Data Mesh для архитекторов данных
Курс посвящён проектированию Data Mesh как архитектурного подхода к построению современных data-платформ. Он рассматривает, как организовать доменные команды, data products и федеративное управление данными в масштабах организации.
В рамках курса разбираются архитектура Data Mesh, границы доменов, data contracts, метаданные и интеграция с DWH и Lakehouse. Особое внимание уделяется governance, качеству данных, observability и операционной модели платформы.
Дополнительно раскрываются вопросы внедрения, масштабирования и зрелости Data Mesh. Такой подход позволяет выстроить децентрализованную и устойчивую архитектуру данных.
- Введение: концепция Data Mesh и роль архитектора данных
- Контекст и мотивация: ценность Data Mesh для бизнеса и IT
- Основные термины и определения: data product, домен, платформа данных
- Стратегия внедрения Data Mesh: цели, дорожная карта и принципы
- Архитектура Data Mesh: слои, компоненты и взаимодействия
- Проектирование границ доменов и организация доменных команд
- Федеративное управление данными и роль архитекторов
- Data Product как архитектурная единица: состав, интерфейсы, жизненный цикл
- Контракты данных: схемы, верификация, версии и совместимость
- Метаданные, каталог данных и семантика
- Метрики и управление качеством данных: KPI, SLI/SLO, тестирование
- Безопасность, политика доступа и соответствие требованиям
- Архитектура платформы данных: инфраструктура, DataOps и облачные решения
- Интеграция с Data Warehouse и Lakehouse: подходы, паттерны, совместимость
- Хранилища и форматы данных: Delta Lake, Iceberg, Parquet, ORC
- Архитектурные паттерны интеграции: data contracts, data federation, virtualization
- Потоки данных: архитектура событий и пакетной обработки
- Оркестрация данных: Airflow, Dagster, Prefect
- Управление качеством и observability в потоках Data Mesh
- CI/CD и тестирование data products
- Эксплуатация: операционная модель, SLA/SLO, инцидент-менеджмент
- Наблюдаемость и мониторинг: логи, трассировка, метрики
- Роли и компетенции: доменные команды, платформа, управленческая роль
- Риски, ограничения и типичные ошибки внедрения
- Развитие, масштабирование и зрелость Data Mesh: уровни зрелости
- Практические кейсы по отраслям: финансы, розничная торговля, телеком
- Архитектурные решения и чертежи: образцы архитектуры Data Mesh
- Внедрение governance: федеративная модель, политики и процедуры
- Этические и правовые аспекты работы с данными
- Тренды и будущее Data Mesh: новые технологии и эволюции
- Чек-листы внедрения и план действий на старте
