DTCC干货分享 Real Time DaaS面向TP+AP的数据平台架构

在当今数据驱动业务的时代，企业对数据处理的需求日益复杂，既要支持高并发的实时事务处理（TP），又要满足复杂分析和决策支持（AP）的需求。DTCC（数据库技术大会）分享的Real Time DaaS（数据即服务）平台架构，为这一问题提供了创新解决方案。通过将TP和AP系统整合，该架构实现了数据的高效流转与实时分析。

架构的核心思想是构建一个统一的数据平台，支持实时数据采集、处理和分发。具体来说，它分为以下几个关键组件：

1. 数据源层：包括业务数据库、日志流和外部数据接口，负责实时生成事务数据。
2. 实时数据管道：利用Kafka或类似流处理工具，捕获变更数据并实时传输，确保低延迟。
3. 数据处理引擎：集成如Flink或Spark的流处理框架，对数据进行清洗、转换和聚合，同时支持AP场景的复杂查询。
4. 存储层：采用分层设计，包括OLTP数据库（如MySQL）处理事务，以及OLAP数据库（如ClickHouse或Druid）支持分析查询，通过数据同步机制保证一致性。
5. 服务层：提供统一的API接口，允许前端应用或分析工具实时访问数据，实现DaaS模式。

图画中通常会展示数据从源端流入，经过管道处理，最终服务于TP和AP工作负载。这种架构的优势在于：

• 实时性：数据在秒级内可用，加速决策过程。
• 可扩展性：模块化设计允许水平扩展，应对数据增长。
• 灵活性：支持多种数据源和分析场景，降低系统复杂度。

实际应用中，企业可以基于此架构构建风控、推荐或监控系统，提升业务响应速度。Real Time DaaS架构是应对现代数据挑战的关键路径，值得技术团队深入探索。