Всем привет!
Вопрос - где применяется подход DDD?
Аналитика, разработка, тестирование. Конечно архитектура АС, с нее все начинается.
Но это еще не все.
Есть такой класс систем как Data Warehouse (DWH) или аналитическое хранилище данных. В это хранилище попадают данные из всех бизнес-сервисов компании для дальнейшего анализа. Т.об. мы разделяем оперативную БД и аналитическую, снимая лишнюю нагрузку с оперативной БД. Особенность Data Warehouse - технологии обработки и хранения данных отличаются от используемых в системах оперативной обработки данных. Hadoop, Greenplum, ClickHouse... А значит нужны специалисты, которые подготовят хранилище под ваши данные и настроят синхронизацию с оперативной БД. Но эти специалисты не знают ваш домен, в отличие от команды. Плюс они часто становятся "бутылочным горлышком". Плюс структура данных постоянно меняется...
Что делать?
Data Warehouse специалисты готовят инфраструктуру, а за подготовку и синхронизацию данных, актуальность их структуры и способ предоставления этих данных потребителям отвечает бизнес команда. Это же ее bounded context. Подход называется Data Mesh. Вот неплохая статья на эту тему https://habr.com/ru/companies/vk/articles/720652/
P.S. На самом деле DevOps в своем идеальном виде о том же - DevOps инженеры готовят инфраструктуру, а за сборку и деплой отвечает команда.
#ddd #data_mesh
Вопрос - где применяется подход DDD?
Аналитика, разработка, тестирование. Конечно архитектура АС, с нее все начинается.
Но это еще не все.
Есть такой класс систем как Data Warehouse (DWH) или аналитическое хранилище данных. В это хранилище попадают данные из всех бизнес-сервисов компании для дальнейшего анализа. Т.об. мы разделяем оперативную БД и аналитическую, снимая лишнюю нагрузку с оперативной БД. Особенность Data Warehouse - технологии обработки и хранения данных отличаются от используемых в системах оперативной обработки данных. Hadoop, Greenplum, ClickHouse... А значит нужны специалисты, которые подготовят хранилище под ваши данные и настроят синхронизацию с оперативной БД. Но эти специалисты не знают ваш домен, в отличие от команды. Плюс они часто становятся "бутылочным горлышком". Плюс структура данных постоянно меняется...
Что делать?
Data Warehouse специалисты готовят инфраструктуру, а за подготовку и синхронизацию данных, актуальность их структуры и способ предоставления этих данных потребителям отвечает бизнес команда. Это же ее bounded context. Подход называется Data Mesh. Вот неплохая статья на эту тему https://habr.com/ru/companies/vk/articles/720652/
P.S. На самом деле DevOps в своем идеальном виде о том же - DevOps инженеры готовят инфраструктуру, а за сборку и деплой отвечает команда.
#ddd #data_mesh
Хабр
Data Mesh: что это такое и для чего он нужен инженерам
Команда VK Cloud перевела статью о новом подходе к построению архитектуры данных Data Mesh с помощью lakeFS — системы управления версиями данных с открытым исходным кодом, которая преобразует...