DataWorks 功能实践速览03期 — 生产开发环境隔离

本文涉及的产品
大数据开发治理平台 DataWorks,不限时长
简介: DataWorks功能实践系列,帮助您解析业务实现过程中的痛点,提高业务功能使用效率!

往期回顾:


通过前两期的介绍,您可以了解使用DataWorks进行数据同步的主要知识点:数据同步方案和资源组,而在实际应用过程中,我们常常会需要将开发和生产环境进行隔离,开发环境用于数据同步测试,生产环境用于生产数据的同步处理。本期就为您介绍DataWorks实现开发与生产环境隔离的主要知识点。功能实践速览03.png


功能推荐:标准模式——开发环境与生产环境隔离

为方便不同安全管控要求的用户生产数据,DataWorks为您提供简单模式标准模式两种工作空间模式,其中简单模式无法设置开发环境和生产环境,而标准模式同时提供开发环境与生产环境,并将两个环境隔离开,您可以分别在开发环境和生产环境中进行数据任务处理。



Part1:简单模式与标准模式的DataWorks工作空间

首先为您介绍两种模式工作空间的主要区别。


简单模式

标准模式

在简单模式工作空间下,一个DataWorks空间下层对应一个MaxCompute项目(或一个EMR集群、Hologres数据库等),该环境即视为生产(PROD)环境。

简单工作空间.png

在标准模式工作空间下,一个DataWorks空间下层对应两个MaxCompute项目(或两个EMR集群、Hologres数据库等),一个视为开发(DEV)环境,一个视为生产(PROD)环境。

标准工作空间.png

由上可见,DataWorks的标准模式工作空间可以将开发、生产环境进行隔离,因此,如果您使用了标准模式后,进行数据访问与权限管控时,开发环境与生产环境的使用注意事项不一致。



Part2:不同模式工作空间的数据访问

您可以在DataWorks的工作空间配置 > 计算引擎信息区域,设置不同模式下,工作空间的数据访问模式。

工作空间数据访问.png

计算引擎类型

环境

标准模式工作空间

简单模式工作空间

(开发环境即生产环境)

MaxCompute

开发环境

页面运行任务(不可选):默认为执行任务者(当前登录者)

页面运行任务(不可选):默认为执行任务者(当前登录者)

调度访问身份(可选):

  • 阿里云主账号
  • 阿里云RAM角色
  • 任务负责人:任务Owner账号的身份

生产环境

调度访问身份(可选):

  • 阿里云主账号
  • 阿里云RAM用户
  • 阿里云RAM角色

E-MapReduce

开发环境

  • 快捷模式下访问身份:统一使用集群内的Hadoop用户。
  • 安全模式下访问身份:任务执行者
  • 快捷模式下访问身份:统一使用集群内的Hadoop用户。
  • 安全模式下访问身份(可选):
    • 任务责任人
    • 阿里云主账号
    • 阿里云RAM用户

生产环境

  • 快捷模式下访问身份:统一使用集群内的Hadoop用户。
  • 安全模式下访问身份(可选):
    • 任务责任人
    • 阿里云主账号
    • 阿里云RAM用户

Hologres

开发环境

页面运行任务(不可选):默认为执行任务者(当前登录者)。

页面运行任务(不可选):默认为执行任务者(当前登录者)

调度访问身份(可选):

  • 阿里云主账号
  • 阿里云RAM用户

生产环境

调度访问身份(可选):

  • 阿里云主账号
  • 阿里云RAM用户



Part3:不同模式工作空间的权限管理特征

DataWorks采取RBAC权限模型供用户管理DataWorks所有页面可见功能以及API的使用权限,同时这套权限体系与MaxCompute的RBAC角色体系存在天然的映射关系,详情可参见 成员及角色管理成员角色与权限关系。不同工作空间类型的权限管理特征与优缺点不一致,以下表格为您对比介绍两种空间类型的权限细分特点。


细分特点

简单模式

标准模式

权限概述

在简单模式空间下,DataWorks的“开发”角色因为与所绑定MaxCompute项目的“Role_Project_Dev” Role进行了映射,因此DataWorks开发角色天然能够读取MaxCompute项目内的所有数据

在标准模式空间下,DataWorks的“开发”角色因为与所绑定MaxCompute项目(dev环境)的“Role_Project_Dev” Role进行了映射,因此:

  • DataWorks开发角色天然能够读取MaxCompute项目(dev环境)内的所有数据。
  • 由于没有和MaxCompute项目(PROD环境)的role映射,因此默认情况下DataWorks开发角色无MaxCompute(PROD环境)的数据权限

优点

简单、方便、易用

仅需要授权数据开发人员“DataWorks开发角色”即可完成所有数据仓库开发工作。

安全、规范

  • 具备安全、规范的代码发布管控流程(包含代码评审、代码DIFF查看等功能),保障生产环境稳定性,避免不必要的因代码逻辑引起的脏数据蔓延或任务报错等非预期情况。
  • 数据访问得到有效管控,数据安全得以保障。

缺点

存在不稳定、不安全的风险。

  • 开发角色可以不经过任何人审批,随时新增、修改代码并提交至调度系统,给生产环境带来不稳定因素。
  • 面向MaxCompute计算引擎时,开发角色默认拥有当前MaxCompute项目所有表的读写权限,可随意对表进行增加、删除和修改等操作,存在数据安全风险。

流程相对复杂,一般情况下无法一人完成所有数据开发、生产流程。



MaxCompute引擎在不同模式下数据库表命名规范

简单模式下不区分开发环境和生产环境,开发库即生产库。标准模式下,支持开发环境和生产环境隔离,开发环境和生产环境的数据库表命名有所区别,如果需要在开发环境访问生产环境的数据库表,请根据以下命名规范严格区分数据库表名,避免误操作生产环境。


环境类型

标准模式

示例

开发环境

项目名_dev.表名

在projectA项目下创建一个开发库表user_info,则数据库表名为:projectA_dev.user_info。

生产环境

项目名.表名

在projectA项目下创建一个生产库表user_info,则数据库表名为:projectA.user_info。


更多的简单模式与标准模式的区别可前往帮助中心



场景实践:

权限管理与规范化数据开发:通过本实践,您可以了解使用标准模式的工作空间时,用户进行数据开发的标准流程与权限管控建议。




相关实践学习
简单用户画像分析
本场景主要介绍基于海量日志数据进行简单用户画像分析为背景,如何通过使用DataWorks完成数据采集 、加工数据、配置数据质量监控和数据可视化展现等任务。
一站式大数据开发治理平台DataWorks初级课程
DataWorks 从 2009 年开始,十ー年里一直支持阿里巴巴集团内部数据中台的建设,2019 年双 11 稳定支撑每日千万级的任务调度。每天阿里巴巴内部有数万名数据和算法工程师正在使用DataWorks,承了阿里巴巴 99%的据业务构建。本课程主要介绍了阿里巴巴大数据技术发展历程与 DataWorks 几大模块的基本能力。 课程目标  通过讲师的详细讲解与实际演示,学员可以一边学习一边进行实际操作,可以深入了解DataWorks各大模块的使用方式和具体功能,让学员对DataWorks数据集成、开发、分析、运维、安全、治理等方面有深刻的了解,加深对阿里云大数据产品体系的理解与认识。 适合人群  企业数据仓库开发人员  大数据平台开发人员  数据分析师  大数据运维人员  对于大数据平台、数据中台产品感兴趣的开发者
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