一. 基础篇：运维数据仓库相关平台架构技术演进路线

1.  应用场景案例：互联网、金融、运营商、能源、制造、政务等行业大数据平台典型架构对比分析

2.  行业热点分析：数据仓库、大数据平台、数据中台、数据湖、云原生数仓、湖仓一体、数据治理

3.  数据处理技术：联机事务处理OLTP、 联机分析处理OLAP、 混合事务/分析处理HTAP

4.  数据库技术：关系型数据库RDBMS、分析型数据库OLAP DB、混合事务/分析型数据库HTAP DB、数据湖DataLake、Cloud-native Data Warehouse(云原生数据仓库)  

5.  数据计算引擎： 离线批处理(MR)、实时处理(Storm)、DAG实时流处理(Spark)、流批融合(Flink)  

6.  数据缓存技术：分布式缓存系统(Memcached、Redis)、分布式消息系统(ActiveMQ、Kafka)、云原生消息流系统(Pulsar)

7.  数据服务中心：API网关、微服务框架、服务网格、容器云、云原生PaaS

二. 进阶篇：运维数据仓库平台通用建模专题

1. 通用数据仓库建模方法论：Inmon范式建模与Kimball维度建模

2. 数据仓库分层分域规划与落地：某集团统一数仓平台分层分域行业案例（ODS、DWD、DWA、DMS）

3. 数据仓库模型设计原则分析：前瞻性、规范性、稳定性、扩展性、继承性

4. 指标库、标签库、运维场景模板库体系建设：某集团统一数仓平台建设案例

5. 数据仓库分层ETL加工与核心调度系统：某集团数据开发平台研发实践案例

6. 数据仓库平台数据治理体系建设：元数据、数据质量、数据标准、数据生命周期管理

三. 实践篇：运维数据仓库血缘分析与生命周期管理

1. 运维数据仓库平台数据关联，血缘的管理方式案例：

1.1 数据产品演示：基于内部真实案例，进行系统和相关产品功能操作演示

1.2 数据血缘关系：含集群血缘关系、表级血缘关系、其指向数据的上游来源，向上游追根溯源；被下游应用情况，想向查询数据去向；能清晰展现数据加工处理逻辑脉络

1.3 数据影响分析：帮助数据开发、数据治理、数据运营人员快速定位数据异常字段影响范围，准确圈定最小范围数据回溯，降低了理解数据和解决数据问题的成本。

2. 运维数据仓库平台生命周期管理实践（含天粒度快照归档建议方案）：

2.1 数据生命周期管理方法：存储分级、存储周期、存储服务管理

2.2 数据生命周期管理的评分计算方法：基于存储分级、存储周期、存储服务级别划分构建评分机制

2.3 数据生命周期管理的评分应用：梳理最终得分与管理方法的对应关系（数据生命周期管理策略分值基准对照表）

2.4 数据生命周期管理的快照实践：如何满足对于数仓天级别的快照归档

四. 扩展篇：运维数据仓库平台运维能力商店建设方法

1. 基于1+3+1+N构建整体解决方案：1个数据采集交换平台+3个数据分析引擎+1个对象应用商店+N个可视化运维应用

1. 1个数据采集交换平台：数据采集、数据交换、数据标签、数据清洗、容器化部署

2. 3个数据分析引擎：数据集中监控分析平台、告警事件管理分析、智能数据综合分析

3. 1个对象应用商店：对场景化分析结果进行二次组合、计算，生成新的对象应用，包括大屏监控、自定义看板、故障分析报告、巡检报告、综合报表等

4. N个可视化运维应用：业务性能管理、基础资源监控管理、网络性能管理、日志分析管理、动态扩缩容管理、智能运维故障分析、HDFS全维画像分析、YARN资源作业监控、集群RPC画像分析、集群小文件洞察等