内容简介：“ DataSphere Studio（简称DSS）是微众银行自研的一站式数据应用开发管理门户。基于插拔式的集成框架设计，及计算中间件Linkis，可轻松接入上层各种Web系统，让数据开发变得简洁又易用。” 开源地址（github ht...
“ DataSphere Studio（简称DSS）是微众银行自研的一站式数据应用开发管理门户。基于插拔式的集成框架设计，及计算中间件Linkis，可轻松接入上层各种Web系统，让数据开发变得简洁又易用。”
开源地址（github https://github.com/WeBankFinTech/DataSphereStudi
gitee https://gitee.com/WeBank/DataSphereStudio）
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DSS是什么？
DataSphere Studio（简称DSS）定位为数据应用开发门户，闭环涵盖数据应用开发全流程。在统一的UI下，以工作流式的图形化拖拽开发体验，满足从数据导入、脱敏清洗、分析挖掘、质量检测、可视化展现、定时调度到数据输出应用等，数据应用开发全流程场景需求。
DSS通过插拔式的集成框架设计，让用户可以轻松定制化开发DSS，简单快速集成各种Web系统，在一个统一的页面下，便可满足用户的所有业务需求。
根据需要，用户可以简单快速替换DSS已集成的各种功能组件，或新增功能组件。
借助于Linkis计算中间件的连接、复用与简化能力，DSS天生便具备了金融级高并发、高可用、多租户隔离和资源管控等执行与调度能力。
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为什么需要DSS？
随着大数据技术的广泛应用，如今数据应用的开发，已远远不再是加工和生产几个报表了。
业务与数据如何快速实现互动，数据如何快速且高效地生成报告，协助商业决策，几乎是所有企业的核心诉求。
然而，现实却是，业务用户面对功能丰富的众多数据应用系统，往往不知所措，不知如何选择。
以下六个痛点，几乎是所有企业面临的非常头痛的问题：
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数据应用系统多，没有统一的用户入口，用户体验割裂感强。
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业务流程涉及多个系统相互协作，用户需频繁切换系统才可实现业务。
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很多数据应用系统边界不清晰，功能重叠不仅极大浪费人力，系统间也难以协同互通，用户更是需要花时间反复调研比较，才能最终敲定方案。
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跨部门跨业务的数据依赖，全靠口头约定ready时间，如果上游数据延迟，下游将产生连锁反应，引发数据灾难。
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系统间的数据和信息共享，需要两两开发适配，调用复杂且耦合度高。
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没有一套统一的集成框架，系统间集成需要各种开发适配。
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DSS的核心概念
DSS提出的五大核心概念，专注于解决上述提到的六大痛点问题。
1. 一站式
一站式，是DSS提高业务用户主动参与数据开发的第一步探索。
DSS通过提供一站式的数据应用开发管理界面，让用户无需再多方打听探讨，才能确认是否有 工具 能满足需求，所有的数据开发均可在DSS上找到组件完成。
DSS集成度极高，最新开源版已集成的系统有：
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数据开发探索Scriptis
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数据可视化Visualis（基于宜信Davinci二次开发）
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数据质量Qualitis
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调度系统Azkaban
DSS插拔式的框架设计模式，允许用户快速替换DSS已集成的各个Web系统。如：将Scriptis替换成Zeppelin，将Azkaban替换成DolphinScheduler。
DSS一站式的数据应用开发入口，使用户养成了有需求时搜DSS，没需求时探索DSS其他功能组件的良好习惯。
2. 全连接
在DSS工作流拖拽编辑页面，DSS已集成的所有数据应用系统，都将以工作流节点的形式出现，一种节点对应一个系统功能，让功能边界清晰明朗，用户无需再做选择题。
DSS工作流节点，支持嵌入已集成的数据应用系统前端界面，让用户在一个工作流页面，即可编辑修改所有的业务功能。
DSS工作流，让用户能以业务视角将多个业务功能连接起来，编排成支持实时执行和定时调度的工作流，只需简单拖拽即可完成数据应用的全流程开发。
在微众银行，通过DSS的工作流，业务数据应用的迭代周期从原来的1周，降低到1天，效率提升了600%倍。
DSS工作流，做到让用户可以简单快速地实现业务，同时帮助用户更好地理解业务。
3.插拔式
插拔式是DSS作为数据应用集成框架的最大特色。
DSS就像是插槽，插拔式的设计方式，几乎不侵入原有的外部系统，且只需做简单适配，即可快速的集成进来。
DSS通过插拔式的集成框架设计，让用户可以轻松定制化开发DSS，简单快速集成各种Web系统，在一个统一的页面下，便可满足用户的所有业务需求。
通过插拔式，让WeDataSphere的各个功能组件既能相互独立、系统边界清晰明确，又能有机融合在一起，共同构成WeDataSphere一站式、全连通的大数据使用体验。
4.上下文
何谓上下文？
保持某种操作继续进行的所有必需信息。如：同时看三本书，每本书已翻看的页码就是继续看这本书的上下文。
DSS上下文，解决DSS工作流跨多个系统节点间的数据和信息共享问题。
例如，B系统需要使用A系统产生的一份数据，通常的做法如下：
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B系统调用A系统开发的数据访问接口
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B系统读取A系统写入某个共享存储的数据
DSS借助Linkis计算中间件实现的WorkflowContext，允许接入的外部系统作为分享节点或读取节点，将节点信息和节点数据共享给其他外部系统节点，无需外部系统两两开发适配，降低系统间调用复杂度和耦合度。
借助于DSS上下文，微众银行WeDataSphere实现彻底解耦，各功能组件的复杂度至少降低了30%。
5.信号化
跨部门跨业务的数据依赖问题，一向是业界公认的老大难。
例如：部门B的数据集市依赖于部门A DWD(Data Warehouse Detail数据明细层)的部分数据，
如何确保部门A的数据处理完成后，部门B才正式开始数据处理？
通常的做法是：双方约定一个时间窗口，部门A保证数据已准备就绪。
中间的空窗期，不仅极大降低了数据处理时效性，且一旦部门A数据处理延迟，下游将引发灾难。
DSS作为数据应用开发门户，提出了一套基于信号的数据依赖解决方案。
接入到DSS的数据应用系统，只需在其前面加上一个信息节点，即可实现跨业务、多系统间的数据依赖协作执行问题。
微众银行通过DSS信号化，让各业务跨多系统的数据依赖，变得简单、清晰又高效，平均提速了业务30%的数据产出，数据延迟率降低了90%。
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DSS核心设计理念
AppJoint，DSS插拔式架构的插口，是DSS构建一站式、全连通、插拔式、上下文的基石。
AppJoint，是DSS可以简单快速集成各种上层Web系统的核心概念。
什么是AppJoint?
AppJoint——应用关节，基于Linkis计算中间件构建，定义了一套统一且规范的前后台接入规范，
让外部数据应用系统可简单快速地接入到DSS。
AppJoint的四大规范，让DSS的数据应用系统接入，变得清晰又便捷。
Security规范和Project规范，是实现一站式的核心抽象。
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Security规范，打通DSS与外部系统前后台的登录跨域问题。
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Project规范，打通DSS与外部系统的组织结构、权限体系，是实现DSS协同开发的通用标准。
NodeService规范和NodeExecution规范，是实现全连通的核心基石。
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NodeService规范，打通DSS工作流节点与外部系统的关联互通。
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NodeExecution规范，实现DSS工作流节点与外部系统的任务交互执行。
AppJoint还引入了Linkis计算中间件，让接入的外部数据应用系统，可快速具备Linkis的并发限流、用户资源打通等能力。
且基于Linkis实现的WorkflowContext，允许上下文信息跨系统节点级共享，彻底告别应用孤岛。
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DSS已集成的数据应用组件
DSS通过实现多个AppJoint，已集成了丰富多样的各种上层Web应用系统，基本可满足用户的数据开发需求。
用户如果有需要，也可以轻松集成新的Web应用系统，以替换或丰富DSS的数据应用开发流程。
1、数据开发——Scriptis
什么是Scriptis?
Scriptis是一款支持在线写 SQL 、Pyspark、HiveQL等脚本，提交给Linkis执行的数据分析Web工具，且支持UDF、函数、资源管控和智能诊断等企业级特性。
Scriptis AppJoint为DSS集成了Scriptis的数据开发能力，并允许Scriptis的各种脚本类型，作为DSS工作流的节点，参与到应用开发的流程中。
目前已支持HiveSQL、SparkSQL、Pyspark、Scala等脚本节点类型。
2、数据可视化——Visualis
什么是Visualis?
Visualis是一个数据可视化的BI工具，基于宜信开源组件Davinci二次定制化开发而成。
Visualis AppJoint为DSS集成了Visualis的数据可视化能力，并允许数据大屏和仪表盘，作为DSS工作流的节点，与上游的数据集市关联起来。
3、DSS的调度能力——Azkaban
用户的很多数据应用，通常希望具备周期性的调度能力。
目前市面上已有的开源调度系统，与上层的其他数据应用系统整合度低，且难以融通。
DSS通过实现Azkaban AppJoint，允许用户将一个编排好的工作流，一键发布到Azkaban中进行定时调度。
DSS还为调度系统定义了一套标准且通用的Linkis工作流解析发布规范，让其他调度系统可以轻松与DSS实现低成本对接。
4、数据质量——Qualitis
Qualitis AppJoint 为DSS集成数据质量校验能力，将数据质量系统集成到DSS工作流开发中，对数据完整性、正确性等进行校验。
5、数据发送——Sender
Sender AppJoint为DSS集成数据发送能力，目前支持SendEmail节点类型，所有其他节点的结果集，都可以通过邮件发送。
例如：SendEmail节点可直接将Display数据大屏作为邮件发送出来。
6、数据信号——Signal
Signal AppJoint用于强化业务与流程之间的解耦和相互关联。
DataChecker节点：检查库表分区是否存在。
EventSender: 跨工作流和工程的消息发送节点。
EventReceiver: 跨工作流和工程的消息接收节点。
7、功能节点
空节点和子工作流节点。
8、节点扩展
根据需要，用户可以简单快速替换DSS已集成的各种功能组件，或新增功能组件。
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总结
DSS作为数据应用开发门户，致力于提供一套通用的数据应用接入和开发的标准，让业务用户具备参与到数据应用开发的能力和可能。
由于篇幅所限，本文不再详细论述DSS的架构设计和实现。
期待更多的社区力量，一起推动DSS + Linkis生态圈的成长。
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持 码农网
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