CDC, ETL и потоковая загрузка данных из 1С
Этот курс раскрывает современные подходы к интеграции данных из 1С в аналитическое хранилище через CDC, ETL и streaming-архитектуры. Он показывает, как организовать потоковую загрузку данных в near real-time и обеспечить стабильную работу аналитических конвейеров.
Рассматриваются методы захвата изменений, интеграция с Kafka, Flink и Spark, проектирование data pipeline и построение Lakehouse-архитектуры для 1С. Особое внимание уделяется качеству данных, SLA, мониторингу и масштабированию потоковых систем.
Курс ориентирован на компании, которые хотят перейти от пакетной выгрузки к современной архитектуре потоковой аналитики.
- Введение в CDC, ETL и потоковую загрузку: цели для 1С и аналитики
- Терминология и концепции: CDC, ETL, ELT, streaming, batch
- Контекст применения: бизнес-кейсы и требования к аналитическим хранилищам из 1С
- Архитектура данных для цифровой трансформации: слои, принципы интеграции и управления данными
- Архитектурные паттерны интеграции данных: централизованный конвейер, data mesh, гибкая архитектура
- Методы захвата изменений: журнал изменений, триггеры, лог-based CDC и API-основанный захват
- Выбор подхода к обработке: ETL vs ELT, пакетная vs потоковая обработка и микробатчинг
- 1С: Enterprise как источник данных: структура конфигураций, модели данных и режимы экспорта
- Протоколы передачи и форматы данных: REST, SOAP, OData, XML/JSON, Parquet, Avro
- Инфраструктура конвейера данных: брокеры, процессоры потоков, оркестрация
- Технологии для потоковой загрузки: Kafka, Flink, Spark Structured Streaming, Apache NiFi
- Метаданные и управление данными: lineage, словари, каталог данных, бизнес-контекст
- Качество данных: профилирование, валидаторы, очистка, обогащение и мониторинг качества
- Безопасность и соответствие требованиям: доступ, аудит, шифрование, контроль изменений
- Архитектурные паттерны загрузки в аналитическое хранилище: staging, интеграционный слой, слой хранения
- Архитектуры хранения: дата-центр, data lake, lakehouse и их связь с 1С
- Модели данных для аналитики: фактные таблицы, измерения, dimension и хронология
- Управление обменом данными: SLA, RTO, RPO, частота обновления, резервирование
- Проектирование конвейеров данных: требования, спецификации, контракты API и контракт данных
- Реализация CDC-конвейера для 1С: технический план, этапы и контрольные точки
- Интеграция 1С с внешними системами: ERP/CRM, BI-слой, финансовые сервисы
- Оркестрация и мониторинг конвейера: метрики, алерты, трассировка, журнал активности
- Тестирование конвейеров данных: сценарии, нагрузочное тестирование, регрессионное тестирование
- CI/CD для конвейеров: инфраструктура как код, тестирование конвейеров, релизы
- Развитие, масштабирование и зрелость: горизонтальное масштабирование, партицирование, репликация
- Практические кейсы: референс-архитектуры для 1С: продажи, финансы, производство
- Миграция и эволюция архитектуры: phased переход к streaming и эволюционные шаги
- Стандарты, методологии и организационная культура: роли, процессы, управление изменениями
- Будущее и тренды в CDC и потоковой интеграции: новые протоколы, машинное обучение и умная аналитика
