时效性保证

1. 查看Kafka延迟监控：通过Flink消费上游的lag（如消费Kafka的lag情况）来监控延迟。
2. 分层和时延的平衡：在复用性和链路过长之间做好平衡和取舍。
3. 乱序数据处理：处理乱序数据以确保数据顺序正确。
4. 提前压测：应对流量高峰期，特别是大促场景下，提前做好资源保障和任务优化。
5. 设置延时基线：通过优化程序代码、资源、解决倾斜与反压等问题，将延迟控制在基线之内。
6. 指标监控：监控任务failover情况、checkpoint指标、GC情况、作业反压等，出现异常时及时告警。
7. Flink链路延迟监控：通过LatencyMarker观测延迟情况。

质量考量

数据一致性

1. 正确性实时计算端到端的一致性：通过输出幂等方式保障数据正确性，要求存储介质支持重写。对于不支持幂等的存储（如DWD层的Kafka），可以使用row_number()语法去重。
2. 离线与实时的一致性：确保使用相同的数据源和加工业务逻辑。

数据完整性

确保数据从源头到前端展示的完整性，避免因加工逻辑、存储异常或前端展现异常导致数据丢失。例如：

1. 数据源层背压：可能导致数据源头（MQ, Kafka）消息积压，严重时导致数据丢失。
2. 数据处理层加工错误：未按需求加工数据，导致目标有效数据丢失。
3. 数据存储层容量写满：新数据无法写入，导致数据丢失。
4. 数据加工正确性、及时性、快速恢复性：构成数据完整性的关键要素。

数据加工正确性

确保源数据按业务需求加工成目标有效数据，并根据不同维度计算展示指标。例如：

1. 数据源层原始数据过滤：过滤掉不需要的联盟点击数据，补齐目标联盟的点击数据。
2. 业务层计算：根据媒体、账号、计划、单元等维度计算点击总量。

数据加工及时性

控制数据从产生到前端展示的时间在合理范围内。

数据快速恢复性

确保数据在流转路径中因异常中断后能快速恢复，且恢复过程正确无误。例如：

1. 数据处理层性能问题：解决后数据积压问题逐步缓解。
2. 消费程序崩溃：重启后数据消费恢复正常。

数据可监控性

确保数据流转路径中关键节点的状态可有效监控。

数据高可用性

确保数据不会因灾难性问题丢失，实时数据消费应用集群和存储集群需具备主备和容灾能力。

稳定考量

1. 任务压测：提前压测应对流量高峰期，做好资源保障和任务优化。
2. 任务分级：根据任务影响面大小和数据使用方划分保障等级，高优先级任务需优先响应。
3. 指标监控：监控任务failover情况、checkpoint指标、GC情况、作业反压等，出现异常时告警。
4. 高可用HA：确保实时Pipeline链路高可用，支持数据备份和重演机制。
5. SLA保障：支持动态扩容和数据处理流程自动漂移。
6. 弹性反脆弱：基于规则和算法的资源弹性伸缩，支持事件触发动作引擎的失效处理。
7. 监控预警：集群设施、物理管道、数据逻辑层面的多方面监控预警能力。
8. 自动运维：捕捉并存档缺失数据和处理异常，具备定期自动重试机制修复问题数据。
9. 上游元数据变更抗性：上游业务库需兼容元数据变更，实时Pipeline处理显式字段。

成本考量

1. 人力成本：通过支持数据应用平民化降低人才人力成本。
2. 资源成本：通过支持动态资源利用降低静态资源占用造成的资源浪费。
3. 运维成本：通过支持自动运维、高可用、弹性反脆弱等机制降低运维成本。
4. 试错成本：通过支持敏捷开发、快速迭代降低试错成本。

敏捷考量

敏捷大数据是一整套理论体系和方法学，意味着配置化、SQL化、平民化。

管理考量

数据管理重点关注元数据管理和数据安全管理。在现代数仓多数据存储选型的环境下，统一管理元数据和数据安全是一个挑战，需在实时Pipeline各个环节平台内置支持，并支持对接外部统一的元数据管理平台和数据安全策略。

本文主要讲述了在实时数仓建设中常见的任务保障方法和理论，具体实践可能有所不同，但总体思路值得借鉴。

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