在前面的文章中，我们介绍了数据中台的元数据中心、指标字典与指标体系、数据模型设计、数据质量评估等内容，这些都是One Data理念下数据中台架构的重要部分。
我们今天要讲的One Service——统一数据服务，指的是由数据中台提供统一的数据接入和数据查询服务。
数据中台核心架构中的数据服务
它提供了三项数据服务：
主题式数据服务：基于元数据和规范定义和建模，构建主题逻辑表，屏蔽复杂物理表，提供业务视角下的查询。
统一且多样化数据服务：一站式提供一般查询、OLAP分析、在线接口服务等查询和应用服务，便于数据跟踪管理。
跨源数据服务：统一数据接入层，屏蔽多种异构数据源的读写差异，减少数据访问和应用成本。
数据服务为数据和应用之间建立了一座“沟通的桥梁”，这座桥梁的存在形式是API。
可以把API想象成一个电源插座，比如你现在的应用是想用吹风机吹头发，只要你的吹风机有一个匹配的插头，并将其插入，电流（数据）就会流向你的吹风机，并转换成风能（价值）。
本文将详细介绍数据中台数据服务的七大核心功能。
第一，接口规范化定义。对各个数据应用屏蔽了不同的中间存储，提供的是统一的API。
第二，数据网关部署。作为网关服务，数据服务必须要具备认证、授权、限流、监控四大功能，这是数据和接口复用的前提。
认证。为了解决接口安全的问题，数据服务首先会为每个注册的应用分配一对accesskey和secretkey，应用每次调用API接口，都必须携带。
授权。对于每个已发布的 API，API 负责人可以对应用进行授权，只有权限的应用才可以调用该接口。
限流。API 接口的负责人可以对应用进行限流（例如限制每秒QPS不超过 200），如果超过设定的阈值，就会触发熔断，限制接口的访问频率。需要注意的是，对于接口复用来说，限流功能非常必要，否则会造成不同应用之间的相互影响。
监控。例如，接口的 90% 的请求响应时间、接口调用次数、失败次数等相关的监控。同时，对于长时间没有调用的API ，应该予以下线。
第三，数据全链路打通。服务很难避免出现问题或者故障，一旦出现问题，及早发现及早介入是非常重要的，因此，数据服务必须负责维护数据模型到数据应用的链路关系，构建服务平台的全链路监控，包括：
数据同步：对数据资产同步至高速存储的过程进行监控，包括数据质量检测（过滤脏数据）、同步超时或者失败检测等；
服务稳定性：构建一个独立的哨兵服务，来监测每个API的运行指标（如延迟、可用性等），客观的评估健康度；
业务正确性：数据服务需要确保用户访问的数据内容和数据资产表内容是一致的，因此，哨兵服务会从数据一致性层面去探查，确保每个API的数据一致性。
第四，确立推和拉的数据交付方式。可参考上面提到的API数据访问的两种模式。
第五，利用中间存储，加速数据查询。数据中台中数据以Hive表的形式存在，基于Hive或者是Spark计算引擎，并不能满足数据产品低延迟，高并发的访问要求，因此，一般做法是将数据从 Hive 表导出到一个中间存储，由中间存储提供实时查询的能力。
第六，基于逻辑模型发布API，实现数据的复用。逻辑模型是解决数据复用的一个策略，在相同的物理模型之上，应用可以根据自己的需求，构建出不同的逻辑模型。我们可以在数据服务中定义逻辑模型，然后基于逻辑模型发布API。逻辑模型实际是多个物理表，从用户的视角，一个接口可以访问多张不同的物理表。逻辑模型类似数据库中的视图，相比于物理模型，逻辑模型只定义了表和字段的映射关系，数据是在查询时动态计算的，因此，不占用大量的物理存储空间。
第七，构建数据市场（API集市），实现接口复用。为了实现接口的复用，我们需要构建API 集市，应用开发者可以直接在API集市发现已有的数据接口，直接申请该接口的 API权限，即可访问该数据，不需要重复开发。数据服务通过元数据中心，可以获得接口访问的表关联了哪些指标。使用者可以基于指标的组合，筛选接口，这样就可以根据想要的数据，查找可以提供这些数据的接口，形成闭环。
此外，需要关注的是，在当前最新的应用中，API已超越了技术范畴，从对技术的要求转变为商业战略和商业模式的需求，许多企业开始启动API战略，构建API生命周期管理。由于本篇不是重点介绍API内容，因此先抛出这样的观察。