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数据治理是企业在做大数据分析的时候会用到的一个提高数据质量的方法，今天我们就通过案例分析来简单了解一下，元数据平台数据治理特性分析。
一、服务可见性
服务元数据平台负责维护服务相关的元数据信息，主要包括服务层面、接口层面、拓扑层面这几个维度的元数据信息，通过服务元数据平台，可以对系统提供全方位的可见性。为了增强服务查询的灵活性，可以支持多种服务查询方式，比如按照服务所属部门查询、按照服务属性查询等，服务基本信息平台化等。服务基本信息如下。
1)服务描述：简要描述服务提供的基本能力，服务的适用场景等，供潜在服务使用者参考，必要时可以加上服务的详细描述信息wiki，以及服务对应的邮件组和沟通群。
2)服务所有权：服务当前所属部门、服务当前的owner等。
3)服务对外接口：服务接口定义，使用说明和注意事项等。
4)服务SLA：服务对外的SLA承诺。
5)服务的上下游拓扑：服务商城中维护了每个服务的上下游依赖，基于上下游依赖，不仅可以查询上下游服务的使用方式和使用情况，同时也可以进行服务重大变更时的上下游服务通知。
6)服务变更：服务商城中维护服务每个重要变更的变更日志，重要变更时会通过相应机制知会上下游依赖，上下游会评估是否需要适配升级等，这样服务使用者可以从变更历史中了解到服务的整个发展脉络。
7)服务接入和资源配额管理：服务如何接入，资源配额如何申请等。
8)服务线上部署和线下测试环境信息：描述了服务线上和线下的部署信息，使用者直接基于平台给定的环境使用。
二、变更可见性
变更是引发系统故障的主要因素，通过对各个维度的变更进行系统的梳理和记录，不仅方便出现故障时的追溯和定位，后续还可以基于完善的变更事件库，对这些变更的原因、质量以及影响进行全面的审计和分析，从中找到规律性的东西，建立相应的改进反馈闭环。
服务变更是变更的重要来源，常见的服务变更方式有应用变更、配置变更、数据变更以及预案变更等。对于微服务架构来说，除了关注当前服务的变更之外，还需要关注上下游依赖服务的变更，以及部署层面关联服务的变更，比如和当前服务混部在同一台物理机上的其他服务变更。
除了服务变更，还需要对服务周边的各个环境变更进行记录，比如网络变更、机器变更、机房变更、交换机变更，这些变更都可能对服务的正常运行产生影响。
三、观测可见性
微服务架构下，各个微服务采用分布式部署，并且通过网络进行分布式通信，随着微服务个数和集群规模的扩大，系统中会产生各种形式的故障，并且很多故障是无法事先预测的。因此需要微服务观测可见性，具体分为Logging(日志系统)、Metrics(度量系统)和Tracing(分布式跟踪系统)3个层次。
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2025-02-12
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