趋近智
传统治理依赖静态文档和人工审查来执行标准。现代数据工程环境中数据变化的快速速度超出了人工审计的能力,使得这种方法无法扩展。策略即代码(PaC)将治理从一个繁琐的障碍转变为一个架构组成部分。通过在软件中定义策略,我们可以像处理应用程序逻辑一样,对合规性检查进行版本控制、测试和自动化。
策略即代码的基本原则是将策略逻辑与执行它的底层系统分离。在耦合架构中,数据管道可能包含硬编码逻辑,例如 if user_role == 'analyst': drop_column('ssn')。这会使治理规则分散在整个代码库中,难以审计或更新。
在PaC架构中,数据系统(执行者)查询一个中央决策点(策略引擎)以确定某个操作是否被允许。管道将当前上下文 (context)发送给引擎,引擎根据定义的策略评估此输入,并返回一个决策。
这种关系可以用数学方式建模。令 表示输入上下文(例如,用户元数据、表结构), 表示策略逻辑。策略引擎 作为确定性评估器:
其中 是结果决策,通常是一个布尔值(允许/拒绝)或一个包含义务的结构化对象(例如,“允许,但遮蔽列X”)。
解耦策略架构中的信息流。引擎作为纯函数,根据静态规则处理输入以生成决策。
在为数据平台设计治理时,通常在两个不同阶段实施策略:静态分析和运行时执行。
静态分析在代码或配置文件部署之前对其进行评估。这主要发生在持续集成(CI)管道中。例如,如果数据工程师通过Terraform或dbt提交了一个添加新表的拉取请求,策略引擎会扫描定义文件。它会检查以下要求:
如果检查失败,管道将停止。这可以防止不合规的基础设施出现在生产环境中。
运行时执行发生在系统运行期间。这对于在代码审查阶段无法预见的动态条件是必需的,例如用户访问模式或数据文件的具体内容。
例如,对象存储桶策略可能仅在传入文件大小低于特定限制且文件格式为Parquet时才允许写入访问。存储服务在上传请求到达时向策略引擎请求决策。
尽管Rego(被Open Policy Agent使用)等专用语言在PaC中很常见,但您可以使用标准Python类实现有效的策略架构。这通常使数据团队更容易采纳并整合到现有的Airflow或Prefect工作流中。
A模式是定义一个 Policy 基类,并为不同的治理方面创建具体的实现。
from typing import Dict, Any, List
from dataclasses import dataclass
@dataclass
class PolicyResult:
passed: bool
reason: str
class DataPolicy:
"""治理策略的基类。"""
def evaluate(self, context: Dict[str, Any]) -> PolicyResult:
raise NotImplementedError
class EncryptionPolicy(DataPolicy):
"""强制特定列必须加密。"""
def __init__(self, sensitive_fields: List[str]):
self.sensitive_fields = sensitive_fields
def evaluate(self, context: Dict[str, Any]) -> PolicyResult:
schema = context.get('schema', {})
encryption_metadata = context.get('encryption', {})
for field in self.sensitive_fields:
if field in schema:
# 检查字段是否在元数据中标记为已加密
if not encryption_metadata.get(field, False):
return PolicyResult(
passed=False,
reason=f"字段 '{field}' 包含敏感数据但未加密。"
)
return PolicyResult(passed=True, reason="加密标准符合要求。")
# 管道中的使用示例
current_dataset_context = {
"schema": ["user_id", "email", "transaction_total"],
"encryption": {"user_id": True} # email 缺少加密
}
policy = EncryptionPolicy(sensitive_fields=["email", "ssn"])
result = policy.evaluate(current_dataset_context)
if not result.passed:
# 在实际管道中,这会引发异常或触发警报
print(f"Compliance Block: {result.reason}")
在这种基于Python的方法中,策略逻辑位于 EncryptionPolicy 中。管道代码只需实例化策略并运行 evaluate。如果组织决定更改加密要求,工程师会更新策略类,所有使用该策略的管道在下次运行时会自动继承新规则。
随着数据平台的发展,扁平的策略列表变得难以管理。一个有效的架构会分层组织策略。您可能拥有适用于每个数据集的全局策略(例如,“所有表都必须有一个所有者”)以及适用于业务单元的特定策略(例如,“财务表必须保留7年”)。
该架构必须支持策略聚合。当收到请求时,引擎会聚合所有相关策略。如果任何一个“拒绝”策略被触发,则整个操作将被阻止。这种“默认拒绝”或“仅在所有通过时允许”的策略是安全数据系统的标准做法。
单个请求必须通过多个独立策略层的逻辑流。任何层(红色路径)的失败都会导致拒绝。
通过将治理构建为代码,您可以创建一个合规性确定且可观察的系统。审计变成了检查策略文件的版本控制历史,而不是询问员工其手动流程。这种架构转变对于在分布式数据环境中保持可靠性是必需的。
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