dati deve essere lo stesso che possiede il servizio. Inoltre, le modifiche allo schema dei dati devono essere sempre retrocompatibili.<\/p>\n<p><\/p>\n<h2 id=\"tradicionnyy-podhod--data-lake\">Approccio tradizionale \u2013 Data Lake<\/h2>\n<p><\/p>\n<p>Per affrontare le necessit\u00e0 di un'archiviazione e un trattamento affidabile dei big data, esiste un approccio tradizionale adottato in molte aziende che lavorano con questo insieme di informazioni: Data Lake. In questo approccio, gli ingegneri dei dati raccolgono informazioni da tutti i componenti del sistema e le accumulano in un grande magazzino (pu\u00f2 essere, ad esempio, Hadoop, Azure Kusto, Apache Cassandra o persino una replica MySQL, se i dati ci stanno). <\/p>\n<p><\/p>\n<p>Successivamente, questi stessi ingegneri scrivono query su questo magazzino. L'implementazione di questo approccio in Dodo Pizza Engineering implica che il team di Data Engineering posseder\u00e0 lo schema dei dati all'interno del magazzino analitico. <\/p>\n<p><\/p>\n<p>Con questo sviluppo della situazione, il team diventa un po\u2019 triste e ecco perch\u00e9:<\/p>\n<p><\/p>\n<ul>\n<li>Deve tenere traccia delle modifiche in <strong>TUTTI<\/strong> i servizi all'interno dell'azienda. E ce ne sono molti e le modifiche sono tante (in media mergiamo circa 100 pull request a settimana, mentre molti servizi non fanno affatto pull request).<\/li>\n<li>Al momento della modifica dello schema dei dati, il product owner e il team che modifica lo schema dei dati devono attendere che il Data Engineering scriva il codice necessario per supportare le modifiche. Gi\u00e0 da tempo, stiamo affrontando situazioni in cui un team aspetta un altro \u2013 molto rare. E non vogliamo che questo diventi una parte 'normale' del processo di sviluppo.<\/li>\n<li>Deve essere coinvolta in <strong>TUTTO <\/strong> il business dell'azienda. La rete di pizzerie sembra un business semplice, ma \u00e8 solo un'apparenza. \u00c8 molto difficile raccogliere in un solo team competenze sufficienti per costruire un modello di dati adeguato per tutta l'azienda.<\/li>\n<li>\u00c8 un punto unico di fallimento. Ogni volta che \u00e8 necessario modificare i dati restituiti dal servizio o scrivere una richiesta, tutte queste attivit\u00e0 ricadono sul team Data Engineering. Di conseguenza, il team ha un backlog sovraccarico.<\/li>\n<\/ul>\n<p><\/p>\n<blockquote><p>Cos\u00ec, il team si trova all'incrocio di un'infinit\u00e0 di esigenze e difficilmente riuscir\u00e0 a soddisfarle. Inoltre, sar\u00e0 in uno stato di costante fretta e stress. Non vogliamo che sia cos\u00ec. Dobbiamo quindi pensare a come risolvere questi problemi e al contempo avere la possibilit\u00e0 di analizzare i dati.<\/p><\/blockquote>\n<p><\/p>\n<h2 id=\"peretekaya-ot-data-lake-k-data-mesh\">Passando da Data Lake a Data Mesh<\/h2>\n<p><\/p>\n<p>Fortunatamente, non siamo stati gli unici a porci questa domanda. Infatti, un problema simile \u00e8 gi\u00e0 stato affrontato nel settore (alelujah!). Solo in un'altra area: il deployment delle applicazioni. S\u00ec, parlo dell'approccio DevOps, in cui il team definisce come deve essere distribuito il prodotto che stanno creando. <\/p>\n<p><\/p>\n<p>Un approccio simile per risolvere i problemi del Data Lake \u00e8 stato proposto da Zhamak Dehghani, consulente di ThoughtWorks. Osservando come Netflix e Spotify affrontano tali sfide, ha scritto un articolo straordinario <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>(il link era all'inizio dell'articolo). Le idee principali che abbiamo ricavato sono:<\/p>\n<p><\/p>\n<ul>\n<li>Dividere un grande Data Lake in domini di dati, che sono molto simili ai domini del domain-driven design. Ogni dominio \u00e8 un piccolo bounded context.<\/li>\n<li>Le Feature Team, responsabili dei domini DDD, sono anche responsabili dei relativi domini di dati. Gestiscono lo schema, apportano modifiche e caricano i dati. E sanno come modificare il caricamento dei dati senza rompere nulla quando l'applicazione cambia. Le conoscenze non vanno perse. Per accedere ai dati non devono andare da nessuna parte. Il team gestisce l'intero ciclo di sviluppo, dalla modifica dei dati operativi alla fornitura di dati analitici a terzi. Un team possiede tutto ci\u00f2 che \u00e8 collegato al dominio (sia il dominio aziendale che quello dei dati).<\/li>\n<li>Il Data Engineer \u00e8 un ruolo all'interno della Feature Team. Non deve per forza essere una persona separata, ma \u00e8 essenziale che il team possieda questa competenza.<\/li>\n<\/ul>\n<p><\/p>\n<h2 id=\"a-v-eto-vremya-komanda-data-engineering\">Nel frattempo, il team Data Engineering...<\/h2>\n<p><\/p>\n<p>Se immaginiamo che tutto ci\u00f2 venga realizzato con un semplice clic, rimangono da rispondere a due domande:<\/p>\n<p><\/p>\n<p><strong>Di cosa si occuper\u00e0 ora il team Data Engineering?<\/strong> In Dodo Pizza Engineering c'\u00e8 gi\u00e0 un team piattaforma\/SRE. Il suo compito \u00e8 fornire agli sviluppatori gli strumenti per un semplice deployment dei servizi. Il team Data Engineering avr\u00e0 un ruolo simile, ma per i dati. <\/p>\n<p><\/p>\n<p>Trasformare i dati operativi in dati analitici \u00e8 un processo complesso. Rendere i dati analitici accessibili a tutta l'azienda \u00e8 ancora pi\u00f9 difficile. Sar\u00e0 proprio questo il compito del team Data Engineering. <\/p>\n<p><\/p>\n<p>Intendiamo fornire alle Feature Team un insieme di strumenti e pratiche che consentano loro di pubblicare i dati dal loro servizio per il resto dell'azienda. Sar\u00e0 inoltre nostra responsabilit\u00e0 gestire le parti infrastrutturali comuni del data pipeline (code, archiviazione sicura, cluster per l'esecuzione delle trasformazioni sui dati). <\/p>\n<p><\/p>\n<p><strong>Come acquisiranno le competenze di Data Engineer all'interno della Feature Team?<\/strong> La situazione \u00e8 pi\u00f9 complicata con le Feature Team. Certamente, potremmo provare a assumere un Data Engineer in ciascuno dei nostri team. Ma \u00e8 molto difficile. Trovare una persona con una buona esperienza nell'elaborazione dei dati e convincerla a lavorare all'interno di un team di prodotto \u00e8 complicato. <\/p>\n<p><\/p>\n<p>Un grande vantaggio di Dodo \u00e8 che amiamo la formazione interna. Pertanto, il nostro piano attuale \u00e8 questo: il team Data Engineering inizia a pubblicare i dati di alcuni servizi, piange, si fa male, ma continua a mangiare il cactus. Non appena capiremo di avere un processo pronto per la pubblicazione, iniziamo a parlarne alla Feature Team. <\/p>\n<p><\/p>\n<p>Abbiamo diversi modi per farlo: <\/p>\n<p><\/p>\n<ol>\n<li><noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/dodopizzaio\/blog\/462033\/\">DevForum<\/a><\/noindex>un incontro in cui parleremo di come appare il processo che abbiamo creato, quali strumenti ci sono e come utilizzarli nel modo pi\u00f9 efficace. <\/li>\n<li>Una presentazione al DevForum ci aiuter\u00e0 a raccogliere feedback dagli sviluppatori di prodotto. Dopo, saremo in grado di unirci ai team di prodotto e aiutarli a risolvere le questioni relative alla pubblicazione dei dati, organizzando formazioni per i team. <\/li>\n<\/ol>\n<p><\/p>\n<h2 id=\"potreblenie-dannyh\">Consumo dei dati<\/h2>\n<p><\/p>\n<p>Finora ho parlato molto della pubblicazione dei dati. Ma c'\u00e8 anche il consumo. Cosa possiamo dire al riguardo?<\/p>\n<p><\/p>\n<p>Abbiamo un fantastico team BI che redige report molto complessi per la societ\u00e0 di gestione. All'interno di Dodo IS ci sono molti report per i nostri partner, che li aiutano a gestire le pizzerie. Nella nostra nuova modello, li consideriamo come consumatori di dati, ognuno con i propri domini di dati. Saranno proprio i consumatori a gestire i propri domini. A volte, il dominio del consumatore pu\u00f2 essere descritto da una singola query nel data warehouse \u2013 e questo va bene. Ma comprendiamo che non funzioner\u00e0 sempre. Per questo motivo vogliamo che la piattaforma che costruiremo per i team di prodotto possa essere utilizzata anche dai consumatori di dati (infatti, nel caso dei report all'interno di Dodo IS \u2013 saranno gli stessi team). <\/p>\n<p><\/p>\n<p>Ecco come vediamo il lavoro con i dati in Dodo Pizza Engineering. Saremmo felici di leggere le vostre opinioni a riguardo nei commenti.<\/p>\n<p>Fonte: <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 5.0.0.1 - aioseo.com -->\n\t<meta name=\"description\" content=\"\u041f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0442, \u0425\u0430\u0431\u0440! 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