实时数据融合之法,稳定高容错

本文由DataPipeline合伙人&CTO陈雷撰写,分享在实时数据融合中如何确保系统在上下游不稳定、结构变化、流量波动及环境异常时保持稳定。通过策略配置与容错机制,应对各种不确定性,保证业务的连续性和服务级别。

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陈雷 | DataPipeline 合伙人 & CPO
曾任 IBM 大中华区认知物联网实验室服务部首席数据科学家、资深顾问经理。十年管理经验,十五年数据科学领域与金融领域经验。综合交通大数据应用技术国家工程实验室产业创新部主任,西安交通大学软件学院大数据智能创新中心主任,中国电子学会区块链专委会委员。

上周我们发布了“实时数据融合之道,博观约取,价值驱动”,文章提到实时数据既要全面覆盖能被利用的各类数据,也要基于价值分清先后顺序;既要高效释放数据价值,也要选好抓手、切入点。而触客业务因为直接与收入相关,无疑成为实时数据最好的切入点。也正因为其重要性和敏感性,所以大家更为关注实时数据融合过程中的稳定高容错。

不管是绝地求生还是企业级系统,稳定输出都是最重要的。


上下游不稳定时,你得稳定

实时数据在获取与加载过程中,上下游节点一般都是注册机制而不是纳管机制,系统很难实时感知到上下游节点的实际状态和发生的问题,在实际企业环境中,实时数据融合的上下游节点往往在业务连续性和服务级别上高于实时数据融合系统,因此,实时数据的处理需要遵循上下游节点的管理机制,例如认证方式、安全加密方式、连接时长、最大连接数,甚至于日志模式也需要你来适应,更不用说上下游节点可不止一种类型,在充分调研准备和依赖管理机制之外,需要实时数据融合具备足够的策略配置与容错机制来应对上下游系统不稳定带来的不确定性,从而保证自身的稳定性。

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