Planejar workspaces - DataWorks: Central de Documentação do Alibaba Cloud

Saiba como planejar workspaces do DataWorks para diferentes cenários com base em modelos de permissão e necessidades organizacionais.

Modelos de permissão de workspace

Os níveis de isolamento de permissões variam entre os principais services do DataWorks:

Service	Modelo de permissão
Gerenciamento de workspace	Os workspaces são completely isolated entre si. Configure as funções dos membros e as configurações da instância do mecanismo de computação independentemente para cada workspace. Nota O proprietário de cada workspace é uma conta Alibaba Cloud.
DataStudio	O desenvolvimento de dados é completely isolated entre workspaces. Workflows e nós são desenvolvidos independentemente em cada workspace, sem impacto mútuo. Dentro de um workspace: Apenas membros com a função Developer ou Workspace Manager podem crie, edite ou exclua nós. Somente membros com a função Developer, O&M ou Workspace Manager podem enviar pacotes de implantação. Apenas membros com a função O&M, Deployer ou Workspace Manager podem implantar no ambiente de produção. Nota É possível configure dependências de agendamento para nós entre workspaces.
Operation Center	As operações de O&M são partially isolated entre workspaces. Operações de nós em tempo real, periódicas e acionadas manualmente ficam isoladas dentro de cada workspace. Apenas membros com a função Developer, O&M ou Workspace Manager podem executá-las. A página Overview é isolada por workspace e exibe dados resumidos sobre as execuções de nós. O recurso Alarm é compartilhado entre workspaces e permite crie baselines para monitorar nós em múltiplos workspaces. Apenas uma conta Alibaba Cloud ou membros com a função Workspace Manager podem crie baselines.
Data Map	O Data Map é shared by all workspaces within a tenant. No Data Map, pesquise e visualize os metadados de todos os workspaces no tenant e na região atuais. Nota Apenas os metadados são compartilhados. As permissões de leitura e gravação nos dados reais não são compartilhadas. Geralmente, as permissões de leitura e gravação em ambiente de desenvolvimento são compartilhadas entre membros com a função Developer, enquanto as permissões de dados em ambiente de produção são exclusivas da conta de produção.
Data Quality	O Data Quality é completely isolated entre workspaces. Apenas membros com a função Developer, O&M ou Workspace Manager podem configure regras de monitoramento de qualidade de dados em um workspace.
DataService Studio	O DataService Studio é partially isolated entre workspaces. As definições de grupos de API são compartilhadas entre workspaces, mas as APIs registradas ou publicadas em um workspace são visíveis apenas dentro dele.
Data Security Guard	O Data Security Guard utiliza o modelo de Global Sharing. Os workspaces compartilham um conjunto de regras de segurança de dados e níveis de sensibilidade. Se você defina o parâmetro Access Mode como Safe, apenas membros com a função Safety Manager poderão realizar operações no Data Security Guard.

Estratégias de planejamento de workspaces

Planeje os workspaces com base nos departamentos da empresa, projetos de negócios ou camadas de data warehouse, ou adote uma abordagem híbrida:

Dimensão	Por departamento	Por projeto de negócios	Por camada de data warehouse
Base	Alinhe a organização dos workspaces à estrutura organizacional da empresa. Por exemplo, crie workspaces para departamentos como produção, marketing, recursos humanos e finanças. Cada workspace cuida do desenvolvimento de dados e do gerenciamento de tabelas do respectivo departamento.	Organize os workspaces com base em projetos de negócios específicos. Por exemplo, crie workspaces para projetos como Sprint de Vendas Trimestrais, Inspeção de Segurança na Produção e Relatório Cockpit Executivo. Cada workspace ingere dados de vários sistemas de negócios e os processa para dar suporte ao projeto.	Estruture os workspaces de acordo com as camadas do data warehouse. Cada camada pode ter um ou mais workspaces dedicados. Por exemplo, crie workspaces para camadas de dados como a camada de acesso a dados, a camada de armazenamento operacional de dados (ODS) e a camada de resumo do data warehouse (DWS).
Cenários	Recomendado quando as necessidades de negócios departamentais são simples, os membros da equipe possuem habilidades de desenvolvimento e o compartilhamento de dados entre departamentos é mínimo.	Mais indicado para projetos prioritários e orientados a negócios que exigem colaboração entre vários departamentos.	Projetado para data warehouses de grande escala, camadas de dados comuns em nível empresarial e arquiteturas de plataforma intermediária de dados.
Vantagens	A composição da equipe alinha-se à estrutura organizacional, garantindo estabilidade e segurança dos dados. A atribuição de custos de computação e armazenamento é direta.	Cada workspace possui um escopo de negócios focado. As equipes podem ser montadas dinamicamente conforme as necessidades do projeto, e a linhagem de dados permanece clara.	A arquitetura de dados é clara e o compartilhamento de dados é simples. Habilidades de desenvolvimento e alocação de recursos podem ser adaptadas às características de cada camada.
Desvantagens	Pode gerar silos de dados, resultando em duplicação de computação e armazenamento, dependências complexas entre workspaces e possível contenção de recursos.	A arquitetura geral de dados pode tornar-se pouco clara, com lógica de negócios inconsistente entre projetos. A composição fluida das equipes dentro dos workspaces pode aumentar os riscos de segurança de dados.	Pode resultar em ciclos de desenvolvimento mais longos e pipelines de manutenção estendidos. No modo padrão, implantar um nó upstream em produção pode exigir alterações de código nos nós downstream.
Estabilidade da arquitetura	★★★★★	★☆☆☆☆	★★★★★
Flexibilidade de pessoal	★☆☆☆☆	★★★★★	★★★★☆
Complexidade de negócios	★★☆☆☆	★★★★☆	★★★☆☆
Segurança de dados	★★★★★	★★☆☆☆	★★★☆☆
Manutenibilidade	★★☆☆☆	★★★★★	★★☆☆☆
Compartilhamento de dados	★★★☆☆	★☆☆☆☆	★★★★★

Combine essas estratégias em um modelo híbrido. Uma abordagem comum consiste em organizar os workspaces por camada de data warehouse e, em seguida, subdividir cada camada em múltiplos workspaces.

Camada de acesso a dados (STG): Organize por sistema de aplicação de source, como stg_marketing_system ou stg_production_management_system.
- Nós: Inclua apenas nós de Data Integration.
- Tabelas: Armazene apenas dados brutos com tempo de vida (TTL) curto.
- Membros: Administradores de banco de dados (DBAs) dos respectivos sistemas de aplicação de source.
- Foco de recursos: Grupos de recursos para Data Integration e espaço de armazenamento.
Camada de armazenamento operacional de dados (ODS): Organize por departamento, como ods_human_resources ou ods_production. Os dados são padronizados dentro de cada departamento, e informações sensíveis são limpas ou mascaradas.
- Nós: Inclua apenas nós SQL com uma única entrada e uma única saída.
- Tabelas: Compostas por tabelas da camada ODS.
- Membros: Especialistas em limpeza de dados designados por cada departamento.
- Foco de recursos: Grupos de recursos para agendamento em janelas de tempo iniciais (por exemplo, 00:00 às 02:00) e recursos do mecanismo de computação.
Camada de resumo do data warehouse (DWS): Consolide em um único workspace ou organize por domínio de negócios, como dws_customer_domain ou dws_product_domain.
- Nós: Inclua apenas nós SQL com múltiplas entradas e uma única saída.
- Tabelas: Compostas por tabelas de fatos e tabelas de dimensões da camada DWS.
- Membros: Desenvolvedores dedicados à camada comum de dados.
- Foco de recursos: Grupos de recursos para agendamento em janelas de tempo intermediárias (por exemplo, 02:00 às 05:00), recursos do mecanismo de computação e armazenamento para lidar com o crescimento de dados.
Camada de modelo de dados de tags (TDM): Consolide em um único workspace ou organize por objeto de negócios.
- Nós: Inclua apenas nós SQL com múltiplas entradas e uma única saída.
- Tabelas: Compostas por tabelas de tags.
- Membros: Desenvolvedores dedicados à camada comum de dados.
- Foco de recursos: Grupos de recursos para agendamento em janelas de tempo posteriores (por exemplo, 05:00 às 07:00), recursos do mecanismo de computação e armazenamento para lidar com o crescimento de dados.
Camada de armazenamento de dados de aplicação (ADS): Organize por projeto de negócios, criando um workspace separado para cada iniciativa específica.
- Nós: Inclua nós SQL e nós de Data Integration.
- Tabelas: Focadas em tabelas que dão suporte direto às aplicações de negócios.
- Membros: Membros da equipe do projeto.
- Foco de recursos: Grupos de recursos para agendamento nas janelas de tempo mais recentes (por exemplo, 07:00 às 09:00), recursos do mecanismo de computação e grupos de recursos para Data Integration.