Data Product Agent: Мультиагентна архітектура, інтеграції та безпека

Робота децентралізованої мережі даних (data mesh) вимагає надійної безпеки, тісної інтеграції платформ та тісної співпраці між спеціалізованими системами автоматизації. Data Product Agent спроєктований для функціонування як орган проєктування меж управління в екосистемі співпраці Datapunkt. Він інтегрується зльними хмарними базами даних, відкритими форматами зберігання та каталогами метаданих, а також функціонує в межах пісочниці з нульовим збереженням даних, щоб ваші чутливі метадані, схеми та облікові дані залишалися захищеними у будь-який час.

Мультиагентна архітектура та співпраця

В екосистемі Datapunkt спеціалізовані агенти працюють під управлінням Root Orchestrator для автоматизації та управління всім конвеєром даних. Data Product Agent діє як орган управління та продуктизації, що визначає угоди про межі (схеми, правила доступу, SLA та записи каталогів), які гарантують відповідність активів даних корпоративним стандартам продуктів.

Конвеєр співпраці агентів

Послідовність нижче описує, як Data Product Agent співпрацює з іншими спеціалізованими агентами для побудови та верифікації продукту даних:

1. Source Catalog Agent: Сканує таблиці необроблених баз даних та API, профілюючи дані джерел, ідентифікуючи типи даних та публікуючи необроблені схеми у спільний каталог метаданих.

2. Data Architect Agent: Встановлює глобальну корпоративну архітектуру (наприклад, Medallion, Lakehouse або Data Mesh) та генерує фундамент інфраструктури. Data Product Agent перевіряє цю глобальну архітектуру для забезпечення відповідності пропонованого продукту даних корпоративним архітектурним правилам та його розгортання у схвалених хмарних середовищах.

3. Data Modeling Agent: Отримує цільові вимоги та фізичні схеми, проєктуючи оптимізовані таблиці, структури Hub-Link-Satellite Data Vault або реляційні моделі споживання. Data Product Agent обгортає ці схеми у формалізований інтерфейс продукту даних, додаючи SLA, адресовність та класифікації безпеки.

4. Mapping Contract Agent: Порівнює схеми джерел та цільові схеми для визначення правил трансформації на рівні стовпчиків та бізнес-логіки у контракті YAML під контролем версій.

5. Transformation Agent: Зчитує згенеровані контракти мапінгу та пише фізичні ETL/ELT конвеєри, використовуючи скрипти SQL, dbt або PySpark для заповнення цільових таблиць.

6. Data Quality Agent: Запитує специфікації надійності (SLA/SLO та параметри тестів), спроєктовані Data Product Agent, та безперервно моніторить фізичні таблиці, створені Transformation Agent, для сповіщення про збої.

7. Synthetic Data Agent: Інспектує схему продукту даних, ідентифікує PII-теги, налаштовані Data Product Agent, та генерує високоточні синтетичні набори даних із збереженням конфіденційності.

8. Data Engineer Support Agent: Генерує та розгортає модулі Terraform, необхідні для розміщення кінцевих точок зберігання, налаштування шлюзів підключення до баз даних та провізіонінгу груп доступу.

9. Data Lineage Agent: З'єднує наскрізний граф лінії походження, зіставляючи, звідки продукт даних отримує вхідні дані, та відображаючи, які дашборди нижчого рівня споживають його стовпчики.

Як співпраця працює на практиці

Коли команда хоче опублікувати новий керований продукт даних, послідовність співпраці виконується автоматично:

1. Source Catalog Agent профілює бази даних джерел, ідентифікуючи структури та потенційні стовпчики PII.
2. Data Product Agent посилається на ці профілі для проєктування межі цільового продукту. Він структурує YAML-дескриптор, що деталізує доступ до продукту, його власника, контролі безпеки та пороги якості.
3. Data Modeling Agent та Mapping Contract Agent перекладають цей проєкт у фізичні схеми та контракти трансформації.
4. Transformation Agent виконує конвеєри для заповнення таблиць.
5. Data Quality Agent безперервно запускає валідації для верифікації відповідності таблиць правилам надійності.
6. Synthetic Data Agent будує макети тестових даних, а Data Lineage Agent відстежує потік даних від прийому джерела до споживання.

Інтеграції платформи та інструментів

Data Product Agent підтримує широкий спектр хмарних провайдерів, двигунів запитів, відкритих форматів, каталогів метаданих та платформ співпраці команд.

Хмарні платформи даних та сховища

• Google Cloud Platform (GCP): Проєктує продукти даних, оптимізовані для BigQuery та GCS, з використанням BigQuery Authorized Views, Row-Level Security та Column-Level Policy Tags.
• Amazon Web Services (AWS): Підтримує S3 та Redshift із налаштуванням доступу через AWS Lake Formation та IAM-політики.
• Snowflake: Генерує Snowflake-специфічні secure shares, політики доступу до рядків та правила динамічного маскування.
• Databricks / Delta Lake: Інтерфейситься з Unity Catalog для визначення схем, таблиць та монтувань томів.

Відкриті формати зберігання

• Apache Iceberg, Delta Lake, Apache Parquet.

Каталоги метаданих та платформи управління

• Collibra & Alation, AWS Glue Data Catalog & Unity Catalog.

Співпраця команд та управління проєктами

• Slack & Microsoft Teams, Jira & Confluence.

Безпека, конфіденційність та захист даних

Data Product Agent побудований з дизайном безпеки в першу чергу для захисту ваших корпоративних активів.

Політика нульового збереження даних (Zero-Data Storage Policy)

• Агент інспектує лише схеми, назви стовпчиків, технічну документацію, бізнес-правила та класифікації безпеки.
• Він ніколи не виконує запити до ваших фізичних баз даних для отримання рядків даних і ніколи не зберігає записи клієнтів чи фінансові метрики на серверах Datapunkt.

Тимчасова обробка в оперативній пам'яті

Усе парсинг файлів схем, компіляція проектних документів та генерація YAML-дескрипторів продуктів виконуються у летючій пам'яті RAM. Після закриття сесії кеш негайно очищується.

Шифрування передачі даних, ізоляція облікових даних та резиденційність

• TLS 1.3 Encryption.
• Інтерактивне проєктування тільки для читання: Агент виводить скрипти Terraform, SQL-команди та YAML-конфігурації для ручного перегляду та розгортання вашими інженерними командами.
• Мультирегіональний контроль: Обробка в США, ЄС або APAC.

Усунення несправностей та підтримка

• Збої синхронізації з реєстром каталогу: Перевірте права токена API та формат URN продукту даних.
• Виключення дрейфу схеми нижчого рівня: Надайте оновлений DDL схеми вищого рівня для генерації нової версії продукту даних із зворотньо-сумісними представленнями.
• Збої відстеження SLA та SLO: Перевірте виконання розкладів Airflow/dbt або оптимізуйте конфігурації запитів.
• Технічна підтримка: Звертайтесь безпосередньо через сайт Datapunkt.

Переваги: Чому це ефективно?

• Безпечна обробка у пісочниці: Ваші фактичні дані ніколи не залишають вашої інфраструктури.
• Безперебійна сумісність з інструментами: Робота з GCP, AWS, Snowflake, Databricks, Delta Lake, Iceberg, Unity Catalog, Collibra та Alation.
• Самовідновлюваний проєкт: Спрощує вирішення дрейфу схем та помилок SLA.
• Мультиагентне узгодження: Гарантує відповідність усіх агентів єдиній безпечній специфікації продукту даних.