基于DataOps的数据开发治理：实现数据流程的自动化和规范化

简介：DataOps（数据操作）是以一种敏捷的方法，用来设计、实施和维护分布式数据架构，支持广泛的开源工具和框架，数据运营的目的是从大数据中获取业务价值。

1、什么是DataOps？

DataOps是一种数据操作（Data Operations）的方法论，旨在实现数据开发、数据部署和数据管理的自动化、协作和规范化。它结合了DevOps（开发运维）的原则和最佳实践，旨在提高组织内数据团队的效率和速度。 DataOps强调数据团队的自动化和协作，通过使用监控、日志记录和自动化工具来实现持续集成、持续交付和持续部署。

它倡导使用容器化技术和云计算来构建灵活、可伸缩的数据管道，使数据团队能够更快地开发、测试和发布数据产品和服务。 

DataOps还关注数据质量和数据治理，在数据流程中加入规范、审核和验证的步骤，以确保数据的准确性、完整性和一致性。通过实施数据治理措施，DataOps帮助组织建立数据可信度和合规性，提高数据的价值和可用性。 

总的来说，DataOps致力于改进数据团队的工作流程和效率，帮助组织更好地管理和利用数据，从而支持业务决策和创新。

DataOps的三要素：持续集成，持续开发，持续部署

2、DataOps和DevOps的区别是什么？

DataOps和DevOps有一些相似之处，但也存在一些关键区别。 

1. 领域不同：DevOps主要关注软件开发与运维，强调开发团队与运维团队之间的协作与沟通，以实现软件交付的快速、高质量和可靠性。而DataOps关注的是数据团队的自动化、协作和规范化，以实现数据开发、数据部署和数据管理的高效和可靠性。 

2. 工作流程不同：DevOps关注软件开发的工作流程，包括代码管理、构建、测试、集成和部署等环节。而DataOps关注数据团队的工作流程，包括数据采集、数据处理、数据集成和数据交付等环节。 

3. 技术工具不同：DevOps通常使用一系列软件开发和运维工具，如代码仓库、持续集成、自动化测试、容器化等。DataOps则更注重数据管理工具和技术，如流数据处理、数据管道、数据质量监控、数据目录等。 

4. 目标不同：DevOps的目标是提高软件交付效率、质量和可靠性，推动快速迭代和持续改进。DataOps的目标是提高数据团队的工作效率、数据质量和数据可用性，以支持业务决策和创新。 

虽然有一些区别，但DataOps和DevOps也存在一些共同点。两者都致力于推动团队协作、自动化和快速交付，以应对快速变化的需求和市场环境。在实践中，DataOps和DevOps可以相互借鉴和结合，以提高整体的数据和软件开发流程效率。

3、基于 DataOps 体系数据开发治理新范式是怎样的？

DataOps 从环境管理开始，每个环境下都可以支持任务的编排、监控和自动化测试。每次进行跨环境的发布时，记录每次发布代码的版本，进行后期排查问题。在发布上线至生产后，数据平台可将上述各个环节串联起来，从开发阶段可以一键发布至测试环境，经测试环境验证后，观察任务实例、数据产出的运行情况，运行无误后可发布至生产环境。

4、有DataOps和无DataOps 开发过程主要的问题是什么？

无DataOps 数据开发的主要问题从数据源，到主数据，再到运营型数据集市，再到数据仓库，最终进行数据分析，整个过程有以下的问题：

• 重复批量的数据移动

• 难以管理的硬编码ETL（工具类SQL编写的ET）

• 单体数据架构

• 业务响应慢

有DataOps 以后开发的模式：从数据源直接实时获取数据，然后进入数据湖，通过流式数据处理，实时数据仓库，规模化的自动数据处理过程等工具构建分析数据管理闭环，最终输出多元化的数据服务。

这样的模式能够带来如下的收益：

• 实时数据移动

• 自动化的设计和代码生成

• 业务场景驱动的规模化技术架构

• 高响应力

5、有DataOps 涉及的主要技术有哪些？

DataOps的技术架构通常是基于现代化的技术栈来实现自动化、协作和规范化的数据开发、部署和管理流程。以下是可能包含在DataOps技术架构中的关键组成部分：

 1. 数据管道和工作流管理：数据管道是DataOps架构中的核心组件，用于构建、管理和执行数据流程。它可以集成不同的数据处理工具、技术和服务，支持数据采集、清洗、转换、运算和发布等操作。流行的数据管道将数据服务和处理节点进行灵活的编排，形成新的数据处理链，工具包括Apache Airflow、Kubeflow Pipelines、Apache NiFi、Puppet等。

2. 容器化与云技术：DataOps借鉴了DevOps的理念，利用容器技术和云计算来实现数据流程的弹性和可移植性。使用容器化技术如Docker和Kubernetes，可以快速搭建、部署和管理数据应用和服务。在云计算平台上部署数据流程可以提供灵活的资源扩展和自动化管理。 

3. 数据质量监控和验证：数据质量是DataOps的重要关注点之一，因此技术架构中通常包括数据质量监控和验证的组件。这些组件可以用于实时监控数据质量指标，比如数据准确性、完整性和一致性，自动化执行数据质量测试和验证规则，并生成质量报告。常用工具包括Great Expectations、Apache Griffin等。

4. 数据目录和元数据管理：为了提供数据可见性和可管理性，DataOps技术架构通常包含数据目录和元数据管理的组件。数据目录用于管理和组织数据资产，提供数据地图、数据文档和数据血缘关系等信息。元数据管理工具可以用于记录和跟踪数据的元数据信息，如来源、结构、质量指标等。常见的工具有Apache Atlas、Collibra等。 

5. 自动化部署和运维：DataOps强调自动化部署和运维数据流程，因此技术架构中通常集成了自动化部署、持续集成和持续交付工具。这些工具可以帮助实现数据流程的快速部署和更新，提供可视化的流程监控和报警，以及自动化的版本控制和回滚能力。常见的工具包括Jenkins、GitLabCI、Azure DevOps等。 

6. 测试和监控：自动化测试和监控的组件是保证数据处理链质量的基础保障，常用的有Stack，DataDog等

值得注意的是，DataOps的技术架构可以根据组织的具体需求和环境而有所差异。它旨在提供自动化、协作和规范化的数据开发和治理流程，因此可以根据实际情况选择和集成合适的技术组件和工具。

DataOps 和数据开发之间存在密切的关系，可以说 DataOps 可以被视为数据开发的一种方法论或者理念。 

DataOps 的主要目标是在数据处理过程中实现持续交付和高效运营，从而提高数据团队的工作效率和数据产品的质量。它涵盖了数据开发、数据工程、数据仓库和数据管道等方面，通过自动化和标准化的流程、工具和实践，来促进数据生命周期的各个阶段的协作和集成。 与数据开发的关系主要体现在以下几个方面： 

1. 自动化开发流程：DataOps 强调使用自动化工具和流程来减少人工干预和提高效率，数据开发也可以借鉴这些实践，通过自动化脚本和工具来提高开发和部署速度。

2. 高效协作和集成：DataOps 强调团队协作和集成，数据开发也需要与其他团队进行紧密合作，比如与数据科学家、业务分析师、数据治理团队等，共同完成数据产品和分析任务。 

3. 持续交付和运营：DataOps 强调持续交付和运营，数据开发也需要考虑数据产品的整个生命周期，包括数据质量检查、数据管道的监控和维护等。 

总的来说，DataOps 提供了一种更加高效和协作的数据开发方法，可以帮助数据开发团队更好地实现业务需求和数据产品的交付。