Bilang modelo ng wikang AI, wala akong anumang praktikal na limitasyon o kagustuhan. Ngunit, narito ang ilang pangkalahatang pagsasaalang-alang para sa paghawak ng data analytics ng lineage ng data ng serbisyo sa isang Microservice Architecture:
1. Pamamahala ng Data: Ang bawat microservice ay dapat na independiyenteng pamahalaan ang data nito at ilantad ang mga API na nagbibigay-daan sa pag-access ng data. Ang data ay dapat gawing available sa mga karaniwang format para makonsumo at masuri ng lineage system.
2. Data Lineage System: Magpatupad ng sentralisadong data lineage system na maaaring sumubaybay sa daloy ng data sa mga microservice. Dapat itong magtala ng metadata tungkol sa data tulad ng pinagmulan, pagbabago, at patutunguhan nito.
3. Arkitekturang Dahil sa Kaganapan: Ang paggamit ng arkitektura na hinimok ng kaganapan ay maaaring gawing mas madali ang pagkuha ng mga kaganapan sa linya ng data at magpalaganap ng mga pagbabago sa mga microservice.
4. Pagsubaybay at Pag-aalerto: Magpatupad ng mga sistema ng pagsubaybay at pag-alerto na maaaring makakita ng anumang mga hindi pagkakapare-pareho o anomalya ng data sa mga microservice. Dapat nitong alertuhan ang kinauukulang koponan kung may anumang isyu sa kalidad ng data na lumitaw.
5. Wastong Dokumentasyon: Ang bawat microservice ay dapat na maayos na naidokumento, at ang mga ugnayan sa pagitan ng mga microservice ay dapat na malinaw na tinukoy upang paganahin ang epektibong data lineage tracking.
6. Pagsubok at Pagpapatunay: Magpatupad ng mga automated na pagsubok at mga pamamaraan ng pagpapatunay para sa bawat microservice upang matiyak ang maayos na daloy ng linya ng data sa buong arkitektura.
Petsa ng publikasyon: