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从滞后到敏捷：重塑Freshworks的数据摄取架构
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原文英文，约1200词，阅读约需5分钟。
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内容提要
Freshworks通过重构数据架构，采用Apache Spark和Delta Lake，实现近实时数据处理，解决了旧系统的可扩展性、复杂性和成本问题，提升了数据处理效率和可靠性，支持业务快速增长。
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关键要点
- Freshworks是一家全球软件即服务(SaaS)公司，专注于提供直观的AI驱动商业解决方案。
- Freshworks依赖实时数据来支持决策，提升客户和员工体验。
- 旧的数据架构面临可扩展性、复杂性和成本问题，无法满足快速增长的需求。
- 新架构采用Apache Spark和Delta Lake，实现近实时数据处理，简化了维护和故障排除。
- 新架构通过Spark结构化流处理直接从Kafka消费数据，减少了数据移动。
- 数据处理流程包括高效去重、数据验证和自定义转换，确保数据准确性和成本效率。
- 数据存储采用Lakehouse架构，利用并行写入和删除向量优化更新性能。
- 自动扩展功能确保系统动态调整以应对数据量变化，提升性能和成本效率。
- 架构具备强大的容错能力，确保数据完整性和可用性，即使在高负载情况下也能处理失败记录。
- 监控系统集成Prometheus、Grafana和Elasticsearch，实现端到端可见性，便于问题追踪和快速响应。
- 通过简化架构，Freshworks提高了操作效率，增强了团队的自主性和信心。
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延伸问答
Freshworks为什么需要重构数据架构？
Freshworks需要重构数据架构是因为旧系统在可扩展性、复杂性和成本方面面临挑战，无法满足快速增长的需求。
新架构采用了哪些技术来实现近实时数据处理？
新架构采用了Apache Spark和Delta Lake，实现近实时数据处理，简化了维护和故障排除。
Freshworks的新数据处理流程有哪些关键步骤？
新数据处理流程包括高效去重、数据验证和自定义转换，确保数据准确性和成本效率。
新架构如何提高数据处理的效率和可靠性？
新架构通过Spark结构化流处理直接从Kafka消费数据，减少了数据移动，提升了处理效率和可靠性。
Freshworks的新架构如何应对数据量变化？
新架构具备自动扩展功能，能够动态调整以应对数据量变化，提升性能和成本效率。
Freshworks如何确保数据的完整性和可用性？
架构具备强大的容错能力，确保数据完整性和可用性，即使在高负载情况下也能处理失败记录。
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