推荐 | AllData开源数据中台技术分享

本文涉及的产品
数据管理 DMS,安全协同 3个实例 3个月
推荐场景:
学生管理系统数据库
阿里云百炼推荐规格 ADB PostgreSQL,4核16GB 100GB 1个月
云原生数据仓库AnalyticDB MySQL版,基础版 8ACU 100GB 1个月
简介: AllData数据中台架构师团队全面解析开源项目[alldata](https://github.com/alldatacenter/alldata),涵盖功能设计、架构分析及源码解读。团队分享了项目总结、发展规划,推荐关注公众号“大数据商业驱动引擎”以获取更多信息。他们讨论了数据治理、调度引擎、商业化探索及未来规划,涉及元数据管理、数据安全、Airflow调度引擎等。此外,还介绍了数据平台功能,如用户管理、权限控制,并提到了商业化版本的源码支持。鼓励用户参与社区交流,共同推动项目发展。

近期,AllData数据中台架构师团队对开源项目alldata进行全方位的分享,包括开源项目的功能设计,架构分析,源码解读等多方面的内容。Github项目地址:https://github.com/alldatacenter/alldata

    1. 分享了AllData的总结、未来发展规划和商业化演示;
    1. 提到了关注公众号-大数据商业驱动引擎,以及进入体验群的信息;
    1. 分享了团队在功能开发、商业化功能开发、新版本发布、公司团队建设、软件销售合同和发票支持等多个方面的努力和成果。
    1. 讨论了涉及到的难点和挑战,包括数据中台组件众多、大数据组件了解不足等问题。最后,提到了一个全新架构设计版本发布,以及老会员升级新会员的优惠。
      一、数据治理-元数据管理框架、数据质量与开源项目实践

主要讨论了一个数据治理框架的数据质量、数据安全、元数据管理等方面的问题。

首先,提到了一个名为Ranger的框架,介绍了相关使用流程。其次,关于数据安全,提到了Spark、Hadoop、ES等目录存储表的权限管理。然后介绍了实时IDE,目前已经实现了蓝图,能点击、运行和正常提交任务。最后,提到了一个名为智能数仓建模的项目,用于OLAP、数仓建模、数仓规划等建设。

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二、调度引擎与商业版代码的介绍

主要讨论了调度引擎和框架的选择,以及面临的挑战。首先,会议提到了Airflow作为国内一等一的调度引擎,有较多用户使用。

最后,会议分析了当前面临的挑战,包括开发组件难度大、前端页面渲染慢、大数据中台使用流程不够丝滑等。此外,还讨论了开源框架的使用、部署和运行问题,以及资源调动、数据平台等方面的应用。

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三、数据平台的使用与商业化探索

主要讲述了未来五年数据中台和AIOPS平台的规划。首先,会使用一套完整的框架来支撑制定过程,包括未来五到十年的数据中台研发迭代周期,会进一步做更多的开源产品功能建设。其次,会对接更多大模型应用的场景。然后介绍了DataOps,MLOps的场景,以及将接入更多大模型的场景。

接着,介绍了AllData数据中台功能,包括元数据管理、数据量、数据比对等,并提到离线调度采集Python, SQL, FlinkSQL等。最后,介绍了实时开发功能,并分享了开源项目的一些组件和互联互通方式。
数据中台的功能与应用

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主要介绍了数据中台的功能和应用,包括用户管理、角色配置、权限管理等。同时,提到了新版商业版提供了较多功能源码,企业用户可以选型使用创始版、尊贵会员和高级会员版等会员通道商业版源码,以及购买会员获取商业版源码的多个方式。

此外,还介绍了数据中台在项目中的应用,如数据采集、数据治理、报表等。最后,提到了实时开发、stream功能、data功能等新功能,并建议关注如何完成目标客户的核心需求。

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四、数据平台的使用与商业化探索

主要讲述了未来五年数据中台和AIOPS平台的规划。首先,会使用一套完整的框架来支撑制定过程,包括未来五到十年的数据中台研发迭代周期,会进一步做更多的开源产品功能建设。其次,会对接更多大模型应用的场景。然后介绍了DataOps,MLOps的场景,以及将接入更多大模型的场景。

接着,介绍了AllData数据中台功能,包括元数据管理、数据量、数据比对等,并提到离线调度采集Python, SQL, FlinkSQL等。最后,介绍了实时开发功能,并分享了开源项目的一些组件和互联互通方式。
数据中台的功能与应用

主要介绍了数据中台的功能和应用,包括用户管理、角色配置、权限管理等。同时,提到了新版商业版提供了较多功能源码,企业用户可以选型使用创始版、尊贵会员和高级会员版等会员通道商业版源码,以及购买会员获取商业版源码的多个方式。

此外,还介绍了数据中台在项目中的应用,如数据采集、数据治理、报表等。最后,提到了实时开发、stream功能、data功能等新功能,并建议关注如何完成目标客户的核心需求。

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五、数据平台的使用与未来规划

主要讲述了近三年或近五年内的产品策略,包括终身免费使用、打包销售和按年收费等。同时,介绍了数据平台的使用流程,包括创建群、加主机、选服务角色等。

此外,还提到了数据质量平台,可以帮助用户更好地了解数据。最后,鼓励大家在社群中分享AllData数据中台产品使用经验,以提高产品的价值。

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六、开源作者分享项目经验与未来规划

主要讲述了项目的发展历程和未来规划。该项目已经存在了4年半到5年的时间,目前正在进行商业化产品的开发。项目团队将不断完善和优化产品,以满足更多用户的需求。

同时,会议还提到了开源社区的重要性,鼓励大家关注公众号,视频号,获取更多AllData数据中台知识库内容,商业版架构,AllData数据中台核心优势。

最后,会议强调了在咨询问题时,希望大家能关注开源项目AllData社区文档,更快的获取关于AllData数据中台的知识内容

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七、关注公众号与会员升级流程
主要介绍了视频号关注、公众号关注、教程视频扫码关注等内容,并提到了正式发版和试用的情况。同时,会议还讨论了会员升级的问题,提到了老会员的版本升级需要补差价,以及源码会一次性提供给大家。最后,强调了项目的发展方向,鼓励大家继续深入挖掘。
加入AllData数据中台技术社区:https://docs.qq.com/doc/DVHlkSEtvVXVCdEFo

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AllData是一个可定义的数据中台,采用Wujie微前端架构和可插拔后端设计,提供全链路数字化解决方案。它包括数据平台、数据中台、机器学习平台和大模型应用,旨在连接和优化数据处理流程。项目已在GitHub上开源(https://github.com/alldatacenter/alldata),并提供了详细的官方文档和安装指南。AllData 2.0版本针对商业版和开源版的功能进行了区分,商业版在稳定性方面表现更优,同时增加了数据平台等功能。项目团队积极参与开源社区,致力于提供稳定的架构和不断改进的用户体验。
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