走好数据中台最后一公里,为什么说数据服务API是数据中台的标配?

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一、数据服务API建设背景

在数字化转型的时代背景下,新需求的大量增长、新技术的不断迭代,“互联网化、数字化”进程的不断深入,越来越多的业务被迁移到互联网上,产生大量的业务交互和对外服务需求,对API接口的需求与日俱增,如何快速提升企业数据开放共享能力,是企业面临数字化转型的关键命题。

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传统的方式如后端开发人员通过 Java 或 Python 等语言进行编写来生成 API 接口,开发周期过长,运维成本太高,已经不能满足企业的需求。企业在数字化转型过程往往面临诸多难题:

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为了更多的解决这些问题,我们在企业开放、共享数据过程中需要确定以下目标:

  • 快速构建 API

  • 系统稳定、数据安全

  • 易于集成使用

  • 授权交付

  • 低成本运维

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二、数据服务平台建设方法论

在分享数据服务平台建设方法论之前,我们先了解一下常见的数据中台应用架构:

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数据服务层作为数据中台整体应用架构中处于中间地位,将数据计算层的结果通过数据API的形式对外共享给数据应用层。数据服务层主要有3个作用:

1、当数据已被整合和计算好之后,需要提供给产品和应用进行数据消费;

2、为了有更好的性能和体验,构建数据服务层,通过接口服务化方式对外提供数据服务;

3、满足应用各种复杂的数据服务需求(简单数据查询服务、复杂数据查询服务、实时数据推送)

而在数据服务层对外提供服务的过程中,经历了从“DWSOA”“OneService”的演变过程。

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从“OneService”数据服务本身来说,主要是解决异构数据源、重复建设、审计运维困难、理解困难这4个问题,通过“OneService”服务,实现主题式数据服务、统一且多样化数据服务、跨源数据服务的服务目标。

因此,若想构建一个完整的数据服务平台,需要具备以下6个要素:

  • 便捷开发,具备低代码化的开发能力

  • 易于管理,API管理操作可视化查询API

  • 易于使用,具备规范化的文档描述信息

  • 安全稳定,服务调用追踪监控、服务使用审计、鉴权等

  • 易于运维,测试、纠查、问题规则配置

  • 性能,负载均衡、高并发

三、基于OneService构建数据体系

了解完“OneService”理论,接下来为大家分享如何基于OneService构建数据体系,主要遵循以下步骤:

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● 第一步:API定义

API的定义包括:快速配置参数、选择排序字段、API类型多样性、数据预览、复制字段等方面。

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API的类型又包括生成API、注册API、服务分组及服务编排这4个方面。

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● 第二步:API发布

API的发布包括测试、提交至API网关、发布至API市场、版本管理这几个方面。

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● 第三步:API调用

API调用包括数据预览、API申请、审批、下载接口文档、正式调用这几个方面。

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● 第四步:调用监控

业务上:对API调用的统计数据进行深入的分析,进而得出关键信息;

技术上:通过API调用的统计图表进行分析可以发现,哪些API最受欢迎;而哪些几乎无人问津,应该被淘汰;

安全上:对调用IP、调用次数进行监控,对调用者进行溯源。

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● 第五步:数据安全

数据安全包括:统一认证鉴权、传输加密、安全组、角色分配、行级权限、调用审批等。

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上述的数据服务API的建设过程,其实正是袋鼠云自研的数栈数据服务EasyAPI产品的落地实践过程。

数据服务(EasyAPI),高效的企业级数据服务产品,通过双模式可视化配置生成与注册API,快速构建OneService数据共享服务,形成企业级的API市场和API服务管理平台,提高数据开放与共享效率。

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同时产品具备以下特点:

  • 快速构建

配置即开发,支持0代码、低代码快速构建API

  • 安全性高

用户认证、监控、传输加密、API级别安全策略、行级权限、角色分配、调用申请审批、调用周期次数的限制、黑白名单

  • 灵活度高

“服务编排“可对不同的API进行组合,支持集成python进行数据处理、支持“条件判断”节点,选择符合条件的分支

  • 配置灵活

横向拓展API网关、缓存

  • 低成本运维

采用Serverless架构,只需关注API本身的业务逻辑,很少考虑运行环境等基础设施

四、API实施落地案例

接下来我们分享三个使用客户的实际案例,为大家介绍EasyAPI如何切实的帮助客户解决问题。

● 金融:某证券公司应用数据服务

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● 学校:某大学应用数据服务

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● 零售:某网络公司应用数据服务

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posted @ 2022-06-23 13:36  数栈DTinsight  阅读(42)  评论(0编辑  收藏  举报