一种基于微服务的企业数据中台系统的研究

［摘 要］随着大数据技术的快速发展和企业数据量的激增，现代企业需要一种能够高效、灵活且安全处理数据的系统，以满足企业对数据处理的新需求。文章构建基于微服务的企业数据中台系统，采用微服务架构模式设计，以提高系统的可维护性和可伸缩性。该系统根据企业的具体业务需求，能够进行快速迭代和更新，提供了一个集中化、标准化的数据处理和管理平台，通过数据仓库、元数据管理以及ETL 流程等技术手段来处理数据。实际应用结果显示，基于微服务的企业数据中台系统不仅提升了传统数据处理架构的性能和稳定性，还降低了复杂度和开发成本。该系统能够为企业提供全面、高效的数据支持，满足现代企业数据处理的相关业务处理与拓展。

［关键词］数据中台；微服务；综合管理；数据治理

［中图分类号］TP311.5 ［文献标志码］A ［文章编号］2095–6487（2024）05–0157–04

1 研究背景和目的

在信息化社会中，企业数据的产生和增长速度日新月异，并且这些数据作为企业核心资产之一，蕴含着巨大的商业价值。然而，传统数据处理架构通常难以适应数据量的爆炸式增长以及业务需求的快速变化，这为企业的发展带来了严峻的挑战。为了解决这些问题，基于微服务的企业数据中台系统成为了当前研究的热点。微服务架构通过拆分复杂的业务系统为多个轻量级、高内聚、低耦合的服务，能够实现快速迭代、弹性扩展和灵活部署，提高了系统的可靠性和性能。同时，企业数据中台系统能够统一管理和调度数据资源，实现数据的高效整合、处理和共享，为企业决策提供支持。基于微服务的企业数据中台系统的研究，不仅有助于解决企业数据处理中遇到的难题，还具有深远的意义：①有助于提升企业的数据处理能力，使企业能够更好地利用数据资源，挖掘数据价值，提升业务竞争力；②通过优化系统架构和数据处理流程，能够降低企业的运营成本，提高运营效率；③该系统的研究能够推动信息技术领域的发展和创新，为相关行业提供有益的参考和借鉴。

2 系统架构设计

文章基于微服务的企业数据中台系统通过微服务架构进行构建，总体系统部署灵活，耦合性低，可满足业务快速迭代的总体需求。该系统的总体架构设计如图1 所示。

系统总体主要分为应用能力输出、web 接入层、网关 层、业务处理层和存储层。应用能力输出主要提供web 页面访问和API 接口访问等两种形式，用户可自行选择可视化界面或者服务端能力对接等两种方式，灵活进行能力扩展。web 接入层主要负责门户页面接入、内集接口输出和SSO 登录等能力，将其路由到真正的应用服务器集群，直接面向用户连接或访问的部分，允许终端用户连接到网络。通常使用Nginx 等服务器，进行请求转发、负载均衡等工作。系统中网关层主要是对业务处理层和接入层通过网关和服务器等进行连接，保证系统稳定运行。业务处理层主要负责用户管理、项目初始化、环境治理、部署参数管理、页面操作权限、数据字典管理和日志数据管理等工作。为了保证微服务系统之间数据同步，系统任务处理同时通过设定相关定时任务保证业务数据同步进行处理，主要包括系统同步、需求同步、用户权限同步、自动测试结果同步和质量数据生成。系统存储层主要通过MySQL 和Redis 服务器存储相关数据，保证数据持久性。

3 系统关键技术

3.1 系统网络架构

基于微服务的企业数据中台系统在设计时需要满足7×24 h 不间断运行的需求，因此在物理部署上，采用了高可用、高可靠、高性能的架构设计。系统的网络部署架构如图2 所示。服务器采用双机部署的方式，当一台服务器发生故障或需要进行维护时，另一台服务器可无缝接管，确保服务的连续性。两台服务器之间通常会进行数据的同步或备份，以保证数据的一致性。同时，他们之间也会通过负载均衡机制进行请求的分配，确保每台服务器的负载相对均衡，从而提高整体的服务性能。在保证系统高可用的前提下，通过合理的硬件选型、配置优化以及虚拟化技术等手段，可降低每台服务器的硬件成本和维护成本。另外，系统采用了冗余设计，无论是应用服务器还是Nginx 服务器，都有备份服务器随时待命，确保在发生故障时能够迅速切换。系统还配备了完善的故障恢复机制。当检测到服务器故障或性能异常时，系统会自动触发故障转移和恢复流程，确保服务的不间断运行。在保证高可用的同时，系统也充分考虑了系统的安全性。通过防火墙、入侵检测、数据加密等手段，确保了系统免受外部攻击和数据泄漏的风险。

3.2 数据仓库与元数据管理

数据仓库与元数据在基于微服务的企业数据中台系统中起着非常重要的作用，包括整合来自不同源头的数据，包括关系型数据库、非关系型数据库、日志文件等，形成统一的存储结构，存储历史数据和当前数据，为企业的决策分析提供强大的支持。元数据为数据仓库中的数据提供了详细的描述信息，包括数据的结构、属性、来源、关系等。这使得用户能够更好地理解数据的含义和用途，从而更有效地利用数据。具体的数据仓库与元数据管理如图3 所示。

元数据库主要对业务元数据和技术元数据进行兼容处理，而数据仓库通过底层数据库对数据处理后，再进行多维数据建模分析，另外，其还提供及时的数据查询、数据挖掘和联机分析处理等工作，并通过整合存储数据为决策提供强大支持。元数据则帮助用户理解和定位数据，保障数据的有效利用和准确维护。二者的结合，为企业提供了高效、准确的数据处理和分析能力。

3.3 数据仓库ETL流程

数据仓库ETL 流程的核心功能主要体现在数据抽取、转换和加载3 个关键环节，这些环节共同协作，确保数据从原始状态转变为可用于分析和决策的有效信息。具体的数据仓库ETL 流程如图4 所示。

数据抽取是ETL 流程的起点，其负责从各种分布的、异构的数据源中抽取所需的数据。这些数据源可能包括关系数据库、平面数据文件等。抽取过程不仅涉及数据的收集，还需要根据业务需求进行数据的选择和过滤，确保只提取与目标数据仓库相关的数据。

数据转换是ETL流程中的关键环节。在转换阶段，ETL 工具会对抽取到的数据进行清洗、转换和集成。清洗过程包括去除重复数据、修正错误数据、处理缺失值等，以确保数据的准确性和一致性。转换则涉及将数据按照业务规则进行格式化、计算或聚合等操作，以满足数据仓库的分析需求。集成则是将清洗和转换后的数据整合到一起，形成结构化的数据集。

数据加载是ETL 流程的终点。在这一阶段，经过转换的数据被加载到目标数据仓库中，成为可供分析的数据集。加载过程需要考虑数据的存储结构、索引策略等因素，以确保数据的高效访问和查询性能。整个流程不仅负责将数据从原始状态转变为可用于分析L8T4kzdbhjVvEWXEUvrPvXyxpSevFri6yNK5iu5IJeQ=的形式，还负责确保数据的准确性和一致性，为后续的数据分析、数据挖掘和决策支持提供坚实的基础。通过ETL流程，企业可有效管理和利用海量数据资源，提升数据价值，推动业务的发展和创新。

3.4 实际应用实践

以某市某企业实际的运营为例，该企业面临着海量的数据、用户行为数据以及供应链数据的管理挑战。随着业务的快速扩张，传统的数据处理架构已无法满足企业对于数据实时性、准确性和灵活性的需求。因此，该企业决定引入基于微服务的企业数据中台系统，以提升数据处理能力和业务价值。通过数据中台系统，企业可实时获取各渠道的实际数据、用户行为数据等。利用这些数据进行运营趋势分析、用户画像构建等，帮助企业制订更加精准的营销策略，提升总体业绩。另外通过个性化推荐算法，系统可为用户推荐符合其兴趣和需求的商品或服务，提升用户体验和转化率。

4 结束语

通过对基于微服务的企业数据中台系统的研究，在综合考虑了现阶段企业的实际运行现状和业务需求的基础上，通过整合企业内各部门的数据资源，采用微服务化架构将数据处理、数据服务等功能拆分为多个独立的服务模块。每个服务模块都具备独立的数据库、业务逻辑和接口，实现服务的松耦合和高内聚。另外系统通过数据整合层，将来自不同业务系统的数据进行统一收集、清洗和转换，形成标准化的数据格式。同时系统还支持实时数据流的处理，确保数据的时效性和准确性。通过提供丰富的数据服务接口，包括数据查询、数据分析、数据挖掘等，系统可根据业务需求进行灵活定制和扩展，为企业的业务决策提供有力支持。基于微服务的企业数据中台系统的研究不仅具有重要的实际使用价值，更有着广阔的应用前景。

参考文献

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