晓谈数据工程6-数据架构

数据架构摘要

一、什么是数据架构

数据架构是指数据系统的设计蓝图，涉及数据的收集、存储、转换、分发等流程。该架构需满足包括减少数据延迟、自动扩展、灵活的数据模型、提高数据质量、减少存储成本、确保安全性和合规性等业务需求，以及支撑业务的技术需求，如数据源选择、数据仓库优化、转换逻辑定义、KPI展示平台设计、分布式计算和安全控制等。

二、Lambda 与 Kappa 架构

Lambda架构结合了实时和批处理功能，由实时层、批处理层和服务层组成，适用于需要处理大量或多样化数据的场景。Kappa架构仅包含一个流层，主要使用Apache Kafka处理所有数据流，使系统简化，用于需要立即响应流数据的情况。Lambda架构维护成本较高，而Kappa架构需要不断调整以保证可靠性和准确性。

三、实际项目：电动汽车基础设施分析

一个实际项目案例是分析电动汽车充电基础设施，使用了Open Charge API数据源，通过Airflow进行数据编排，AWS S3存储数据湖，AWS Glue Crawler和Data Catalog进行数据架构理解，AWS Lambda进行数据清理和预处理，AWS Glue和Athena作为ETL与探索工具，Snowflake作为数据仓库和仪表板，以及IAM确保数据安全。项目通过Airflow从API摄取数据，Lambda响应S3事件进行数据预处理，Snowflake用于加载清理数据并构建仪表板。

仪表板分析示例

• 统计不同位置可用设备的数量。
• 分析不同电流类型的功率分布。
• 确定电动汽车站的地理位置邻近性。
• 比较不同级别充电能力的功率分布。
• 根据充电能力等级了解位置分布。
• 找到功率最高的电动汽车充电位置。

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文章来源：

数据驱动智能

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