趋近智
生产环境中的数据治理、质量与可观测性
章节 1: 数据治理代码基本原理
以工程视角定义数据治理
数据分类与标记方法
基于角色的访问控制模型
策略即代码架构
实践：实施访问策略
章节 2: 数据质量维度与测试
数据质量的主要维度
数据断言的剖析
验证模式和类型
统计画像与分布检查
实践：编写数据验证套件
章节 3: 数据可观测系统
数据可观测性的支柱
监控时效性与延迟
数据量与行数异常
模式漂移检测
实践：构建数据新鲜度监控器
章节 4: 数据血缘与元数据管理
静态与动态血缘
OpenLineage 标准
依赖图的构建
影响分析技术
实践：从日志中提取数据血缘
章节 5: CI流水线中的自动化可靠性
数据代码的预提交钩子
实施质量门
流水线中的断路器
告警与事件管理
实践：配置CI数据测试
监控时效性与延迟
这部分内容有帮助吗？
- Designing Data-Intensive Applications, Martin Kleppmann, 2017 (O'Reilly Media) - 一本关于可靠、可扩展和可维护数据系统原理的开创性书籍，涵盖分布式系统、数据一致性以及与理解数据及时性和延迟相关的处理模型。
- Streaming Systems: The What, Why, and How of Large-Scale Stream Processing, Tyler Akidau, Slava Chernyak, Reuven Lax, 2017 (O'Reilly Media) - 本书深入探讨流处理，包括事件时间、处理时间的基本概念，以及它们对实时管道中数据新鲜度和正确性的影响。
- Data Observability: How to Build a Modern Data Stack for Reliable Data, Eric Barr, Kevin Kandel, 2024 (O'Reilly Media) - 一本关于构建数据可观测性平台的实用指南，直接探讨在生产数据环境中监测数据新鲜度和延迟等数据质量属性。
- Working with Time, The Apache Flink Community, 2024 - 官方文档，解释了流处理中事件时间、摄取时间和处理时间之间的区别，这些是准确测量和监控数据新鲜度和延迟的基础。
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