Este post foi escrito em colaboração com Claudia Chitu e Dose de Spyridon da ACAST.
Fundada em 2014, Acasta é a principal empresa independente de podcast do mundo, elevando criadores e anunciantes de podcast para a melhor experiência auditiva. Ao defender um ecossistema independente e aberto para podcasting, a Acast pretende alimentar o podcasting com as ferramentas e a monetização necessárias para prosperar.
A empresa usa serviços da Nuvem AWS para criar produtos baseados em dados e dimensionar práticas recomendadas de engenharia. Para garantir uma plataforma de dados sustentável em meio às fases de crescimento e lucratividade, suas equipes de tecnologia adotaram uma abordagem descentralizada arquitetura de malha de dados.
Nesta postagem, discutimos como a Acast superou o desafio das dependências acopladas entre equipes que trabalham com dados em escala, empregando o conceito de malha de dados.
O problema
Com crescimento e expansão acelerados, a Acast encontrou um desafio que repercute globalmente. A Acast se deparou com diversas unidades de negócios e uma grande quantidade de dados gerados em toda a organização. A arquitetura monolítica e centralizada existente estava lutando para atender às crescentes demandas dos consumidores de dados. Os engenheiros de dados consideravam cada vez mais desafiador manter e dimensionar a infraestrutura de dados, resultando em acesso a dados, silos de dados e ineficiências no gerenciamento de dados. Um objetivo principal era melhorar a experiência do usuário de ponta a ponta, começando pelas necessidades do negócio.
A Acast precisava enfrentar esses desafios para chegar a uma escala operacional, o que significa um máximo global do número de pessoas que podem operar de forma independente e agregar valor. Nesse caso, a Acast tentou enfrentar o desafio dessa estrutura monolítica e o alto tempo de valorização para as equipes de produto, equipes de tecnologia e consumidores finais. Vale ressaltar que eles também possuem outras equipes de produtos e tecnologia, incluindo equipes operacionais ou de negócios, sem contas AWS.
Acast possui um número variável de equipes de produto, evoluindo continuamente através da fusão das existentes, divisão delas, adição de novas pessoas ou simplesmente criação de novas equipes. Nos últimos 2 anos, eles tiveram entre 10 e 20 equipes, compostas por 4 a 10 pessoas cada. Cada equipe possui pelo menos duas contas da AWS, até 10 contas, dependendo da propriedade. A maioria dos dados produzidos por essas contas é usada posteriormente para fins de business intelligence (BI) e em Amazona atena, por centenas de usuários empresariais todos os dias.
A solução implementada pela Acast é uma malha de dados, arquitetada na AWS. A solução reflete a estrutura organizacional em vez de uma decisão arquitetônica explícita. Conforme Manobra de Conway Inversa, a arquitetura tecnológica da Acast apresenta isomorfismo com a arquitetura de negócios. Nesse caso, os usuários corporativos podem, por meio da arquitetura de malha de dados, obter insights mais rápidos e saber diretamente quem são os proprietários específicos do domínio, acelerando a colaboração. Isto será mais detalhado quando discutirmos o Gerenciamento de acesso e identidade da AWS (IAM) usadas, porque uma das funções é dedicada ao grupo de negócios.
Parâmetros de sucesso
A Acast conseguiu inicializar e dimensionar um novo produto de dados orientado a equipes e domínios e sua infraestrutura e configuração correspondentes, resultando em menos atrito na coleta de insights e usuários e consumidores mais satisfeitos.
O sucesso da implementação significou avaliar vários aspectos da infraestrutura de dados, do gerenciamento de dados e dos resultados de negócios. Classificaram as métricas e indicadores nas seguintes categorias:
- O uso de dados – Uma compreensão clara de quem está consumindo qual fonte de dados, materializada com um mapeamento de consumidores e produtores. As discussões com os usuários mostraram que eles estavam mais satisfeitos por terem acesso mais rápido aos dados de forma mais simples, uma organização de dados mais estruturada e um mapeamento claro de quem é o produtor. Muito progresso foi feito para promover a sua cultura orientada a dados (alfabetização em dados, compartilhamento de dados e colaboração entre unidades de negócios).
- Gestão de dados – Com seu objeto de nível de serviço informando quando as fontes de dados estão disponíveis (entre outros detalhes), as equipes sabem quem notificar e podem fazê-lo em menos tempo quando houver atrasos na chegada de dados ou outros problemas com os dados. Com a função de administrador de dados em vigor, a apropriação foi reforçada.
- Produtividade da equipe de dados – Por meio de retrospectivas de engenharia, a Acast descobriu que suas equipes apreciam a autonomia para tomar decisões em relação aos seus domínios de dados.
- Eficiência de custos e recursos – Esta é uma área onde a Acast observou uma redução na duplicação de dados e, portanto, redução de custos (em algumas contas, removendo 100% da cópia dos dados), lendo dados entre contas e permitindo o escalonamento.
Visão geral da malha de dados
Uma malha de dados é uma abordagem sociotécnica para construir uma arquitetura de dados descentralizada usando um design de autoatendimento orientado a domínio (em uma perspectiva de desenvolvimento de software) e toma emprestada a teoria de design orientado a domínio de Eric Evans e de Manuel Pais e Matthew Skelton. teoria das topologias de equipe. É importante estabelecer o contexto para entender o que é malha de dados porque ele prepara o terreno para os detalhes técnicos a seguir e pode ajudá-lo a entender como os conceitos discutidos nesta postagem se encaixam na estrutura mais ampla de uma malha de dados.
Para recapitular, antes de nos aprofundarmos na implementação do Acast, o conceito de malha de dados é baseado nos seguintes princípios:
- É orientado por domínio, em oposição aos pipelines, como uma preocupação de primeira classe
- Serve dados como um produto
- É um bom produto que encanta os usuários (os dados são confiáveis, a documentação está disponível e é facilmente consumível)
- Oferece governança computacional federada e propriedade descentralizada – uma plataforma de dados de autoatendimento
Arquitetura orientada a domínio
Na abordagem da Acast de propriedade dos conjuntos de dados operacionais e analíticos, as equipes são estruturadas com propriedade baseada no domínio, lendo diretamente do produtor dos dados, por meio de uma API ou programaticamente no armazenamento do Amazon S3 ou usando o Athena como mecanismo de consulta SQL. Alguns exemplos de domínios do Acast são apresentados na figura a seguir.
Conforme ilustrado na figura anterior, alguns domínios estão fracamente acoplados aos pontos finais operacionais ou analíticos de outros domínios, com propriedade diferente. Outros podem ter uma dependência mais forte, o que é esperado, para os negócios (alguns podcasters também podem ser anunciantes, criando criativos de patrocínio e veiculando campanhas para seus próprios programas, ou negociando anúncios usando o software como serviço da Acast).
Dados como um produto
Tratar os dados como um produto envolve três componentes principais: os próprios dados, os metadados e o código e a infraestrutura associados. Nesta abordagem, as equipes responsáveis pela geração de dados são chamadas de produtores. Essas equipes de produtores possuem conhecimento profundo sobre seus consumidores, entendendo como seus produtos de dados são utilizados. Quaisquer alterações planeadas pelos produtores de dados são comunicadas antecipadamente a todos os consumidores. Esta notificação proativa garante que os processos downstream não sejam interrompidos. Ao avisar os consumidores com antecedência, eles têm tempo suficiente para se preparar e se adaptar às mudanças futuras, mantendo um fluxo de trabalho tranquilo e ininterrupto. Os produtores executam uma nova versão do conjunto de dados inicial em paralelo, notificam os consumidores individualmente e discutem com eles o prazo necessário para começar a consumir a nova versão. Quando todos os consumidores estão utilizando a nova versão, os produtores tornam a versão inicial indisponível.
Os esquemas de dados são inferidos a partir do formato comum acordado para compartilhar arquivos entre equipes, que é o Parquet no caso do Acast. Os dados podem ser compartilhados em arquivos, eventos em lote ou stream e muito mais. Cada equipe possui sua própria conta AWS atuando como uma entidade independente e autônoma com infraestrutura própria. Para orquestração, eles usam o Kit de desenvolvimento em nuvem da AWS (AWS CDK) para infraestrutura como código (IaC) e Cola AWS Catálogos de dados para gerenciamento de metadados. Os usuários também podem fazer solicitações aos produtores para melhorar a forma como os dados são apresentados ou para enriquecer os dados com novos pontos de dados para gerar um maior valor comercial.
Com cada equipe possuindo uma conta da AWS e um ID de catálogo de dados do Athena, é fácil ver isso através das lentes de um data lake distribuído no Amazon S3, com um catálogo comum mapeando todos os catálogos de todas as contas.
Ao mesmo tempo, cada equipe também pode mapear outros catálogos para sua própria conta e utilizar seus próprios dados, que produzem juntamente com os dados de outras contas. A menos que sejam dados confidenciais, os dados podem ser acessados programaticamente ou a partir do Console de gerenciamento da AWS de forma de autoatendimento, sem depender dos engenheiros de infraestrutura de dados. Esta é uma forma compartilhada e independente de domínio de autoatendimento de dados. A descoberta do produto acontece através do cadastro no catálogo. Usando apenas alguns padrões comumente acordados e adotados em toda a empresa, para fins de interoperabilidade, a Acast abordou os silos fragmentados e o atrito para trocar dados ou consumir dados independentes de domínio.
Com esse princípio, as equipes têm a garantia de que os dados são seguros, confiáveis e precisos, e que os controles de acesso apropriados são gerenciados em cada nível de domínio. Além disso, na conta central, são definidas funções para diferentes tipos de permissões e acessos, utilizando Centro de identidade do AWS IAM permissões. Todos os conjuntos de dados podem ser descobertos em uma única conta central. A figura a seguir ilustra como ele é instrumentado, onde duas funções do IAM são assumidas por dois tipos de grupos de usuários (consumidores): um que tem acesso a um conjunto de dados limitado, que são dados restritos, e outro que tem acesso a dados não restritos. Também existe uma maneira de assumir qualquer uma dessas funções, para contas de serviço, como aquelas usadas por trabalhos de processamento de dados em Fluxos de trabalho gerenciados da Amazon para Apache Airflow (Amazon MWAA), por exemplo.
Como a Acast resolveu o alto alinhamento e uma arquitetura fracamente acoplada
O diagrama a seguir mostra uma arquitetura conceitual de como as equipes da Acast estão organizando os dados e colaborando entre si.
Acast usou o Estrutura bem arquitetada para que a conta central melhore sua prática de execução de cargas de trabalho analíticas na nuvem. Através das lentes da ferramenta, a Acast conseguiu abordar um melhor monitoramento, otimização de custos, desempenho e segurança. Ajudou-os a compreender as áreas onde poderiam melhorar as suas cargas de trabalho e como resolver problemas comuns, com soluções automatizadas, bem como medir o sucesso, definindo KPIs. Isso lhes poupou tempo para obter aprendizados que, de outra forma, levariam mais tempo para serem encontrados. Spyridon Dosis, diretor de segurança da informação da Acast, afirma: “Estamos felizes por a AWS estar sempre à frente no lançamento de ferramentas que permitem a configuração, avaliação e revisão da configuração de várias contas. Esta é uma grande vantagem para nós, trabalhar numa organização descentralizada.” Spyridon também acrescenta: “Um conceito muito importante que valorizamos são os padrões de segurança da AWS (por exemplo, criptografia padrão para buckets S3)”.
No diagrama de arquitetura, podemos ver que cada equipe pode ser produtora de dados, exceto a equipe proprietária da conta central, que serve como plataforma central de dados, modelando a lógica de vários domínios para pintar o quadro completo do negócio. Todas as outras equipes podem ser produtoras ou consumidoras de dados. Eles podem se conectar à conta central e descobrir conjuntos de dados por meio do catálogo de dados do AWS Glue entre contas, analisá-los no editor de consultas do Athena ou com notebooks do Athena ou mapear o catálogo para sua própria conta da AWS. O acesso ao catálogo central do Athena é implementado com o IAM Identity Center, com funções para dados abertos e acesso restrito a dados.
Para dados não confidenciais (dados abertos), o Acast usa um modelo em que os conjuntos de dados são, por padrão, abertos para leitura por toda a organização, usando uma condição para fornecer o parâmetro de ID atribuído à organização, conforme mostrado no seguinte trecho de código:
Ao lidar com dados confidenciais, como financeiros, as equipes usam um modelo colaborativo de administração de dados. O administrador de dados trabalha com o solicitante para avaliar a justificativa de acesso para o caso de uso pretendido. Juntos, eles determinam métodos de acesso apropriados para atender às necessidades e, ao mesmo tempo, manter a segurança. Isso pode incluir funções do IAM, contas de serviço ou serviços específicos da AWS. Essa abordagem permite que usuários empresariais fora da organização de tecnologia (o que significa que eles não têm uma conta da AWS) acessem e analisem de forma independente as informações de que precisam. Ao conceder acesso por meio de políticas IAM a recursos do AWS Glue e buckets S3, o Acast fornece recursos de autoatendimento e ao mesmo tempo controla dados delicados por meio de revisão humana. A função de administrador de dados tem sido valiosa para compreender casos de uso, avaliar riscos de segurança e, em última análise, facilitar o acesso que acelera os negócios por meio de insights analíticos.
Para o caso de uso do Acast, não eram necessários controles de acesso granulares em nível de linha ou coluna, portanto a abordagem foi suficiente. No entanto, outras organizações podem exigir uma governança mais refinada em campos de dados confidenciais. Nesses casos, soluções como Formação AWS Lake poderia implementar as permissões necessárias, ao mesmo tempo que fornece um modelo de acesso a dados de autoatendimento. Para obter mais informações, consulte Projetar uma arquitetura de malha de dados usando AWS Lake Formation e AWS Glue.
Ao mesmo tempo, as equipes podem ler diretamente de outros produtores, do Amazon S3 ou por meio de uma API, mantendo a dependência no mínimo, o que aumenta a velocidade de desenvolvimento e entrega. Portanto, uma conta pode ser produtora e consumidora em paralelo. Cada equipe é autônoma e responsável por sua própria pilha de tecnologia.
Aprendizados adicionais
O que Acast aprendeu? Até agora, discutimos que o projeto arquitetônico é um efeito da estrutura organizacional. Como a organização de tecnologia consiste em diversas equipes multifuncionais e é simples criar uma nova equipe, seguindo os princípios comuns da malha de dados, a Acast aprendeu que isso nem sempre funciona perfeitamente. Para configurar uma conta totalmente nova na AWS, as equipes passam pela mesma jornada, mas um pouco diferente, considerando seu próprio conjunto de particularidades.
Isso pode criar certos atritos e é difícil fazer com que todas as equipes de produção de dados alcancem uma alta maturidade como produtores de dados. Isso pode ser explicado pelas diferentes competências de dados nessas equipes multifuncionais e por não serem equipes de dados dedicadas.
Ao implementar a solução descentralizada, a Acast enfrentou eficazmente o desafio da escalabilidade, adaptando as suas equipas para se alinharem com as necessidades empresariais em evolução. Essa abordagem garante alto desacoplamento e alinhamento. Além disso, reforçaram a propriedade, reduzindo significativamente o tempo necessário para identificar e resolver problemas porque a fonte upstream é prontamente conhecida e facilmente acessível com SLAs especificados. O volume de consultas de suporte de dados sofreu uma redução de mais de 50%, porque os usuários empresariais têm autonomia para obter insights mais rapidamente. Notavelmente, eles eliminaram com sucesso dezenas de terabytes de armazenamento redundante que antes eram copiados exclusivamente para atender solicitações downstream. Esta conquista foi possível através da implementação da leitura cruzada de contas, levando à eliminação dos custos associados de desenvolvimento e manutenção destes pipelines.
Conclusão
A Acast usou a lei Inverse Conway Maneuver e empregou serviços AWS onde cada equipe de produto multifuncional tem sua própria conta AWS para construir uma arquitetura de malha de dados que permite escalabilidade, alta propriedade e consumo de dados de autoatendimento. Isso tem funcionado bem para a empresa, no que diz respeito à forma como a propriedade e as operações dos dados foram abordadas, para atender aos seus princípios de engenharia, resultando em ter a malha de dados como um efeito e não como uma intenção deliberada. Para outras organizações, a malha de dados desejada pode parecer diferente e a abordagem pode trazer outros aprendizados.
Para concluir, um arquitetura de dados moderna na AWS permite que você construa produtos de dados e infraestrutura de malha de dados com eficiência e baixo custo, sem comprometer o desempenho.
A seguir estão alguns exemplos de serviços AWS que você pode usar para projetar a malha de dados desejada na AWS:
Sobre os autores
Claudia Chito é um estrategista de dados e um líder influente no espaço Analytics. Focada no alinhamento das iniciativas de dados com os objetivos estratégicos gerais da organização, ela utiliza os dados como uma força orientadora para o planejamento de longo prazo e o crescimento sustentável.
Dose de Spyridon é um profissional de segurança da informação na Acast. Spyridon apoia a organização na concepção, implementação e operação dos seus serviços de forma segura, protegendo os dados da empresa e dos utilizadores.
Srikant Das é arquiteto de soluções do Acceleration Lab na Amazon Web Services. Ele tem mais de 13 anos de experiência em análise de Big Data e Engenharia de Dados, onde gosta de construir soluções confiáveis, escaláveis e eficientes. Fora do trabalho, ele gosta de viajar e postar suas experiências nas redes sociais.
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- Fonte: https://aws.amazon.com/blogs/big-data/design-a-data-mesh-on-aws-that-reflects-the-envisioned-organization/
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