Data Contracts در مهندسی داده از قرارداد نمونه تا الگوهای پایدار و تست‌های پیوستگی بین سرویس‌ها

در معماری‌های مدرن داده، مشکل اصلی معمولاً کمبود تکنولوژی نیست. ابزار هست، پلتفرم هست، تیم هست. مسئله جای دیگری است: ناهماهنگی بین تولیدکننده و مصرف‌کننده داده.
فرض کنید یک تیم Data Engineering ساختار یک جدول را تغییر می‌دهد. نام یک ستون عوض می‌شود یا نوع داده تغییر می‌کند. از نگاه آن تیم، تغییر کوچک و منطقی است. اما چند ساعت بعد، یک سرویس Down می‌شود، یک گزارش اشتباه عدد نشان می‌دهد و یک تصمیم مدیریتی بر اساس داده غلط گرفته می‌شود. اینجا دقیقاً جایی است که مفهوم Data Contracts وارد می‌شود.

Data Contract تلاش نمی‌کند جلوی تغییر را بگیرد. هدفش چیز دیگری است:
اینکه تغییر، قابل پیش‌بینی، قابل تست و قابل توافق باشد.

Data Contract چیست؟

Data Contract یک توافق رسمی و نسخه‌دار بین دو طرف است:

• تولیدکننده داده (Producer)
• مصرف‌کننده داده (Consumer)

این توافق مشخص می‌کند:

• چه داده‌ای
• با چه ساختاری
• با چه معنا
• و با چه تضمین‌هایی

منتشر می‌شود.

نکته مهم این است که Data Contract صرفاً یک فایل Schema نیست.
یک قرارداد کامل شامل موارد زیر است:

• ساختار داده
• معنای هر فیلد
• قوانین کیفیت
• نسخه‌بندی
• سیاست تغییر

چرا بدون Data Contract سیستم‌ها شکننده می‌شوند؟

در پروژه‌های واقعی، نبود Data Contract معمولاً به این مشکلات منجر می‌شود:

تغییرات ناخواسته

تغییر ستون، حذف فیلد یا تغییر نوع داده بدون اطلاع مصرف‌کننده.

تست‌های ناکارآمد

Pipeline سبز است، ولی خروجی غلط است چون قرارداد مشخصی وجود ندارد.

وابستگی پنهان

مصرف‌کننده‌ها به فرضیات نانوشته وابسته می‌شوند.

افزایش هزینه هماهنگی

هر تغییر کوچک نیاز به هماهنگی انسانی، جلسه و ایمیل دارد.

Data Contract این ریسک‌ها را ساختاری حل می‌کند.

Data Contract چه تفاوتی با Schema دارد.

Schema فقط می‌گوید داده چه شکلی دارد.
Data Contract می‌گوید داده چه تعهدی دارد.

مثال:

• Schema می‌گوید ستون amount عددی است
• Data Contract می‌گوید:
  • واحد چیست
  • آیا می‌تواند NULL باشد
  • چه بازه‌ای معتبر است
  • چه زمانی تغییر می‌کند
  • مصرف‌کننده‌ها چه انتظاری دارند

اجزای اصلی یک Data Contract استاندارد

مشخصات کلی

• نام Dataset
• Owner
• Producer
• Consumer
• Purpose

Schema

• نام فیلد
• نوع داده
• Nullable یا نه
• Example

Semantics

• تعریف دقیق هر فیلد
• واحد اندازه‌گیری
• منبع تولید

Data Quality Rules

• Not Null
• Range
• Uniqueness
• Referential integrity

Versioning

• Version فعلی
• Backward compatibility
• Breaking change policy

نمونه Data Contract

نمونه ساده به صورت YAML:

dataset: orders_fact
version: 1.2.0
owner: data-platform
producer: order-service
consumers:
  - bi-team
  - finance-service

schema:
  order_id:
    type: string
    nullable: false
    description: شناسه یکتای سفارش
  order_date:
    type: date
    nullable: false
    description: تاریخ ثبت سفارش
  total_amount:
    type: decimal(18,2)
    nullable: false
    description: مبلغ نهایی سفارش به واحد ریال

quality_rules:
  - rule: not_null
    field: order_id
  - rule: positive
    field: total_amount

این فایل، مرجع رسمی تعامل داده است.

الگوهای رایج Data Contracts

Producer-driven Contract

تولیدکننده قرارداد را تعریف می‌کند و مصرف‌کننده تطبیق می‌دهد.

مناسب برای:

• Data Platform مرکزی
• Data Lake / Warehouse

Consumer-driven Contract

مصرف‌کننده نیاز را تعریف می‌کند و تولیدکننده متعهد می‌شود.

مناسب برای:

• Microservices
• APIهای تحلیلی

Hybrid Contract

ترکیب هر دو، رایج‌ترین الگوی سازمانی.

Data Contracts در معماری Data Engineering

Data Contracts معمولاً در این نقاط استفاده می‌شوند:

• بین Microservice و Data Lake
• بین ETL و BI
• بین Streaming و Analytics
• بین تیم‌های مختلف سازمان

در واقع، Data Contract زبان مشترک تیم‌ها است.

تست‌های پیوستگی (Compatibility Tests)

بدون تست، قرارداد فقط یک سند است.

Schema Compatibility

• افزودن فیلد جدید مجاز است.
• حذف یا تغییر نوع فیلد نیاز به نسخه جدید دارد.

Semantic Compatibility

• تغییر معنا بدون تغییر نام ممنوع
• واحد اندازه‌گیری ثابت

Quality Tests

• تست Null
• تست Range
• تست Referential

ابزارهایی مثل:

• Great Expectations
• dbt tests
• custom CI checks

برای این کار استفاده می‌شوند.

Data Contract و CI/CD داده

در سیستم‌های بالغ:

• Data Contract در Git نگهداری می‌شود.
• هر تغییر Pull Request دارد.
• تست‌ها قبل از Deploy اجرا می‌شوند.
• Breaking change اجازه Merge ندارد.

اینجا Data Engineering به معنای واقعی مهندسی می‌شود.

اشتباهات رایج در پیاده‌سازی Data Contracts

• تبدیل Contract به سند Word
• نادیده گرفتن Versioning
• نبود Owner مشخص
• نبود تست خودکار
• پیچیده‌سازی بیش از حد در PoC

چه زمانی Data Contract ارزشمند نیست.

اگر:

• فقط یک مصرف‌کننده دارید
• داده عمر کوتاه دارد
• تیم‌ها کاملاً یکپارچه هستند

ممکن است هزینه پیاده‌سازی بیشتر از ارزش باشد.
اما در سازمان متوسط به بالا، تقریباً همیشه ارزشمند است.

نتیجه‌گیری

Data Contract ابزار کنترلی نیست. ابزار اعتماد است. اعتماد بین تیم‌ها، سرویس‌ها و تصمیم‌ها.

وقتی Data Contract درست پیاده‌سازی شود:

• تغییر امن می‌شود.
• خطا زودتر دیده می‌شود.
• تیم‌ها مستقل‌تر حرکت می‌کنند.
• کیفیت داده قابل دفاع می‌شود.

سوالات متداول (FAQ)

۱. آیا Data Contract جایگزین Schema Registry است؟
خیر، مکمل آن است.

۲. آیا برای BI هم لازم است؟
بله، مخصوصاً برای گزارش‌های مدیریتی.

۳. از کجا شروع کنیم؟
از حیاتی‌ترین Dataset.

۴. آیا ابزار خاصی لازم است؟
خیر، ابتدا فرآیند مهم‌تر از ابزار است.

۵. چه کسی Owner است؟
تیمی که مسئول تولید داده است.

مشاوره طراحی و استقرار Data Contracts سازمانی

در صورتی که سازمان به دنبال طراحی Data Contracts استاندارد، پیاده‌سازی تست‌های پیوستگی و استقرار آن در فرآیند CI/CD داده است، توسعه فناوری اطلاعات لاندا خدمات مشاوره معماری، تدوین الگو، آموزش تیم‌ها و اجرای عملی را ارائه می‌دهد.
برای بررسی وضعیت فعلی و طراحی مسیر اجرایی، امکان ارتباط با تیم لاندا وجود دارد.

همین حالا با کارشناسان لاندا تماس ✆ بگیرید.