主要观点：实时决策已成为基线期望，许多工程团队在实时数据处理方面仍面临问题，DataOps 为实时架构带来亟需的规范。
关键信息：

• DataOps 原则包括将数据视为产品、持续交付数据和元数据、保证可重现性和环境对等。
• 在流架构中，需管理模式和源，如使用 Apache Avro 定义记录结构并进行版本控制，将相关逻辑和配置置于 Git 中。
• 自动化部署和验证管道变化，通过声明式部署、使用版本化作业定义和基础设施即代码原则来提高安全性和可重复性。
• 可观测性和值班实践对于流管道很重要，通过工具暴露关键指标并创建业务感知警报，同时准备好运行手册。
• 以实时点击流聚合为例，展示了 DataOps 的实践，包括设置基础设施栈、数据摄入、流处理、CI/CD 验证和管道观测。
  重要细节：
• 文中详细介绍了各种工具的使用，如 Apache Avro、Apache Kafka、Apache Flink、Apache Airflow、Prometheus、Grafana 等。
• 给出了具体的代码示例，包括 Java 代码、Python 代码、Shell 脚本等，用于实现各个环节的功能。
• 列举了不同环境下的配置示例，如 Kafka 主题、模式注册表、检查点存储等。
• 强调了 DataOps 的重要性和逐步实施的过程，从简单的模式验证到全面的自动化和值班准备。