随着数据驱动的应用程序的持续增长，整合来自多个来源的数据以简化决策的复杂性通常被认为是一个关键挑战。虽然数据构成了分析和运营效率的基础，但处理大数据需要整体的数据驱动策略来进行实时摄取和处理。为了帮助解决这个问题，数据管道使企业能够通过定义一系列的活动来聚集和分析巨大的数据集，将原始数据转换成可操作的见解。
在这篇文章中，我们将深入探讨数据管道如何帮助处理海量数据、关键组件、各种架构选项以及实现最大利益的最佳实践。
什么是数据管道？
数据管道是用于处理原始数据的任务、工具和技术的集合。管道由多个相互关联的步骤组成，这些步骤串联在一起，使数据从其源头移动到目的地进行存储和分析。一旦数据被摄取，它就会被带入这些步骤中，其中一个步骤的输出会作为后续步骤的输入。
在现代技术领域，大数据应用依赖于基于微服务的模型，它允许将单体工作负载分解为具有较小代码库的模块化组件。这鼓励数据在许多系统中流动，一个服务产生的数据是一个或多个服务（应用）的输入。一个有效设计的数据管道有助于管理这些应用中数据的种类、数量和速度。
数据管道的好处
实施一个优化设计的数据管道的主要优势包括。
IT资源优化
在为数据处理应用构建基础设施时，数据管道能够使用可复制的模式--个别管道可以被重新利用并重复用于新的数据流，有助于逐步扩展IT基础设施。可重复的模式也从基础上将安全性融入到架构中，随着应用程序的增长，能够执行可重复使用的安全最佳实践。
增加应用程序的可视性
数据管道有助于扩展对数据如何在系统中流动的共同理解，以及对所使用的工具和技术的可见性。数据工程师还可以为管道内的数据流设置遥测，实现对处理操作的持续监控。
提高生产力
通过对数据处理操作的共同理解，数据团队可以有效地计划新的数据源和数据流，减少整合新数据流的时间和成本。为分析团队提供数据流的全面可视性，也使他们能够提取有意义的见解，从而帮助提高数据的质量。
数据管道的关键组成部分
数据管道通过将数据从一个系统转移到另一个系统，通常有不同的存储实现，来执行数据的充实。这些管道通过转换和整合数据为统一的格式，实现对不同来源的数据的分析。这种转换由处理不同数据操作的各种流程和组件组成。
数据管道的流程
虽然不同的用例需要不同的过程工作流程，但以下是数据管道的一些常见过程。
数据管道的阶段
尽管数据管道的复杂性因用例、需要处理的数据量和处理数据的频率而不同，但以下是数据管道最常见的阶段。
提取/消化
这个阶段涉及到从数据的源头，也就是所谓的源头摄取数据。数据输入点包括物联网传感器、数据处理应用程序、在线交易处理应用程序、社交媒体输入表格、公共数据集、API等。数据管道也可以从存储系统中提取信息，如数据湖和仓库。
转化
这个阶段包含了当数据从一个系统转移到另一个系统时对其所做的改变。数据被转换以确保其符合目标系统所支持的格式，如分析应用程序。
处理
这个阶段包括所有涉及到摄取、转换和加载数据到目标目的地的活动。一些数据处理活动包括分组、过滤、聚合和增强。
同步化
这个过程确保了不同数据源和管道端点之间的数据同步。该阶段主要涉及数据库的更新，以保持数据在管道生命周期的各个阶段的一致性。
数据管道架构选项
为大数据管道构建数据处理架构的三个主要设计选项包括流处理、批处理和lambda处理。
流处理
流处理涉及以连续的数据流摄取数据，并对数据进行部分处理。这种架构的目标是一种快速处理方法，主要用于实时数据处理，其用例包括欺诈检测、日志监控和聚合以及用户行为分析。
批量处理
通过批处理，数据在一段时间内被收集，随后被分批送去处理。与流处理相比，批处理是一种耗时的方法，是为了处理不需要实时的大量数据。批量处理管道通常部署在客户订单、账单和工资单等应用中。
兰姆达处理
Lambda处理是一种混合数据处理部署模型，它将实时流管道与批处理数据流结合起来。这种模式将管道分为三层：批处理、流和服务。
在这个模型中，数据被连续摄入并被送入批处理和流层。批处理层预先计算批处理视图并托管主要数据集。流层处理尚未加载到批处理视图中的数据，因为批处理操作很耗时。服务层创建批处理视图的索引，以便偶尔可以低延迟地查询它们。
数据管道的组件
数据管道的关键组件包括。
- 数据序列化- 数据序列化定义了标准格式，使数据易于识别和访问，并负责将数据对象转换为字节流。
- 事件框架- 这些框架检测导致系统变化的行动和过程。事件被记录下来进行分析和处理，以协助基于应用和用户行为的决策。
- 工作流管理工具--这些工具帮助在一个管道内根据方向性的依赖关系来构造任务。这些工具还简化了管道流程的自动化、监督和管理。
- 消息总线- 消息总线是管道中最关键的组成部分之一，允许系统之间交换数据，并确保不同数据集的兼容性。
- 数据持久性- 数据被写入和读出的存储系统。这些系统通过为不同的数据格式启用标准的数据访问协议，实现了各种数据源的统一。
实施数据管道的最佳实践
为了建立有效的管道，推荐给团队的做法包括：实现并发工作负载的执行，使用具有内置连接性的可扩展工具，投资于适当的数据处理工具，并强制执行数据编目和所有权。
启用并发工作负载的执行
大多数大数据应用都需要同时运行多个数据分析任务。现代数据管道应采用弹性、多集群和共享的架构，能够同时处理多个数据流。架构良好的管道应该从所有数据流中加载和处理数据，下游的数据运营团队可以对其进行分析，以便进一步使用。
使用具有内置连接性的可扩展工具
现代管道是建立在多种框架和工具上的，这些框架和工具可以相互沟通和互动。应该利用具有内置集成功能的工具，以减少在管道中各个子系统之间建立连接的时间、人力和成本。
投资于适当的数据处理工具
由于不一致往往导致数据质量差，建议管道利用适当的数据整理工具来修复不同数据实体中的不一致。有了更干净的数据，数据运营团队可以为有效的决策收集准确的洞察力。
强化数据编目和所有权
保存数据源、拥有数据集的业务流程以及访问这些数据集的用户或流程的日志非常重要。这提供了安全使用的数据集的全面可视性，加强了对数据质量和真实性的信任。编目还可以追踪数据的来龙去脉，使其很容易建立跨管道的数据流路径。
总结
Gartner预测，自动化的重要性将继续上升，以至于"到2025年，90%以上的企业将拥有一个自动化架构。"此外，Gartner预测，"到2024年，企业将通过将超自动化技术与重新设计的操作流程相结合，降低30%的运营成本。"
