最近又遇到一个数据相关的咨询项目，为一家企业整理数据服务目录，今天就来讨论下企业数据目录架构和它的部署方式。

企业数据目录（EDC）旨在帮助企业与IT人员通过统一的元数据视图（包括技术元数据、业务元数据、用户释义、关联关系、数据质量和用途）来释放企业数据资产的最大能量。

我们从下至上来看下EDC的一个架构，最下面是存储层，在这一层，EDC包含了传统的结构化数据库用来存储EDC的管理员数据、可视化配置数据、数据域的规则，runtime统计数据等等，其中一部分结构化数据来自于各接入应用的元数据，称为模型库服务（Model Repository Service，MRS）使所有接入的应用可以在一个关系型数据库中进行协同；另一部分结构化数据称为数据剖析仓库（Profiling Warehouse，PWH），用来存储数据剖析信息，例如剖析结果和计分卡结果。在存储层EDC也可以接入各种非结构化数据，例如Hadoop分布式存储系统以及其上的HBASE等开源产品。

往上一层，对于接入的结构化数据的数据源，有剖析引擎（Data Profiling Engine）对数据集的唯一性，特征值频率以及数据集所属的数据域进行分析；在另一边Hadoop社区有自己的分布式引擎系统，例如用来快速将各类元数据加载到HBase的Spark组件，以及支持多条件搜索并建立实时索引的Solr组件。

所有的数据处理都是为了能提供数据服务，最通用的不外乎搜索，包括数据间关系、血缘的搜索，数据域的搜索。还有就是生成报表作业的管理计划。除了直接对外提供服务外，这一层还有一些插件对数据进行进一步加工，例如对跨数据集的数据相似性进行比较的分析器，对数据集进行到数据域的归集，以及将非结构化元数据导入到HBase的摄入服务。最终服务层有统一的对外API接口将数据域转化成数据目录作为EDC的主体。

EDC支持的分布式Hadoop产品包括Cloudera，Hortonworks以及Azure HDInsight，在Hadoop上，EDC可以部署自己的HBase，Solr以及Spark实例作为Yarn应用。不过市面上的一些EDC产品，例如Informatica有自带的Hadoop集群，和自身的HBase，Solr和Spark可以打包部署。

EDC的数据源通常来自各业务系统、BI系统、数据库、数仓和数据集成总线，经过存储层的元数据提取及数据剖析在EDC集群内建立元数据集群、创建元数据处理框架（内容包括MRS，监控模型库服务，集群服务，目录服务以及内容管理服务）以及数据域建制（Profiling）即数据集成服务。

上图是EDC服务的架构图。Profiling服务器需要连接PWH和通过内容管理服务关联的参考数据库（REF）。架构服务器（Infrastructure Server）需要连接MRS数据库，其上的EDC服务通过到Spark、HBase和Solr的连接器对接企业的非结构化数据；通过MRS关联数据集成服务深入数据湖对接企业的结构化数据。MRS对外提供开发接口可对数据集成方式及作业管理进行客制化，同时通过分析服务对外输出业务术语表（Business Glossary）。而EDC的对外接口可以给管理员提供对数据域的定义，也可以开放给用户对业务场景进行客制化。

由于EDC牵涉到全域的数据，对于安全管控也是不可忽视的一环，在EDC中往往会通过Kerberos，即三方验证的方法对访问进行权限控制。

上面这张图比较复杂，简单的说即时用户访问凭证通过一个第三方机构来保管，以保证验证的独立性。

以Informatica为例，以上是EDC的仪表盘，点击各个图标可以查看具体的源数据和历史数据。并且通过对大数据的AI分析，可以对未来趋势做出预判。