Planificación de espacios de trabajo - DataWorks - Centro de documentación de Alibaba Cloud

Aprenda a planificar espacios de trabajo de DataWorks para distintos escenarios según los modelos de permisos y las necesidades organizacionales.

Modelos de permisos de espacios de trabajo

Los niveles de aislamiento de permisos varían entre los servicios principales de DataWorks:

Servicio	Modelo de permisos
Gestión de espacios de trabajo	Los espacios de trabajo están completely isolated entre sí. Configure los roles de los miembros y la configuración de las instancias del motor de cómputo de forma independiente para cada espacio de trabajo. Nota El propietario de cada espacio de trabajo es una cuenta de Alibaba Cloud.
DataStudio	El desarrollo de datos está completely isolated entre espacios de trabajo. Los flujos de trabajo y los nodos se desarrollan de manera independiente en cada espacio de trabajo y no se afectan mutuamente. Dentro de un espacio de trabajo: Solo los miembros con el rol Developer o Workspace Manager pueden crear, editar o eliminar nodos. Solo los miembros con el rol Developer, O&M o Workspace Manager pueden confirmar paquetes de despliegue. Solo los miembros con el rol O&M, Deployer o Workspace Manager pueden desplegar en el entorno de producción. Nota Puede configurar dependencias de programación para nodos en distintos espacios de trabajo.
Operation Center	Las operaciones y el mantenimiento (O&M) están partially isolated entre espacios de trabajo. Las operaciones de nodos en tiempo real, periódicas y activadas manualmente se aíslan dentro de cada espacio de trabajo. Solo los miembros con el rol Developer, O&M o Workspace Manager pueden ejecutarlas. La página descripción general se aísla dentro de cada espacio de trabajo y muestra datos resumidos sobre las ejecuciones de nodos. La función Alarm se comparte entre espacios de trabajo, lo que permite crear líneas base para monitorear nodos en varios espacios de trabajo. Solo una cuenta de Alibaba Cloud o los miembros con el rol Workspace Manager pueden crear líneas base.
Data Map	Data Map es shared by all workspaces within a tenant. En Data Map, puede buscar y consultar los metadatos de todos los espacios de trabajo dentro del inquilino y la región actuales. Nota Solo se comparten los metadatos. Los permisos de lectura y escritura sobre los datos reales no se comparten. Por lo general, los permisos de lectura y escritura en un entorno de desarrollo se comparten entre los miembros con el rol Developer, mientras que los permisos de datos en un entorno de producción son exclusivos de la cuenta de producción.
Data Quality	Data Quality está completely isolated entre espacios de trabajo. Solo los miembros con el rol Developer, O&M o Workspace Manager pueden configurar reglas de monitoreo de calidad de datos en un espacio de trabajo.
DataService Studio	DataService Studio está partially isolated entre espacios de trabajo. Las definiciones de grupos de API se comparten entre espacios de trabajo, pero las API registradas o publicadas en un espacio de trabajo solo son visibles dentro de ese espacio de trabajo.
Data Security Guard	Data Security Guard tiene Global Sharing. Los espacios de trabajo comparten un conjunto de reglas de seguridad de datos y niveles de sensibilidad. Si establece el parámetro Access Mode en Safe, solo los miembros con el rol Safety Manager pueden realizar operaciones en Data Security Guard.

Estrategias de planificación de espacios de trabajo

Planifique los espacios de trabajo según los departamentos de su empresa, los proyectos de negocio o las capas del almacén de datos, o bien utilice un enfoque híbrido:

Dimensión	Por departamento	Por proyecto de negocio	Por capa de almacén de datos
Base	Alinee la organización de los espacios de trabajo con la estructura organizacional de su empresa. Por ejemplo, cree espacios de trabajo para departamentos como producción, marketing, recursos humanos y finanzas. Cada espacio de trabajo gestiona el desarrollo de datos y la administración de tablas de su departamento.	Organice los espacios de trabajo según proyectos de negocio específicos. Por ejemplo, cree espacios de trabajo para proyectos como el Sprint de Ventas Trimestrales, la Inspección de Seguridad en Producción y el Reporte Ejecutivo. Cada espacio de trabajo ingiere datos de varios sistemas de negocio y los procesa para respaldar el proyecto.	Estructure los espacios de trabajo según las capas de su almacén de datos. Cada capa puede tener uno o más espacios de trabajo dedicados. Por ejemplo, puede crear espacios de trabajo para capas de datos como la capa de acceso a datos, la capa de almacén de datos operacionales (ODS) y la capa de resumen del almacén de datos (DWS).
Escenarios	Recomendado cuando las necesidades de negocio departamentales son sencillas, los miembros del equipo tienen habilidades de desarrollo y el intercambio de datos entre departamentos es mínimo.	Más indicado para proyectos prioritarios impulsados por el negocio que requieren colaboración entre varios departamentos.	Diseñado para almacenes de datos a gran escala, capas de datos comunes a nivel empresarial y arquitecturas de plataforma intermedia de datos.
Ventajas	La composición del equipo se alinea con la estructura organizacional, lo que garantiza estabilidad y seguridad de los datos. La atribución de costos de cómputo y almacenamiento es directa.	Cada espacio de trabajo tiene un alcance de negocio enfocado. Los equipos pueden formarse dinámicamente según las necesidades del proyecto y el linaje de datos es claro.	La arquitectura de datos es clara y el intercambio de datos es sencillo. Las habilidades de desarrollo y la asignación de recursos pueden adaptarse a las características de cada capa.
Desventajas	Puede generar silos de datos, lo que provoca duplicidad en cómputo y almacenamiento, dependencias complejas entre espacios de trabajo y posible contención de recursos.	La arquitectura general de datos puede volverse poco clara, con lógica de negocio inconsistente entre proyectos. La rotación de miembros en los espacios de trabajo puede aumentar los riesgos de seguridad de los datos.	Puede derivar en ciclos de desarrollo más largos y canalizaciones de mantenimiento extendidas. En modo estándar, desplegar un nodo ascendente en producción podría requerir cambios de código en los nodos descendentes.
Estabilidad de la arquitectura	★★★★★	★☆☆☆☆	★★★★★
Flexibilidad del personal	★☆☆☆☆	★★★★★	★★★★☆
Complejidad del negocio	★★☆☆☆	★★★★☆	★★★☆☆
Seguridad de los datos	★★★★★	★★☆☆☆	★★★☆☆
Mantenibilidad	★★☆☆☆	★★★★★	★★☆☆☆
Intercambio de datos	★★★☆☆	★☆☆☆☆	★★★★★

Puede combinar estas estrategias en un modelo híbrido. Un enfoque común consiste en organizar los espacios de trabajo por capa de almacén de datos y luego subdividir cada capa en varios espacios de trabajo.

Capa de acceso a datos (STG): Organice por sistema de aplicación de origen, como stg_marketing_system o stg_production_management_system.
- Nodos: Contienen únicamente nodos de Data Integration.
- Tablas: Almacenan solo datos sin procesar con un tiempo de vida (TTL) corto.
- Miembros: Administradores de bases de datos (DBA) de los respectivos sistemas de aplicación de origen.
- Enfoque de recursos: Grupos de recursos para Data Integration y espacio de almacenamiento.
Capa de almacén de datos operacionales (ODS): Organice por departamento, como ods_human_resources u ods_production. Los datos se estandarizan dentro de cada departamento y la información sensible se limpia o se enmascara.
- Nodos: Contienen únicamente nodos SQL con una sola entrada y una sola salida.
- Tablas: Se componen de tablas de la capa ODS.
- Miembros: Especialistas en limpieza de datos asignados por cada departamento.
- Enfoque de recursos: Grupos de recursos para programación en ventanas horarias tempranas (por ejemplo, de 00:00 a 02:00) y recursos del motor de cómputo.
Capa de resumen del almacén de datos (DWS): Consolide en un solo espacio de trabajo u organice por dominio de negocio, como dws_customer_domain o dws_product_domain.
- Nodos: Contienen únicamente nodos SQL con varias entradas y una sola salida.
- Tablas: Se componen de tablas de hechos y tablas de dimensiones de la capa DWS.
- Miembros: Desarrolladores dedicados a la capa de datos comunes.
- Enfoque de recursos: Grupos de recursos para programación en ventanas horarias intermedias (por ejemplo, de 02:00 a 05:00), recursos del motor de cómputo y almacenamiento para gestionar el crecimiento de datos.
Capa de modelo de datos de etiquetas (TDM): Consolide en un solo espacio de trabajo u organice por objeto de negocio.
- Nodos: Contienen únicamente nodos SQL con varias entradas y una sola salida.
- Tablas: Se componen de tablas de etiquetas.
- Miembros: Desarrolladores dedicados a la capa de datos comunes.
- Enfoque de recursos: Grupos de recursos para programación en ventanas horarias tardías (por ejemplo, de 05:00 a 07:00), recursos del motor de cómputo y almacenamiento para gestionar el crecimiento de datos.
Capa de almacén de datos de aplicaciones (ADS): Organice por proyecto de negocio y cree un espacio de trabajo separado para cada iniciativa de negocio específica.
- Nodos: Contienen nodos SQL y nodos de Data Integration.
- Tablas: Se centran en tablas que respaldan directamente las aplicaciones de negocio.
- Miembros: Miembros del equipo del proyecto.
- Enfoque de recursos: Grupos de recursos para programación en las ventanas horarias más tardías (por ejemplo, de 07:00 a 09:00), recursos del motor de cómputo y grupos de recursos para Data Integration.