京东 one-service 数据服务体系建设

周慧通-京东集团-技术研发与数据中心 DataFunSummit#2023 目录CONTENT 01昨天03明天 02今天04致谢 01昨天 数据服务发展 主题化服务实践-融合服务 数据配置化 1代码模板化 •将依赖的表、数据源、缓存时间等动态配置•将指标、维度信息代码配置化 •通过定义基础模板，实现基础服务查询•通过重写基础模板，实现自定义服务查询 缓存粒度化 指标融合化 •支持年/月/日/小时/秒粒度查询拆解独立缓存•支持维度分析粒度拆解并独立缓存 •通过服务拆解，支持不同集群、不同业务的各种指标一次性查询 技术效能-服务是否真正服务于业务 01.标准化 04.稳定性 非标准带来差异参数和链路，服务如何保证稳定性 指标口径不统一服务协议不统一 02.资产化 05.研发周期 大量的数据资产无法得到充分复用，且存在重复建设 技术迭代无法加速业务上线 03.模板化 06.可能性 模板化与复杂业务的融合并没有达到预期效果 是否存在一个服务可覆盖上述所有？ 01今天 资产构建的基石-数据模型标准 数据模型标准示例 资产构建的基石-指标标准 维度中心-标准化分析视角 定义驱动生产-数据查询能力 清晰的调用链路明确的调用边界充足的应急预案合理的熔断降级 主题化服务VSOne-Service 03明天 未来规划 强化流程链路 04致谢 感谢观看