Data Platform サービス
データがプロジェクトを通過する順序で、7つのサービスをドキュメント化します。
サービスの関係性
7つのサービスのうち、5つはデータがプロジェクトを通過する経路を形成します:取り込み、保存、変換、クエリ、公開。残りの2つは、ステップではなく、すべての条件です。
Connectors は入り口です。プロジェクトが読み取るすべての外部システムを登録し、入ってくるデータの構造を決定し、結果を外部のBIおよびSQLツールに公開します。Lakehouse Manager はプロジェクトがデータについて知っていることです:データセット、テーブル、属性、バケット、系譜、およびアクセスを単一の列まで制御するポリシータグ。Data Processing Engine は、アクション、ワークフロー、ノートブックを通じて、それらを実行するジョブを通じて作業を行います。Analytics Manager はテーブルをクエリ、チャート、ダッシュボードに変換します。Application Services は結果を配送し、認証済みのカスタムAPIまたはデプロイされたWebアプリケーションとして提供します。
2つの横断サービスは最後に来ます。Control Center はすべてのジョブとデプロイメントを監視し、ログと監査トレールを保持し、アラートを発生させ、リソースをスケーリングします。Identity Access Manager は、組織およびプロジェクトレベルで誰が何を読み取り、変更できるかを決定します。
境界は意図的です。接続を登録し、その背後にあるデータをモデリングし、それを埋めるパイプラインを実行するのは3つの異なる作業であり、それらは3つの異なるチームに属することがあります。
コネクタ→
ソースを登録し、入力を制御し、出力を公開します。
Lakehouse Manager→
データセット、テーブル、バケット用のサーバーレスIcebergストレージ
Data Processing Engine→
アクション、ワークフロー、およびそれらを実行するジョブ
Analytics Manager→
レイクハウスをクエリし、ダッシュボードを構築します。
アプリケーションサービス→
認証されたAPIまたはデプロイされたアプリとしてデータを公開します。
Control Center→
メトリクス、ログ、アラート、リソースのスケーリング
Identity Access Manager→
組織およびプロジェクトレベルで誰が何をできるか
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