Flink + Kafka 数据血缘追踪与审计机制实战

一、引言

在实时数据系统中，“我的数据从哪来？去往何处？” 是业务方最关心的问题之一。

尤其在以下场景下：

• 📉 金融风控：模型出现预警，需回溯数据源链路。

• 🧾 合规审计：监管要求提供数据全流程路径。

• 🛠 运维排查：Kafka Topic 数据乱序或错发后快速定位来源。

因此，构建一套数据血缘追踪与审计机制，对稳定、高可用、可观测的实时数据平台至关重要。

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二、实时数仓中常见的数据血缘诉求

场景	血缘粒度	举例
数据来源标识	数据级别	明确某条日志来自哪个设备、哪种业务
加工链路记录	算子级别	记录 Flink 中每道转换过程（如字段计算、过滤）
多层 Topic 血缘	表级别	明确某指标来源于哪些 Topic/表
稽核审计支持	时间戳/任务级别	支持特定时间段的数据回溯