Uber(优步)数据治理采取哪些措施?成效如何?

Uber的数据/工作流规模非常大,每天有大量的Data/ETL/Report/Workflow在后台运行,其中很多是旧的、已经不被维护、低效或者容易失败的流程。

数字化转型网数据专题将关注数据治理、数据质量管理、数据架构、主数据管理、数据仓库、元数据管理、数据备份、数据挖掘、数据分析、数据安全、大数据、数据合规、等数据相关全产业链相关环节。

Workflow Guard系统(工作流治理+可观测性)

一、问题背景

Uber的数据/工作流规模非常大,每天有大量的Data/ETL/Report/Workflow在后台运行,其中很多是旧的、已经不被维护、低效或者容易失败的流程。

这些遗留工作流影响整体系统稳定性、资源浪费、执行失败率高,对成本与可靠性造成负面影响。

二、治理措施

引入Workflow Guard系统:用于治理与可观测所有工作流(Workflow)的启动、执行、状态与资源消耗情况。对违规/低效/未维护的工作流可以暂停或关闭。

建立治理规则/策略(Governancepolicies):来判定哪些工作流应该被清理/下线/归档,比如失败率高、长时间未更新、不符合当前标准的等。

可视化界面:当工作流违背策略时,系统能提示哪个规则被违反、为何被暂停/下线,以及如何修正问题。这样业务/相关团队能快速响应。

三、成效

成功中止(Deactivate)了一批遗留工作流,提高整体任务执行成功率。例如Presto工作流的成功率从69.3%提升到85.22%。

延迟、排队等资源浪费明显减少,中间件与计算资源得到释放与优化。整体执行延迟中位数从40分钟降到15分钟。节约成本。

提高系统可维护性与稳定性,同时改善用户对治理政策不透明或不可控部分的体验。

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数字化转型网数据专题包含哪些内容

数字化转型网数据专题将关注数据治理、数据质量管理、数据架构、主数据管理、数据仓库、元数据管理、数据备份、数据挖掘、数据分析、数据安全、大数据、数据合规、等数据相关全产业链相关环节。

数字化转型网数据专题包含:

1、数据相关外脑支持:100+数据相关专家、100+数据实践者、1000+相关资料

2、数据研习社:与全球数据相关专家、实践者共同探讨相关问题,推动产业发展!

3、国际认证培训:目前已引进DAMA国际认证CDMP,其他国内外认证也在逐步引进中

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