Databricks
·
UiPath如何在Databricks上构建可扩展的实时ETL管道
💡
原文英文，约1600词，阅读约需6分钟。
📝
内容提要
为应对挑战，UiPath对数据管道架构进行了重大改造，合并了批处理与实时数据处理，提升了成本效益和可扩展性。新架构基于Azure Databricks和Spark Structured Streaming，实现低延迟、高吞吐量和可靠的数据交付，支持实时分析和自动化决策，简化开发流程，增强系统可靠性。
🎯
关键要点
- UiPath对数据管道架构进行了重大改造，合并了批处理与实时数据处理。
- 新架构基于Azure Databricks和Spark Structured Streaming，提升了成本效益和可扩展性。
- 新架构实现低延迟、高吞吐量和可靠的数据交付，支持实时分析和自动化决策。
- UiPath Insights需要捕获关键指标和行为信号，以支持趋势分析和问题检测。
- Maestro作为自动化平台的编排层，依赖于快速、准确的信号处理。
- 新的实时数据摄取架构简化了数据摄取过程，提升了开发效率和系统可靠性。
- 新架构的优势包括成本效益、低延迟、未来可扩展性和数据交付保证。
- Spark Structured Streaming提供了低延迟和高吞吐量的处理能力，支持实时数据分析。
- 新架构支持原始数据的存储，简化了故障排除过程。
- DataFrame API的使用显著减少了开发时间，简化了操作和调试过程。
- 新架构已成为UiPath实时事件摄取的新标准，广泛应用于多个团队和项目。
➡️
