技术与产品概览
架构设计
元数据的接入
- 元数据接入支持T+1和近实时两种方式
- 上游系统：包括各类存储系统（比如Hive、 Clickhouse等）和业务系统（比如数据开发平台、数据质量平台等）
- 中间层：ETL Bridge：T+1方式运行，通常是从外部系统拉取最新元数据，与当前Catalog系统的元数据做对比，并更新差异的部分MQ：用于暂存各类元数据增量消息，供Catalog系统近实时消费与上游系统打交道的各类Clients，封装了操作底层资源的能力
核心服务层
系统的核心服务，根据职责的不同，细拆为以下子服务：
- Catalog Service：支持元数据的搜索、详情、修改等核心服务
- Ingestion Service：接受外部系统调用，写入元数据，或主动从MQ中消费增量元数据
- Resource Control Plane：通过各类Clients，与底层的存储或业务系统交互，操作底层资源，比如建库建表，能力可插拔
- Q&A Service：问答系统相关能力，支持对元数据的字段含义、使用场景等提问和回答，能力可插拔
- ML Service：负责封装与机器学习相关的能力，能力可插拔
- API Layer：以RESTful API的形式整合系统中的各类能力
存储层
针对不同场景，选用的不同的存储：
- Meta Store：存放全量元数据和血缘关系，当前使用的是HBase
- Index Store：存放用于加速查询，支持全文索引等场景的索引，当前使用的是ElasticSearch
- Model Store：存放推荐、打标等的算法模型信息，使用HDFS，当ML Service启用时使用
元数据的消费
- 数据的生产者和消费者，通过Data Catalog的前端与系统交互
- 下游在线服务可通过OpenAPI访问元数据，与系统交互
- Metadata Outputs Layer：提供除了API之外的另外一种下游消费方式MQ：用于暂存各类元数据变更消息，格式由Catalog系统官方定义Data warehouse：以数仓表的形式呈现的全量元数据
产品功能升级
产品能力上的升级迭代，大致分为以下几个阶段：
- 基础能力建设（2017-2019）：数据源主要是离线数仓Hive，支持了Hive相关库表创建、元数据搜索与详情展示、表之间血缘，以及将相关表组织成业务视角的数据专题等
- 中阶能力建设（2019-2020年中）：数据源扩展了Clickhouse与Kafka，支持了Hive列血缘，Q&A问答系统等
- 架构升级（2020年中-2021年初）：产品能力迭代放缓，基于新设计升级架构
- 能力提升与快速迭代（2021年至今）：数据源扩展为包含离线、近实时、业务等端到端系统，搜索和血缘能力有明显增强，探索机器学习能力，产品形态更成熟稳定。另外我们还具备了ToB售卖的能力。
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