Как мы реализуем data discovery в микросервисной архитектуре?Классическая интерпретация data discovery — это то, как работать с данными, разбросанными по разным хранилищам, чтобы приводить к совокупным выводам и делать какие-нибудь правильные выводы. На самом деле это всё маркетинговый bullshit. Эти определения про то, как все данные с микросервисов загрузить в хранилище.
Но вот ситуация: у вас есть монолит (который вы активно пилите), у вас много баз, много сервисов, они постоянно добавляются и эволюционируют. И как вам посмотреть цельную картину сотен сервисов, баз, команд, людей, да так, чтобы ничего не потерялось?
Ответ, предложенный Николаем Головым: граф элементов, граф связей, который мы решили назвать помнящей тканью.
Подробнее об этом — в статье на Хабре:
http://bit.ly/2MdY73n