快手这次“数据管治技术交流会”分享内容真的给力！前两天分享了模型规范，今天分享第二个议题：成本管理-快手大数据存储管理的落地实践。希望对你有帮助。
快手大数据存储成本管理架构
既然是成本管理，那得按照财务的成本逻辑走。但是这个图给财务，我估计是看的迷迷糊糊的，因为财务压根就没有架构概念。不过基础逻辑是一致的，得进行成本分析，之后再去进行成本控制。
快手大数据存储策略
快手的存储量是真的实在太恐怖了。好几EB的存量存储，数十万张Hive表，增量存储按PB算，速度还不低，月增8%。
数据治理、成本管理这些吃力不讨好的事情，一般都是疼了哭了，哭了累了，矛盾心里总是强求~~~然后才开始痛定思痛，好好做工作的。按快手这个存储量，即便是再便宜的存储，费用那也是个天文数字啊！
造成这些的原因，一方面是数据量太大了，二来之前也没想过控制成本，再者也不知道怎么控制，其实最关键的还是不能耽误业务增长的路啊。
其实在其他大厂，数据配额也都是数据基础团队进行资源管控的主要手段。但是快手这边以“谁生产谁负责”的原则，把每张表都对应到人头上，然后进行存储成本的拆分和盘点。这样最典型的好处就是每个人都会有一个成本意识。
成本计算也很简单粗暴，数据存储量*存储单价=存储成本。当然这两个数据也没法做到非常精确，只能是一个大致准确的估算。
另外，快手还引入了数据生命周期的概念。以往的数据都是有进无出，统统保留。不仅持续产生费用，还对管理和维护带来非常大的挑战。
根据数据生命周期管理策略，临时表、价值不大的数据，定期直接删掉。针对数据相似度高的且需要全量保留的数据，采用数据压缩、建历史拉链表等方式进行极限存储。对于需要永久保存的数据，区分冷热轻重，冷数据扔到成本比较低的存储里，热数据、重要数据，那就给最优质的资源好好保留。
在这里，有个同学提了个问题，为什么ODS需要长期保留，但DWD层的数据为短期保留就行？
ODS层的数据都是最原始的数据，部分数据生产库都有可能没有，另外很多机器学习都需要最原始的数据，所以ODS层是需要保留的。DWD的数据随着时间逐渐变冷，大概率不会被使用了，可以直接删掉。如果需要，可以用ODS临时跑出来即可。
这个策略仁者见仁，智者见智，各个公司可以根据自身情况各自设置即可。
另外，快手还通过指标进行资产登记的设置。对于不太重要的指标数据，也基本上都是周期性删除，以保证资源的充分利用。
快手大数据存储治理实践
快手数据成本治理落地还是很有章法的。一方面进行专项数据治理，另一方面，发起全民进行自驱式的数据管理。
专项数据治理就是按照项目管理的逻辑，计划、执行、检查、复盘。按照上面的数据生命周期管理策略，进行各种表的清理。
专项数据治理则是发动每个人，朝着治理目标进发，减少各种伪数据需求。
因为之前已经把人和表对应起来了，所以就能做一个榜单排名，进行通晒。果然，效果最快的还是KPI。
最后的结果看上去非常棒，但是这种给别人加各种限制的事情肯定是会让人非常不舒服的。所以快手也设定了一个“数据治理运营”的角色，运营的对象是所有数据工作者，提升组织能力，增加组织势能，从而让全体提升成本意识，避免浪费，最后加上技术和产品工具，帮助成本管控。
虽然隐去了很多细节，比如除了排名通晒这种半强制的手段之外，还有哪些具体的手段来促使大家积极踊跃的参与成本控制的方法。但是这些经验已经足够给后来者提供一些参考了。
