数据运维

— 面向可靠性、可持续性与规模化的数据平台维护体系

0. 文档定位与目标

本体系文档旨在从架构与方法论的高度，构建一套可复用、可扩展、跨技术栈的数据运维框架，帮助组织：

本体系覆盖：平台层、存储层、计算层、数据层、任务层、资源层、指标层、流程层、治理层、自动化与智能化。

1. 数据运维的哲学与第一性原理

1.1 数据运维的本质

数据运维的本质不是“处理故障”，而是 持续对抗系统熵增。

系统熵增表现为：

数据运维的使命即是：

以自动化和体系化方式降低数据系统熵增，让系统保持长期高效运行。

2. 数据运维体系总览（Ops Framework）

整个体系由 七大能力域 + 三大支撑域 构成。

2.1 七大能力域

能力域核心目标内容范围
容量与资源治理防止资源枯竭、提升利用率存储、计算、队列、水位线
任务与作业维护保证任务可靠性、可恢复性调度、重试、依赖、SLI/SLO
数据质量保障保证数据可信审计、校验、完整性
元数据与血缘治理保证数据可用可管数据目录、血缘、感知
性能与稳定性维护维持长期高性能SQL 优化、热点识别、指标基线
成本与冷热数据管理成本最优化生命周期、分层存储、冷热分离
安全与访问控制运维确保系统安全合规权限、审计、加密、合规

2.2 三大支撑域

支撑域作用
自动化体系消灭重复人工操作、防止人为错误
监控与可观测性体系以数据驱动判断系统健康
标准化与流程体系让运维动作规范化、可协作

3. 数据运维体系的五层架构模型

L1 基础设施层（Infra）

L2 平台层（Compute/Storage Platform）

关注：存储膨胀、元数据膨胀、Shuffle 过载、Broker 压力、Checkpoint 老化。

L3 数据层（Data Lake / Warehouse）

L4 任务层（Pipeline）

L5 服务层（Business Data Services）

4. House Keeping 的高级体系化方法

House Keeping 不再是“清垃圾”，而是：

一套涵盖数据、任务、资源、存储、元数据的健康治理体系。

按维度拆解如下。

4.1 数据生命周期治理（DLM：Data Lifecycle Management）

关键内容

核心原则

4.2 元数据健康维护（Metadata Health）

包含：

① 目录健康

② 血缘健康

③ 元数据缓存与索引维护

4.3 存储健康维护（Storage Health）

问题

治理手段

4.4 计算资源健康（Compute Health）

关注：

核心目标：

资源利用率最大化 + 任务 SLA 稳定化。

4.5 任务与 DAG 健康（Pipeline Health）

主要内容

关键指标

4.6 成本治理（Cost Optimization）

包括：

4.7 安全合规与审计（Security Ops）

5. 运维自动化体系（Ops Automation System）

数据运维体系必须是 自动化优先：

5.1 三层自动化逻辑

1）自动检测（Detect）

2）自动分析（Diagnose）

3）自动修复（Auto-Heal）

6. 可观测性体系（Observability）

构建数据平台专属的三大观测域：

6.1 系统观测（System Observability）

CPU / IO / 内存 / 带宽 / 存储占用

6.2 数据观测（Data Observability）

6.3 任务观测（Job Observability）

7. 流程化与制度化（Ops Governance）

运维必须被“制度化”，包括：

8. 总结：一套“长期可靠”的数据运维方法论

整个体系最终构建的是：

让大数据平台在 1 年、3 年、5 年后依旧高效、稳定、低成本运行的长期主义工程。

其核心原则：

  1. 数据有生命周期
  2. 任务有 SLA
  3. 资源必须治理
  4. 系统需要可观测
  5. 变化必须可控
  6. 清理必须自动
  7. 风险必须可量化
  8. 成本必须可持续

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