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
数据代码的预提交钩子
这部分内容有帮助吗？
- Git Hooks, Git SCM Contributors, 2023 - 解释了Git钩子的基本机制以及如何使用它们进行自定义自动化。
pre-commitframework documentation, Anthony Sottile and `pre-commit` contributors, 2023 - 设置和管理多语言预提交钩子的官方指南。- The DevOps Handbook: How to Create World-Class Agility, Reliability, & Security in Technology Organizations, Gene Kim, Patrick Debois, John Willis, and Jez Humble, 2016 (IT Revolution Press) - 提供了DevOps的基本原则，包括“左移”和持续集成，与自动化质量和可靠性相关。
- Fundamentals of Data Engineering: Planning and Building Robust Data Systems, Joe Reis, Matt Housley, 2022 (O'Reilly Media) - 涵盖了构建健壮数据系统的最佳实践，包括数据质量、测试和数据管道的CI/CD，这强调了早期验证的重要性。
© 2025 ApX Machine Learning用心打造