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使用Amazon Web Services CDK，在云上构建DataOPS 平台

前言

这是系列文章的第二篇，在第一篇文章“另辟蹊径: 在云端使用SQL语言实现数据转化，测试和文档维护” 中介绍了做数据准备的ELT模式，以及如何利用DBT来帮助Data Analysts通过SQL做数据转化，测试和文档维护。 在这篇文章中，将以上一篇为基础，使用Amazon Web Services CDK构建一个Data OPS方案。

引子

在全球化经济放缓的背景下，传统企业面临着比以往更加激烈的市场竞争，企业进行数字化转型，也就变得越来越重要。

作为一名解决方案架构师，按我的理解，从技术角度去看，数字化转型的本质就是利用大数据的技术来提升企业的运营效率，从而使企业的各个部门，如客户成功、营销和财务部门，都能做出数据驱动的决策。在这个过程中，数据团队是关键推动者。 数据团队通常由Data Infra Engineer和Data Analysts等多个角色组成。

Data Infra Engineer和Data Analysts分工不同：

Data Infra Engineer团队负责创建和维护基础设施，比如数据仓库，数据湖的基础设施的维护，CICD Pipeline等；

Data Analysts拥有业务领域知识，负责为不同的Stakeholder（如营销和业务开发团队）的分析请求提供服务，从而使公司能够做出数据驱动的决策。

然而，IDC在2020年初的一份报告 中分析，传统的方式，Data Infra Engineer和Data Analysts在不同的孤岛上行动，成为了企业数字化转型的最大障碍。在这篇文章中，将向读者介绍如何通过CDK，使用Git, CodeBuild, Fargate, Airflow 等服务来构建一个DataOPS平台，从而打破Data Infra Engineer和Data Analysts之间的障碍，提高数据分析的效率。

DataOPS 平台参考架构

架构概述

本文提出了一个实现DataOPS平台的参考架构，有如下特点:

  1. Data Analysts可以利用他们的业务领域知识，使用他们擅长的语言(SQL)编写对应的代码，而不需要关系底层的Infra的问题；
  2. Data Analysts编写完代码之后，提交到Git仓库，可以自动触发CI的流程，变成可运行，可部署的状态，而不需要关系CI的流程，不需要关系底层的Infra；
  3. Data Analysts可以使用自身熟悉的软件(Airflow), 编写调度的DAG，在进行调度的时候，Airflow会自动的基于Serverless的Fargate执行任务，Infra会根据要执行的任务数量自动扩展，不需要Data Analysts干预；
  4. Data Infra Engineer可以使用Infra As Code的方式创建维护所有的Infra资源，包括CICD流程，ECR 仓库，Redshift集群，ECS 集群等, 而无需手工通过控制台进行操作。

架构图及流程说明

Data Infra Engineer

通过CDK 创建DataOPS 平台, 主要组件包括:

  • Redshift 集群
  • CodeCommit， CodeBuild，用于构建 Data Analysts 开发的DBT工程的持续集成流程
  • ECR，用于存放管理Data Analysts 开发的DBT工程的Docker Image
  • MWAA，用于供数据开发人员调度DBT任务的Airflow集群
  • ECS Cluster, 用于运行DBT Task

Data Analysts

在Data Infra Engineer使用CDK创建好DataOPS平台之后，Data Analysts大致操作流程如下:

  1. Data Analysts使用SQL基于DBT框架编写代码，推送到GitCommit；

GitCommit 会自动触发CodeBuild，下载代码，进行编译，生成container 镜像，并推送到ECR仓库；

  1. Data Analysts，编写Airflow的DAG，并上传到S3；
  2. Data Analysts，在Airflow中管理触发DAG；

Airflow 会自动在ECS Cluster中创建Task，运行DBT任务。

使用Amazon Web Services CDK构建 Data OPS 方案

笔者也实现了上述架构，源代码在Github公开，供读者参考，其中：

接下来详细演示如何在云上构建并使用DataOPS平台：

CDK 开发环境搭建

开发Amazon Web Services CDK需要先安装Amazon Web Services CDK CLI，利用 Amazon Web Services CDK CLI可以生成对应的CDK 的Project。

Amazon Web Services CDK CLI的安装依赖于Node.js, 所以在您的开发环境需要先安装node.js。node.js 的安装可参看官方教程: https://nodejs.org/en/download/package-manager/。

安装好 node.js 之后，可以直接使用 如下命令安装 Amazon Web Services CDK CLI：

npm install -g aws-cdk  #安装cdk cli
cdk --version #查看版本

安装 CDK CLI后，需要通过Amazon Web Services configure 命令配置开发环境的用户权限，详情参考: https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/userguide/cli-configure-files.html

Data Infra Engineer 使用CDK 构建Data OPS 平台:

npm install -g yarn
npm install -g npx

git clone https://github.com/readybuilderone/elt-dbt-redshift-demo-for-data-engineer.git
cd elt-dbt-redshift-demo-for-data-engineer
npx projen

npx cdk bootstrap aws://<ACCOUNT-NUMBER>/<REGION> --profile <YOUR-PROFILE>
npx cdk deploy  --profile <YOUR-PROFILE>

注意: 读者需要替换, ,  为自己环境的值。

整个过程大约需要40分钟左右，运行完成之后，命令行会返回：

  • 存放Airflow Dag的S3 Bucket的名称
  • ECS Cluster的名称
  • ECS Task Definition名称
  • Redshift的所在的Subnet的ID

至此，Data Infra Engineer 已经使用CDK搭建完成Data OPS平台，读者可以登入到控制台进行相应验证。

Code Commit：

CDK 创建了一个空的CodeCommit，供Data Analysts使用；

Code Build

CDK创建了CodeBuild Project，会在Data Analysts提交代码到CodeCommit后，自动触发，打包成container image

ECR Repo

CDK创建了空的ECR Repo，用来存放CodeBuild生成的container image:

ECS Cluster

CDK 创建了ECS Cluster，和对应的Task用来运行dbt的container 任务:

MWAA

CDK 创建了MWAA，其中DAG为空:

Redshift

CDK 创建了Redshift集群，但是public schema之下，并没有任何的table:

DataOPS 平台创建成功，接下来演示 Data Analysts的部分。

Data Analysts 利用Data OPS平台进行项目开发

推送代码到CodeCommit

Data Analysts 推送代码到CodeCommit之后，应该自动触发CodeBuild生成container image，推送到ECR。

Data Analysts使用的Sample代码托管在 Github，在配置好CodeCommit权限(如何配置可参考 官方文档)之后，可以采用如下命令推送到CodeCommit:

git clone https://github.com/readybuilderone/elt-dbt-redshift-demo-for-data-analysts.git
cd elt-dbt-redshift-demo-for-data-analysts
git remote -v
git remote add codecommit <YOUR-CODECOMMIT-SSH-ADDRESS>
git push codecommit

仔细观察下 elt-dbt-redshift-demo-for-data-analysts代码，可以发现Image内的是一个标准的DBT Project。

Data Analysts 不需要改变任何习惯，只需要开发对应的model，并推送到Git，就可以出发持续集成的流程。

想要了解DBT Project的读者可以参考上一篇文章: 另辟蹊径: 在云端使用SQL语言实现数据转化，测试和文档维护, 本篇文章目的在于演示DataOPS平台，就使用DBT的sample model，在空的Redshift中创建测试Table。

观察DataOPS过程

在push 之后，进入CodeCommit查看代码更新, 可以看到代码已经成功推送到CodeCommit:

进入CodeBuild查看，会发现已经自动构建container image，并推送到了ECR:

进入到ECR中查看，会发现刚刚构建的container image:

Data Analysts 构建Airflow DAG，触发DBT任务，使用Fargate运行DBT 任务

在完成上述步骤之后，Data Analysts可以使用自己熟悉的Airflow来调度DBT。

示例Airflow 的DAG如下：

elt-dbt.py
import os
from airflow import DAG
from airflow.contrib.operators.ecs_operator import ECSOperator
from airflow.operators.bash_operator import BashOperator
from airflow.utils.dates import days_ago
from datetime import timedelta

default_args = {
    "owner": "airflow",
    "depends_on_past": False,
    "start_date": days_ago(2),
    "retries": 0,
    "retry_delay": timedelta(minutes=5),
}

dag = DAG(
    "redshift_transformations",
    default_args=default_args,
    description="Runs dbt container",
    schedule_interval=None,
    is_paused_upon_creation=False,
)

bash_task = BashOperator(task_id="run_bash_echo", bash_command="echo 1", dag=dag)
post_task = BashOperator(task_id="post_dbt", bash_command="echo 0", dag=dag)

dbt_top_events = ECSOperator(
    task_id="dbt_top_events",
    dag=dag,
    aws_conn_id="aws_ecs",
    cluster="dataops-ecs-cluster",
    task_definition="dataops-task",
    launch_type="FARGATE",
    overrides={

    },
    network_configuration={
        "awsvpcConfiguration": {
            "subnets": ["<YOUR-SUBNET-ID>", "<YOUR-SUBNET-ID>"],
        },
    },
    awslogs_stream_prefix="ecs/dbt-cdk-container",
)

bash_task >> dbt_top_events >> post_task

注意: 读者需要替换 为自己环境的值（Data Infra Engineer 使用CDK 创建DataOPS平台时的返回值）

替换好之后，将elt-dbt.py 上传到Airflow的Bucket中(Bucket Name见 Data Infra Engineer 使用CDK 创建DataOPS平台时的返回值)。

aws s3 cp ./elt-dbt.py S3://<YOUR-BUCKET>/dags/ --profile <YOUR-PROFILE>

进入Airflow，稍等片刻，可以看到对应的DAG。

在Airflow中触发DAG

可以看到DAG已经被执行：

在运行 dbt_top_events 的阶段，进入ECS，可以看到dataops-task在运行：

在DAG执行完成之后，进入RedShift查看验证结果：

可以看到，my_fist_dbt_model 和 my_second_dbt_model 已经生成，DBT任务执行成功。

总结

在本篇文章中，提供了DataOPS的一个参考实现，Data Infra Engineer可以使用CDK 方便的创建维护Infra， Data Analysts基于这个平台，可以使用自己熟悉的语言和调度工具，进行开发。提交到Git之后，可以自动触发持续集成的后续任务，可以通过Airflow使用Fargate运行对应的任务，而不需要关心Infra层面的问题，希望这个方案可以帮助到读者。

补充说明：在MWAA还未提供的区域，比如cn-north-1 和 cn-northwest-1， 推荐读者可以尝试下这个基于Fargate的Airflow方案，已经封装成了CDK Library，只需要数行代码，就可以创建一个符合优良架构的Airflow集群。

参考文档

DBT Offical Doc

Amazon Web Services Blog: Build a DataOps platform to break silos between engineers and analysts

Amazon Web Services Workshop: CICD-Pipeline-With-CDK

本篇作者

韩医徽

AWS 解决方案架构师，负责 AWS 合作伙伴生态系统的云计算方案架构咨询和设计，同时致力于 AWS 云服务在国内的应用和推广。