最近接触到的一个开发项目，该项目的业务比较复杂，角色众多，关联系统也多，数据安全要求高，甲方希望系统是面向未来五到十年，数据分析要足够高效。
数据库选型分析
对于甲方来说，数据安全是底线也是红线，要足够的安全性，满足三级等保等要求。具体在系统设计上的影响先不考虑，就技术选型上来说，数据库层面需要能支持透明加密（云数据库可以支持）。
要进行高效的数据分析，必须使用MPP数据库了，通常可以选择ck，对于大宽表的场景，ck是可以比较好的满足的。但是在这个场景下，因为业务比较复杂，是很难组成大宽表去做分析的（也不是完全不行，但是要做各种数据同步，代价会比较大）。而starrocks却可以比较好的解决这个问题，并发性能也比较好，而且性能据说也比ck要好（不过多表关联的查询性能估计是没有跟大宽表相比的，灵活性和高效有时就是很难兼得的）。
架构图
系统设计的大方向是四个关键词：安全，高效，智能，开放。（这四个点其实还应该有一个：灵活）
安全前面已经强调过了，高效是要系统响应时延要低，分析要高效出结果，第一阶段的系统重点应该关注的就是这两点。开放是要在安全的基础上开放，这个阶段也会涉及，但是不会太深入，至于智能这一阶段应该不需要考虑太多，可以有一两个智能的功能点作为系统亮点。
第一阶段的系统应该是以解决甲方用户当前的痛点问题为要，为后续的进一步打下基础。
整体架构下：
1. 系统是一个集群，需要完全的无中心状态；
2. 耗时任务提交到XXL去执行，如复杂的分析任务等；
3. 使用MQ对可能的写入高峰流量进行削锋，降低系统压力，减少数据丢失的可能性；
4. 敏感数据存储在支持透明加密的MySQL中，脱密数据村在MPP中，用于分析；
5. 所有文件存储到s3上，避免对本地存储的依赖；
6. 查询数据应该使用redis进行适当的缓存，避免所有查询都直接穿透到数据库；
7. 整个系统在开发和使用过程中一定要遵循最小权限原则，非必要不赋权。
开放平台的思考
包含两方面功能，一个是接入数据，另一个是输出数据，赋能社会。第一阶段只能是实现一个基础，这一块往大了看就是一个数据中台，功能非常丰富的。例如数据集成，数据地图，数据血缘，数据治理等，一套现代数据技术栈。
不过就甲方业务来看，最主要的是解决几个问题：
1. 怎么快速接入第三方系统的数据？是需要开发去实施开发接入，还是有一个还是有一个好的数据集成治理工具去接入？
2. 第三方系统数据结构变化的时候，能否快速响应？
3. 怎么能更好的用数据赋能政府及社会？前提是安全，这是否可以有一个安全的分享功能，例如一些统计类的数据可以快速进行分享。毕竟，数据需要流动起来才能产生更大的价值。
关于智能的思考
这一块可以做的可能就更多了，例如可以有一个健康数据的模型平台，全国的高校或者医疗机构等都可以基于上面做模型，产生更多有价值的研究成果，形成一个大的产学研平台。而数据做到完全脱敏，且不离开平台。
一些短期比较有用的，例如指标关联分析，异常值发现等，这些应该是可以产生价值的。
20220910
