自從我們?cè)?014年推出Insight Data Engineering Fellows計(jì)劃以來，我們與數(shù)據(jù)行業(yè)的75多個(gè)團(tuán)隊(duì)建立了聯(lián)系,討論了頂級(jí)團(tuán)隊(duì)（如Facebook，Airbnb，Slack，紐約時(shí)報(bào)，LinkedIn，亞馬遜和Tesla）工程師面臨的最新挑戰(zhàn)。此外，我們不斷增長(zhǎng)的校友網(wǎng)絡(luò)現(xiàn)在有著150多名工程師和750多名數(shù)據(jù)科學(xué)家 ，經(jīng)常在Insight社區(qū)分享他們的經(jīng)驗(yàn)。感謝這個(gè)強(qiáng)大的社區(qū)，我們有一個(gè)探索數(shù)據(jù)領(lǐng)域技術(shù)新興模式的獨(dú)一無二的基地。
我們不斷探索將這些知識(shí)傳遞給下一代數(shù)據(jù)工程師和擴(kuò)散的更多數(shù)據(jù)社區(qū)的方法，開發(fā)了更為互動(dòng)的數(shù)據(jù)工程生態(tài)系統(tǒng)圖，該迭代提供了數(shù)據(jù)管道核心組件的簡(jiǎn)化視圖，同時(shí)更深入地探索了分布式系統(tǒng)技術(shù)的復(fù)雜世界。
數(shù)據(jù)工程趨勢(shì)
通過更新此地圖，我們已經(jīng)反映了當(dāng)前數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)可用的工具和服務(wù)的最新變化。強(qiáng)調(diào)了一些值得注意的趨勢(shì)。
科技融合：Kafka 和 Spark
盡管有著數(shù)量巨大的工具被引入數(shù)據(jù)工程領(lǐng)域，似乎有兩個(gè)顯著的趨同點(diǎn)。
在眾多可用的排隊(duì)技術(shù)中，Kafka 是最廣泛采用的。
自從LinkedIn于2011年將其基于日志的解決方案發(fā)布給開源社區(qū)以來，Kafka的流行程度一直在穩(wěn)步上升，現(xiàn)在已成為流媒體數(shù)據(jù)的默認(rèn)攝取工具。
除了流媒體數(shù)據(jù)之外，Kafka越來越多地被用作許多公司的微服務(wù)的集中式消息總線 。除了讓人印象深刻的高吞吐量、高可靠性和與許多其他流行技術(shù)的集成之外，其廣為流行的原因就是易于使用。
其他廣為傳播的技術(shù)有Apache Spark，通用的分布式處理框架。
自從Hadoop早期壟斷“大數(shù)據(jù)”以來，出現(xiàn)了許多有能力的框架，Spark已經(jīng)鞏固了其處理大規(guī)模數(shù)據(jù)的“默認(rèn)”工具的地位。
Spark已經(jīng)被證明是一個(gè)功能全面的工具，從傳統(tǒng)批處理到在線機(jī)器學(xué)習(xí)模型的一切工作都能勝任。 Spark高水平的開發(fā)，像DataFrames和SQL一樣結(jié)構(gòu)化的APIs，以及流和圖形庫(kù)使得它可以使用代碼庫(kù)解決許多實(shí)際問題。和Kafka一樣，它有著很棒的社區(qū)支持，而且很多新的和現(xiàn)有的項(xiàng)目正在與Spark集成。
雖然Kafka和Spark是受歡迎的選擇，但肯定不適合每一種用例。調(diào)查每個(gè)工具的優(yōu)點(diǎn)，缺點(diǎn)和替代方案很重要。我們經(jīng)常在Insight強(qiáng)調(diào)，請(qǐng)務(wù)必選擇正確的工具！
架構(gòu)趨勢(shì)：與Kappa統(tǒng)一
除了特定技術(shù)的趨勢(shì)，我們注意到許多團(tuán)隊(duì)朝著理想化的Kappa架構(gòu)前進(jìn)。與Lambda方法相反，許多技術(shù)現(xiàn)在采用的批處理問題只是流處理問題的一個(gè)子集。
雖然還不是最前沿的，但像Flink ， Apex和Gearpump這樣的技術(shù)正在推動(dòng)向統(tǒng)一批處理和流處理框架的愿景前進(jìn)。即使是Spark，隨著結(jié)構(gòu)化流的發(fā)布，現(xiàn)在提供了一個(gè)單一的界面來操作批量和流數(shù)據(jù)。
從某種意義上說， Apache Beam項(xiàng)目是這些努力的結(jié)果?；贕oogle的數(shù)據(jù)流模型，Beam旨在創(chuàng)建一個(gè)統(tǒng)一的API，允許開發(fā)人員編寫與其下的處理引擎無關(guān)的應(yīng)用。
隨著Apache Beam等統(tǒng)一處理框架和項(xiàng)目的出現(xiàn)，Kappa架構(gòu)可能會(huì)快速被采用。不管架構(gòu)如何，隨著處理框架的不斷改進(jìn)和發(fā)展，我們期待看到批處理和流處理之間的界線仍然模糊。
托管服務(wù)增加
雖然稍有爭(zhēng)議，“無服務(wù)器”的產(chǎn)品也是一個(gè)發(fā)展趨勢(shì)?！凹~約時(shí)報(bào)”等數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)越來越希望直接架構(gòu)數(shù)據(jù)管道，而不用去管理云基礎(chǔ)設(shè)施。雖然這些服務(wù)的生產(chǎn)用例相對(duì)有限，但它們提供的功能正在不斷改進(jìn)。通過像AWS S3，Redshift，Athena，EMR，Kinesis和Lambda以及GCP的BigQuery，Pub / Sub和DataProc這樣的服務(wù)，主要的云提供商正在為這些全方位服務(wù)的解決方案提供投資。
類似于從“內(nèi)部”服務(wù)器到云基礎(chǔ)設(shè)施的過渡，數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)可能會(huì)越來越多地利用數(shù)據(jù)服務(wù)。同時(shí)，部分自助服務(wù)和部分托管的混合架構(gòu)將變得越來越普遍。
云提供商的趨勢(shì)：AWS與GCP
過去幾年的另一個(gè)顯著變化是亞馬遜網(wǎng)絡(luò)服務(wù)（AWS）面臨的競(jìng)爭(zhēng)增多。雖然像Microsoft Azure，IBM，DigitalOcean和Rackspace這樣的平臺(tái)已經(jīng)存在了一段時(shí)間，但似乎沒有人可以挑戰(zhàn)AWS在2006年發(fā)布的先行優(yōu)勢(shì)。
然而，Google一直為內(nèi)部用戶開發(fā)自己的復(fù)雜基礎(chǔ)架構(gòu)。事實(shí)上，Google一直以內(nèi)部開拓分布式系統(tǒng)而聞名，但選擇發(fā)布白皮書而不是開源。隨著對(duì)谷歌云平臺(tái)（GCP）的大量投入，他們已推出Google Infrastructure For Everyone Else (GIFEE) 的托管服務(wù)。
在過去幾年中，GCP取得了長(zhǎng)足的進(jìn)步，迅速成為一個(gè)有利的競(jìng)爭(zhēng)者。雖然GCP與AWS相比并不能提供全面的服務(wù)，但越來越多的頂級(jí)團(tuán)隊(duì)（如Spotify）正在進(jìn)行轉(zhuǎn)換 。也許云提供商的領(lǐng)域最終會(huì)減少，但是在不久的將來我們會(huì)看到健康的競(jìng)爭(zhēng)。
前景
雖然沒有人知道數(shù)據(jù)領(lǐng)域的未來如何，但有一點(diǎn)很清楚——新技術(shù)將使我們能夠進(jìn)一步利用我們的數(shù)據(jù)。無論是新技術(shù)和服務(wù)的出現(xiàn)，還是現(xiàn)有的功能的增加，開發(fā)人員都將擁有更豐富的工具來構(gòu)建數(shù)據(jù)管道和平臺(tái)。
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