Современные проекты должны предвосхищать будущие масштабы, тщательно продумывая архитектуру и использование ресурсов, пишет на портале The New Stack Сай Маликиредди, старший инженер-программист компании Walmart.
За последнее десятилетие корпоративная архитектура данных (Enterprise Data Architecture, EDA) претерпела значительные изменения. Я начинал с распределенных вычислительных систем, которые заложили основу для обработки данных в реальном времени. Однако уже первые результаты показали, что традиционная пакетная обработка данных с ее ночными или недельными циклами приводит к существенным задержкам между сбором данных и их осмыслением. Унаследованные системы оказались неспособны достаточно быстро адаптироваться к изменениям на рынке или поддерживать современные внедрения машинного обучения.
Современный ландшафт данных работает в режиме реального времени. Недавно я возглавил разработку платформы клиентских данных (CDP) и B2B-экосистемы, которая служит примером эволюции архитектуры данных. Наша платформа организует потоки данных в реальном времени, используя Apache NiFi для приема, Apache Kafka для потоковой передачи, Apache Flink для обработки и Apache Spark для аналитики. Этот технологический стек ежедневно синхронизирует миллионы клиентских и бизнес-взаимодействий через интеграцию с Salesforce, обрабатывая более 100 млн. событий в час в пиковые периоды.
Облачные платформы поддерживают эту трансформацию. Они обеспечивают эластичность, необходимую для переменных рабочих нагрузок, сохраняя стабильную производительность в пиковые периоды розничной торговли. CDP поддерживает критически важные функции благодаря микросервисной архитектуре, обеспечивая скоринг аудитории в режиме реального времени, персонализацию клиентов в масштабе и автоматическую оптимизацию кампаний. В сфере B2B платформа обеспечивает повышение продаж участников с помощью предиктивной аналитики, улучшает поиск клиентов с помощью моделей МО и реализует стратегии динамического ценообразования на основе рыночных условий и уровней запасов.
Конфиденциальность и соответствие нормативным требованиям определяют архитектурные решения. Разработанная нами система One Identity Graph управляет сложными взаимоотношениями с клиентами, обеспечивая при этом соответствие требованиям CCPA и GDPR. Это решение на основе графов позволило предотвратить утечку данных и снизить регуляторные риски благодаря автоматизированному отслеживанию истории данных, управлению согласием и маскировке данных в режиме реального времени. Эти функции укрепляют доверие клиентов благодаря прозрачной работе с данными и детальному контролю доступа.
Эффект для бизнеса оказывается значительным. Функция платформы по обнаружению мошенничества в режиме реального времени анализирует схемы транзакций по нескольким каналам, предотвращая мошеннические действия до их завершения. Она динамически оптимизирует товарные запасы в тысячах локаций, одновременно обрабатывая данные о точках продаж, обновления цепочки поставок и внешние рыночные факторы. Сбои в цепочке поставок вызывают немедленные оповещения с помощью сложной системы корреляции событий, что позволяет принимать превентивные меры до того, как они отразятся на потребителях.
Периферийные вычисления представляют собой следующий рубеж. Обработка данных ближе к их источнику минимизирует задержки, что очень важно для приложений IoT и принятия решений в режиме реального времени. Наша реализация позволяет сократить расходы на передачу данных на 40% и увеличить время отклика приложений, работающих с клиентами. Модели МО теперь интегрируются непосредственно в конвейеры обработки данных, обеспечивая автоматизированное принятие решений в масштабе благодаря контейнерному развертыванию моделей и разработке функций реального времени.
Технические инновации должны приносить измеримую пользу. Даже сложные системы обработки данных реального времени приносят мало пользы, если не решают конкретные операционные задачи. Возможности команды должны развиваться вместе с архитектурой. Успешное внедрение требует значительных инвестиций в обучение и развитие навыков, особенно в области потоковой обработки, распределенных систем и операций МО.
Архитектура корпоративных данных требует баланса. Несмотря на стремление к возможностям реального времени, надежность системы и целостность данных остаются первостепенными. Современные проекты должны предвосхищать будущие масштабы, тщательно продумывая архитектуру и использование ресурсов. Наша платформа обеспечивает 99,99% бесперебойной работы благодаря автоматическому восстановлению после сбоев, репликации данных и всестороннему мониторингу.
Организации, освоившие эту техническую эволюцию, получают решающие преимущества. Аналитика реального времени превратилась из конкурентного преимущества в важнейшую инфраструктуру. Следующая волна инноваций объединит эти возможности с периферийными вычислениями и автоматизированными системами принятия решений, обеспечивая надежность и безопасность корпоративного уровня и расширяя границы возможного в современной архитектуре данных.
