课程概要

案例背景:
数据中台的核心在于数据模型的复用，打破原有的烟囱式的开发模式，通过抽象公共数据层，将数据以服务化的方式在不同的数据产品之间进行共享。所以在数据中台的模式下，大数据任务之间存在高度复杂的依赖关系，就像一张大网，一个任务异常，可能会导致下游很多模型和指标，这就对大数据任务的研发和运维管理带来诸多挑战：

1. 如何选择一个成熟的开源调度系统，支撑数据中台的海量任务调度？
2. 如何实现海量任务的精细化运维和管理
3. 如何保障质量的前提下，实现研发效率的最大化
4. 如何在资源隔离的前提下，实现高效的数据测试？

解决思路:
本次分享，将结合网易在数据中台构建过程中遇到的真实案例，为大家介绍网易在海量任务高效研发和运维管理方面的实践。网易任务调度系统基于开源azkaban项目进行深度改造，包括：新增“跨流依赖”、“并发链式补数据”、“节点前后置动作”、“公共资源”等特性；同时针对 Azkaban 服务在运维能力的不足，实现了“高可用”、“平滑升级”。基于 Azkaban之上，我们搭建了智能任务运维中心系统，提供了基线预警、任务智能诊断、全链路影响分析、关键链路分析、冻结池、加速器等特性，保障了数据中台每天能够按时、正确的产出数据。同时，网易还在大数据研发领域，构建了数据测试中心，实现了大数据研发的CI/CD devops pipleline，在数据研发效率和质量方面做了最佳实践探索。


成果：
1. 网易Azkaban 每日有20W的任务调度，有1W多任务依赖关系。
2. 任务运维中心，帮助严选构建了基于基线的任务管理模式，基于基线预警的能力，实现了8W任务的精细化管理，任务完成率达到了96.14%，首次实现了S级大促数据零延迟。
3. 通过构建CI/CD Devops pipleline， 同时数据质量的问题下降了60%。
4. 通过数据沙箱的构建，在物理集群完全隔离的前提下，实现了一套代码，透明发布，任务发布效率提升300%。

听众收益

1. 对大数据海量任务调度系统的架构设计，关键技术实现，技术选型有深入的理解。
2. 对数据中台模式下，大量任务高度依赖，如何管理这些任务，确保任务正确、按时产出，提供了新的思路。
3. 对如何保障质量的前提下，如何实现敏捷的大数据开发，打造CI/CD Pilpleline有深入的掌握。