什么是数据即代码？

引言

一种被称为“数据即代码”的新范式，它以与软件代码相同的方法、资产和过程来处理数据。通过利用版本控制、模块化和协作等概念，这种技术可以有效地管理数据在其生命周期中的事实。通过将数据暴露为 YAML、JSON，甚至配置文件等对代码友好的格式，团队可以轻松地将数据管理集成到软件开发工作流中。

使数据可审计、可追溯和可重复是主要理念。就像开发人员处理代码一样，数据即代码允许通过在 Git 等版本控制系统中跟踪数据集的更改来进行回滚、评估和协作。因此，数据工程师、开发人员和分析师可能会更有效地沟通并确保数据一致性。

在具有数据管道、配置管理或机器学习模型的复杂系统中，采用数据即代码可能非常有益。它为企业提供了开发和自动化其流程的能力，同时保持控制和透明度。

数据即代码通过将数据视为与代码同等重要的公民，弥合了软件开发和数据工程之间的差距，从而创建了一种统一而强大的方法来管理和使用现代系统中的数据。

数据即代码的重要原则

• 版本控制
  使用对版本控制系统（如 Git）友好的格式来存储数据。这可以通过跟踪更改、回滚到早期版本并维护清晰的修订历史记录来实现，从而确保可重复性和透明度。
• 声明式表达式
  使用 JSON、YAML 或 CSV 等人类可读的格式来描述数据，这有助于理解、修改以及与工具和工作流集成。
• 模块化能力
  与代码类似，数据被组织成模块化组件，可以单独修改、更改或重用。这可以最大限度地减少冗余并确保灵活性。
• 自动化
  使用脚本或管道自动化与数据相关的流程，例如部署、测试和验证。通过自动化，可以减少出错风险并最大限度地减少手动干预。
• 合作
  通过将数据视为代码，团队可以通过促进拉取请求和代码审查等协作开发技术，更有效地协作处理与数据相关的任务。
• 测试和验证
  以编程方式检查和评估数据，以确保准确性和一致性。通过这样做，可以防止错误在系统之间传播。
• 可追溯性和可审计性
  通过跟踪数据的每一次更改，可以提供详细的审计跟踪。这对于问责制、调试和合规性至关重要。
• 连接开发工作流
  数据即代码通过与软件开发工具和流程无缝集成，弥合了数据工程和软件开发领域之间的差距。

数据即代码处理的好处

• 可追溯性和版本控制
  数据管理版本控制解决方案提供了对更改历史的清晰了解，能够回滚到早期版本，并能够跟踪更改。这使得调试更容易，并增加了责任感。
• 增强的协作
  通过将数据集成到软件开发工作流中，团队能够采用拉取请求、代码检查和协作编辑等标准技术。这促进了分析师、数据工程师和开发人员之间更好的沟通。
• 可复制性
  数据即代码确保数据集、配置和工作流的准确复制。调试、合规性和科学研究都依赖于此。
• 效率和自动化
  自动化数据验证、测试和部署流程，可以加速工作流，减少错误，并减少手动劳动。
• 模块化和可扩展性
  由于数据被组织成模块化且可重用的组件，团队可以扩展其系统而不会增加复杂性或冗余。
• 数据质量保证
  通过确保数据满足预定标准，编程验证和测试可防止错误或损坏的数据进入生产系统。
• 合规性和可审计性
  在银行、医疗保健和法律领域等行业，会保留数据更改的详细审计跟踪，以遵守法规和治理要求。
• DevOps 方法与集成相结合
  通过将数据视为代码，它在不同环境中变得一致，并与现有 DevOps 方法保持一致，从而支持数据（CI/CD）的持续集成和交付。管道。

支持数据即代码的技术和工具

• 版本控制系统
  • Git 是跟踪数据文件更改、促进协作、版本控制和回滚功能的最流行工具。
  • 托管版本控制存储库并促进团队合作的平台包括 GitHub、GitLab 和 Bitbucket。
• 配置管理工具
  • Ansible：通过管理配置文档（通常以 YAML 格式编写为代码）将数据直接集成到基础架构自动化中。
  • Terraform：使用版本控制格式的数据，并将基础架构和相关配置视为代码。
• 数据序列化格式
  • JSON：一种流行的数据传输和 API 格式，它轻量且易于人类理解。
  • YAML：非常适合配置和元数据，它易于阅读且用途广泛。
  • XML 是一种流行的用于分层数据的结构化格式。
• 数据验证工具
  • High hopes：一个用于验证、记录和分析数据的工具，以确保其准确性和高质量。
  • Cerberus/Jsonschema 等库用于定义模式并验证 JSON 等数据格式。
• 自动化和 CI/CD 平台
  • Jenkins/GitHub Actions：自动化测试、部署和数据验证的工作流。
  • Dagster：在编排和测试数据管道时将数据资产视为代码。
• 数据基础架构工具
  • dbt (Data Build Tool) 使得 SQL 驱动的工作流程能够进行版本控制、测试和部署，它将数据转换视为代码。
  • Apache Airflow：轻松与代码定义的任务交互并编排工作流。
• 审查和协作工具
  • Jupyter Notebooks 支持对数据和文档进行版本控制、代码驱动的分析。
  • Observable：一个基于 Web 的平台，用于进行代码驱动的、协作式数据分析和可视化。
• 虚拟化和容器化
  • Docker：为执行基于代码的数据操作提供了标准化环境。
  • Kubernetes：将数据作为配置的一部分，控制应用程序的可扩展性和部署。

使用数据即代码的挑战

• 学习曲线
  团队必须掌握新的编码技术、方法和工具才能实施数据即代码。数据工程师、分析师和其他利益相关者需要熟悉耗时且需要培训的方面，例如版本控制、自动化管道和模式验证。
• 工具兼容性和集成
  将数据管理解决方案与现有系统集成可能很困难。为了避免任何中断或效率低下，组织通常难以确保其旧系统与支持数据即代码的新解决方案之间的兼容性。
• 文化阻力
  习惯于传统数据管理方法的团队可能不愿意接受创新策略。通常需要主要的文化转变——这可能很缓慢并受到怀疑——才能引导利益相关者像对待代码一样严格地对待数据。
• 数据复杂性
  大型、非结构化或高度动态的数据集可能会使数据即代码的实施更加复杂。在版本控制系统中管理这些数据集或遵循模式规则时，可能会出现后勤和技术挑战。
• 性能开销
  监控和版本控制大型数据集可能会导致性能限制。Git 和类似工具是为代码设计的，而不是大型数据文件，这可能需要更复杂的调整或其他方法。
• 维护数据质量
  即使有数据即代码提供的验证功能，也需要仔细的培训来确保数据质量一致。为多样化的数据集定义模式、规则和验证标准可能需要大量工作，并且容易出错。

数据即代码的应用

• 基础架构即代码 (IaC)
  定义网络、服务器和其他基础架构元素的配置文件在 IaC 中被视为代码。团队可以使用 Terraform 和 Ansible 等工具来建模和自动化基础架构设置，确保跨不同位置的部署一致。
• 数据管道管理
  管理复杂的数据管道需要使用数据即代码。Apache Airflow 和 Dagster 等工具使得数据提取、转换和加载 (ETL) 操作的受版本控制的编排成为可能。这确保了数据流程的可追溯性和可重复性。
• 机器学习工作流
  机器学习项目通常涉及随时间变化的数据集、版本配置和超参数。DVC（数据版本控制）等工具将这些组件视为代码，使团队能够有效地对数据集进行版本控制、跟踪更改并重现实验。
• 配置管理
  对于设置和参数，应用程序和系统通常需要结构化的配置文件，例如 YAML 或 JSON。将它们视为代码可确保在不同环境之间一致地版本控制、审查和部署这些设置。
• 数据科学协作
  数据即代码促进了分析中使用的数据的版本控制和自动化验证，这对于 Jupyter Notebooks 等协作系统非常有用。这确保了数据探索和发现的可重复性和可审计性。
• 持续集成和持续交付 (CI/CD)
  数据即代码非常适合 CI/CD 管道，它将测试数据和配置文件集成到自动化流程中。这使得应用程序和数据管道能够方便地进行测试、验证和部署。
• 审计和合规性
  数据即代码确保在医疗保健和金融等对监管有严格要求的行业中，数据更改是可审计和可追溯的。通过很少的手动干预，版本控制和自动验证有助于维护合规性。
• 数据建模和转换
  dbt（数据构建工具）等工具允许将基于 SQL 的转换视为代码。这种方法简化了数据模型的协作工作，并确保更改受到版本控制、测试和可重复。