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数据服务背后的产品技术

返回列表 来源:华体会游戏官网 发布日期:2021-09-28 22:02
 本文摘要:数据服务背后的产品技术主要包括5种33,360种多样的数据服务、生命周期治理、服务静默控制、多版本治理、审计和会计。多样化的数据服务为了快速支持不同服务对数据服务的需求,产生数据服务的方式有很多。通过选择合适的生成方法,可以快速生成适合服务的数据服务。 常见的数据服务生成方法如下。标签服务:与标签管理接口,快速选择所需的标签,并通过设置输出以满足业务场景的数据服务来实现标签服务。这种生成方式主要是针对业务人员,在没有技术基础的情况下,可以以面向服务的方式快速提供数据。

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数据服务背后的产品技术主要包括5种33,360种多样的数据服务、生命周期治理、服务静默控制、多版本治理、审计和会计。多样化的数据服务为了快速支持不同服务对数据服务的需求,产生数据服务的方式有很多。通过选择合适的生成方法,可以快速生成适合服务的数据服务。

常见的数据服务生成方法如下。标签服务:与标签管理接口,快速选择所需的标签,并通过设置输出以满足业务场景的数据服务来实现标签服务。这种生成方式主要是针对业务人员,在没有技术基础的情况下,可以以面向服务的方式快速提供数据。自定义SQL服务化:通过将自定义SQL脚本封装到服务中,直接将数据转换为对外输出的服务能力,从而实现自定义SQL服务化。

在一些对服务灵活性要求较高的场景中,API通常是通过对接数据源、自定义定义SQL来实现的,这对于服务开发人员的SQL编程有一定的要求,需要对数据库存储有一定的了解。算法模型服务:与算法模型接口,通过部署算法模型输出模型服务,实现算法模型服务。算法人员实施的算法模型会在工程和服务中快速实现,让算法人员不具备工程能力的企业也能具备算法工程能力,算法技术也能快速启用业务。

注册API Servicing :企业有一些特殊的API,也需要统一控制。它们支持在数据服务中注册现有的API进行统一的治理和输出,实现注册API的服务。

统一企业的服务导出,统一托管API,形成企业服务能力中心。生命周期治理为API服务提供完整的生命周期治理,可以大大降低日常维护成本,包括API服务的创建、维护、在线/离线、授权和监控。

数据服务生命周期的全链治理主要分为以下几个阶段。(1)服务建立和部署。

服务建立的前提是服务使用场景已经明确,无论是用于报表分析、体育定向人群投放还是金融业务风险控制,还是其他。只有明确定义服务的应用场景和解决任何问题的目的,才能明确定义建立服务时选择哪个服务组件。另外,在完成服务组件的选择后,还要考虑服务部署,服务部署可以分为本地机房服务器、云服务器和远程Docker栈。

准备完成后,可以建立服务。当服务建立时,底层将在选定的情况下部署组件包。部署完成后,平台可以检查服务的成功运行状态、部署历史日志、服务相关的细节和信息等。

(2)服务部署后,只有服务创建者才有权直接使用服务,其他用户必须经过授权才能见面。(3)在建立、部署和授权后,该服务的运行监控服务可以正常使用。在运行和使用过程中,需要一个自动运行和维护监控机制,以确保正常的服务状态。当服务正常运行时,需要能够监控和记录服务的运行时间和历史降级频率等重要参考信息。

这样,一旦服务出现故障,自动运维监控机制可以实时提醒相关人员,从而消除故障造成的损失。(4)服务的更新升级服务部署投入使用后,不稳定。可能会有组件升级、异常数据重配置、情况缩减和扩展等。此时,有必要更新和升级服务。

(5)当服务到期或不需要使用时,需要终止服务,将服务下架,这是服务生命周期的最后阶段。在控制服务提供时,我们需要考虑服务的稳定性和安静性,以确保服务的稳定性和证书的数据和规模可控。在 完整的服务静音保护系统包括以下几个方面:认证机制:支持API和授权应用的认证,识别接口请求的身份。常见的认证机制包括AK认证、访问令牌、JWT等。

黑白名单:支持设置IP黑白名单来控制服务挪用权限。已通过授权或申请批准的申请批准: API可由申请使用。

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在将多版本治理服务应用到详细场景的过程中,需要支持多版本。常见的场景是:不同业务阶段需求的变化会导致服务频繁升级和回滚。服务升级后,旧服务支持的业务短期内无法升级,过渡由原多版支持。蓝绿色部署,灰度验证等场景。

通过对服务的多版本管理,数据服务可以方便地支持服务的多版本切换,同时支持蓝绿色部署和灰度验证,以及业务需求的升级和回滚,有效保证了服务的连续性。主要涉及以下两个关键点。(1)实现在线多版本多版本服务最常见的方式是识别服务的版本,这样用户可以快速区分当前使用的是什么版本,便于不同版本之间的逻辑隔离,从而防止升级时影响原有业务。(2)服务路由控制蓝绿色部署主要是指部署过程中如何保证业务不间断、用户感知最小。

灰度验证是一种新部署的服务能力。用户找一个流量小的部门进行验证,在确认乐城对实际业务没有影响的情况下,再将服务应用到所有流量,是一种分段验证的方法。这两种方法都需要通过服务挪用的路由控制来实现。

蓝绿色部署是两个不同版本之间挪用路由的切换,灰色部署是不同版本上流量的拆分验证。在授权审计、计量和计费服务后,有必要对服务使用情况进行审计和监控。

以服务为工具,统计所有盗用者的信息,总挪用量,乐城挪用频率统计,失败挪用频率统计等。为后续计量计费、会议控制和流量控制提供审计数据依据。审计控制模块为挪用服务API提供全环节追溯,给服务提供者和挪用方带来极大的便利,是服务治理、服务监控、服务分析和服务运维不可或缺的重要模块。

数据服务的审计效能主要包括服务API审计清单、API挪用记录、API挪用失败记录、API挪用方袁泉审计记录。通过审计监控记录,服务经理可以直观地获得服务使用概况。同时,审计模块记录的历史数据支持在线可视化化展现,辅助服务治理者分析服务历史挪用情况,服务API的稳定情况, 服务API的会见时长、乐成率、失败率、高频会见工具等,以及会见的岑岭期 和低谷期等,来制订各阶段的扩缩容计谋。

通过审计控制可以获取许多API相 关信息,通过这些审计效果数据的分析可以整理出以下相关指标:·服务接口挪用接口总计:平台监控所有服务的接口,并将各服务接口调 用信息举行归类、汇总、统计,由此凭据相关权重规则即可分析出热门服务使 用排名,重点监控此类服务工具。差别服务的接口总数也不尽相同,要凭据该 服务组件开发设计而定,可以以服务为研究工具,细分统计服务下的各API调 用情况、超时统计、异常效果分类等。·今日挪用接口总计:统计当天所有挪用过的API情况,可用于统计历史 天天的接口总计数、历史每月接口总计数,为后续计量计费选择何种计费模式 提供数据参数依据,让用户能够对历史使用情况有个大致数据体量的感知,辅 助用户举行相关决议分析。·今日接口挪用时段漫衍:统计当天各个时段的接口数漫衍,用来分析 API挪用的岑岭期和低峰期,资助用户察觉和关注岑岭期挪用上限值,从而合 理摆设相关系统运行时段,错开岑岭,制止同时高并发请求带来系统性能瓶颈 问题等。

·热门挪用接口漫衍:平台通过统计各服务的所有接口总计数来获取热门 接口挪用排名情况,以此来获知哪些接口是挪用相对频繁的,哪些接口是挪用 相对低频的,可以对重点接口举行单独监控,通过自动化接口测试运维等方式 来保障关键系统关键节点接口的稳定性和结实性。数据服务的计量计费主要包罗各个数据服务API挪用量、占用后台资源量 等。

API的计量计费方式包罗两种,划分是按次计费和定时长计费。·按次计费:凭据统计用户挪用API次数来实现计费。

用户按需来选择相 应的API服务,凭据预期盘算需要挪用API的频数来预估自己的挪用次数区间, 数据服务治理系统提供差别挪用次数区间分档供用户选择。·定时长计费:当用户挪用API比力频繁或者有连续挪用API的场景时,可 以定时长计费。例如1个月、3个月、半年、全年,或者自界说时间段。

数据服务作为数据中台对外能力的焦点载体,是毗连业务前台和后台的桥 梁。数据中台能够以提供数据服务的方式直接支撑数据应用,距离业务更近, 让业务更快地发生价值。本章从数据服务的价值出发,首先论述数据服务的界说与定位,简朴形貌 数据服务的4个焦点价值和3大焦点能力,然后重点先容了4种场景数据服务的 界说、特点和构建历程,接着着重说明3种常见数据应用以及和数据服务的关 系,最后先容了数据服务背后的产物和技术。


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