从“13天”到“0天”延时,揭秘幸福里离线SLA保障最佳实践
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业务痛点
- 幸福里离线数仓数据源包括中台型数据,这类数据没有SLA保障。
- 幸福里离线数仓数据源还包括业务DA以及算法类数据。以算法类数据为例,数据本身在算法团队自身队列当中,由于无法分别出业务需要的重要数据,队列任务可能发生延迟、时效性不强,另外还存在任务交接或权限到期等问题,导致这些数据无法得到有效保障。
- 幸福里离线数仓SLA链路长。相关业务人员提到,“内部最长的链路上游包括800多张表,这里的上游仅局限在幸福里业务内部,还不包括中台”。由此可见,上游任务数之多,且可能涉及跨越多个团队沟通,要最终达成约定SLA,成本将非常高。
解决方案
- 通过数据治理能力,解决任务上游承诺并签署保障SLA的问题。数据治理平台支持任务负责人申报任务,并快速拉起上游完成SLA签署承诺,从而保障链路稳定性,这也是幸福里团队使用的核心功能。
- 通过数据研发能力,解决SLA任务的基线监控问题。在任务多,依赖关系复杂的情况下,很难查找到重要任务的所有上游任务并进行监控。如果监控所有任务,又会产生很多无用报警,导致有用报警被忽略。因此,幸福里团队通过使用DataLeap的数据研发能力,将下游节点作为保障任务加入基线,形成需要监控的任务链路。
- 通过数据质量监控能力,解决Hive表监控问题。针对某些卡点任务进行表监控,一方面保障 SLA 及时性,另一方面保证整体任务准确性。
第一步:圈定SLA保障核心任务
- 线上核心任务,即直接展示给B端经纪人或C端用户的数据。
- 管理驾驶舱数据,包括日报、周报、月报等。
- 重点业务核心看板。例如,2022年幸福里重点业务在福州,因此对需要对福州数据提供优先保障,确保当地经纪人、店长等业务角色能准确、快速获取数据,以便制定相应推广策略。
第二步:制定全局保障方案
第三步:量化SLA效果并复盘
最终效果
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