专题演讲嘉宾：王磊

演讲摘要：

随着业务部门对数据赋能预期的不断提升，在越来越多的一线场景中提出了使用数据的需求，数据应用形式也不仅是古老的报表和仪表盘，API服务成为更普遍的形式，因为其具有轻量和便捷的特点，使得调用方基本没有改造成本，所以即使在没有整体规划的情况下，数据API也在快速的自然生长。

但是，作为服务提供方的数据平台，API化并没有降低其建设成本，这是因为API只是交付形式，数据加工过程仍然依赖于SQL为核心的批量脚本，而SQL本身固有的调试困难、不易封装等特点才是开发高昂的原因。

近年来，随着微服务架构的广泛应用，我们一直在思考是否也可以借助微服务思想对数据平台架构进行革新。我们借用了服务编排理念，将API服务层次化，通过对底层“原子服务”的组合，快速生成对外交付的“场景服务”。这种逻辑层面的设计通常会遇到很多细节中的“魔鬼”，而我们幸运地发现，GraphQL提供了面向API的数据整合框架，完美契合了我们的设计理念。于是，我们启动了这种微服务改造方式。在推进过程中，我们又发现了DataMesh，也更加坚定了我们的设计思想，也说明这种设计风格具有更强的普适性。

本次演讲将从DataMesh思想出发，重新梳理了这种架构的优势，总结了在实践中遇到的问题，希望能够帮助更多人完成这个跨越过程。

演讲大纲：

一、数据平台建设中的问题与改进思路
二、GraphQL框架的具体应用
三、基于DataMesh思想的整体架构回顾

听众收益：

1.了解DataMesh架构理念
2.了解GraphQL的特点、适用场景
3.了解光大银行DataMesh实践经验与问题

演讲内容亮点：

DataMesh作为新的数据平台架构模式，较多停留在探讨阶段，光大是目前国内较少的实践者，可以获得更多的实践经验。同时，我们认为GraphQL是一种被低估的技术，是让DataMesh思想落地的绝佳技术载体，在本次演讲中，我们也会介绍它的使用方法。最后，光大银行在实践中的争论以及碰到的问题，可能会帮助你在数据化转型中少走一些弯路。