ADR-004：AI-first Data Factory 与 Kestra 调度边界

状态：Accepted
日期：2026-07-18
替代：ADR-002：DataFlow 与 n8n Workflow 的职责和版本映射

背景

DataOps Platform 当前通过 n8n 定义、调度和执行数据加工流程。n8n 使用带有使用限制的 Sustainable Use License，且当前集成把平台业务模型绑定到了 n8n_workflow_id、n8n Workflow JSON 和 SSH 脚本执行方式。

平台已经具备稳定 DataFlow UID、环境级版本激活、RBAC、Outbox、外部数据源加密凭据和 Worker 本地连接池。后续目标不是继续由人员在第三方调度 UI 中维护流程，而是由调度智能体依据血缘、SLA、运行历史和资源状态进行规划，通过 MCP 完成受控发布、执行、恢复和优化。

决策

DataOps 是工作流定义、版本、权限、发布状态、业务上下文和审计记录的源真相。
Kestra OSS 是首选调度执行引擎，负责确定性调度、任务状态机、重试、回填、重放和执行日志；Kestra 不是 DataFlow 治理对象的源真相。
调度智能体不直接连接拥有完整权限的 Kestra MCP。DataOps 建设 Scheduling MCP Gateway，只暴露经过权限和策略约束的复合操作。
DataOps 建设 Context MCP，向智能体提供 DataFlow、血缘、SLA、数据源能力、连接池健康和历史运行指标，但不返回用户名、密码、密文或连接串。
智能体生成平台自有的 WorkflowSpec 和 SchedulePlan；确定性编译器将通过校验的版本转换为 Kestra Flow。不得把未经校验的模型输出直接发布到生产。
数据任务由独立 DataOps Runner 执行。Kestra 只传递 DataFlow/任务版本、 data_source_uid、用途和参数；Runner 复用现有 DataSourceConnectionManager，Kestra 不保存业务数据源凭据。
日常规划和恢复允许无人值守，但必须经过机器可验证的权限、风险、连接预算、幂等、时间窗口和回填范围策略。高风险动作未满足策略时自动拒绝，不由模型绕过。
n8n 与 Kestra 在迁移期并行运行。按单个 DataFlow 完成影子运行、结果对账、切换和可回滚验证；达到统一退出门槛后才下线 n8n。
工作流引擎使用可插拔适配器接口。DataOps 持久化 engine_type 和外部绑定，不再把任一引擎名称写入新的领域字段名。

目标架构

flowchart LR
    GOAL["业务目标 / SLA / 事件"] --> AGENT["调度规划智能体"]
    AGENT --> CTX["DataOps Context MCP"]
    AGENT --> GW["Scheduling MCP Gateway"]
    CTX --> GRAPH["DataFlow / 血缘 / 运行历史"]
    CTX --> HEALTH["数据源与连接池健康"]
    GW --> POLICY["确定性策略与权限校验"]
    POLICY --> SPEC["WorkflowSpec / SchedulePlan"]
    SPEC --> COMPILER["Kestra 编译器与引擎适配器"]
    COMPILER --> KMCP["受限 Kestra MCP"]
    KMCP --> KESTRA["Kestra OSS"]
    KESTRA --> RUNNER["DataOps Runner"]
    RUNNER --> POOL["DataSourceConnectionManager"]
    POOL --> SOURCE["PostgreSQL / MySQL 数据源"]
    KESTRA --> EVENTS["执行事件、日志和指标"]
    EVENTS --> AGENT
    EVENTS --> AUDIT["DataOps 运行审计"]

领域边界

能力	源真相/责任方
DataFlow 业务定义、输入输出和血缘	Neo4j + DataOps API
WorkflowSpec、版本、环境激活、策略和审计	DataOps PostgreSQL
Cron/Event 调度、执行状态机、重试和回填	Kestra OSS
AI 目标分解、计划生成和运行优化	DataOps 调度智能体
MCP 工具授权、参数约束和复合事务	DataOps Scheduling MCP Gateway
数据库凭据、连接池、事务和熔断	DataOps Runner
大文件、中间产物和归档日志	MinIO

AI 与确定性执行边界

智能体可以：

读取依赖、SLA、历史耗时、失败原因和资源状态。
生成或调整候选流程、计划时间、并发度、重试和回填建议。
发布禁用版本、执行 Canary、在策略允许时推广或回滚。
对已知错误执行限次重试、降并发、暂停或切换前一稳定版本。

智能体不可以：

读取或修改数据源明文凭据。
绕过 WorkflowSpec、JSON Schema、RBAC 或策略校验直接发布 Kestra YAML。
无边界删除流程/执行记录、修改任意状态或发起无限区间回填。
自动重放没有幂等证明的数据写入任务。
把日志、元数据描述或外部数据中的文本当作可信系统指令。

Kestra 开源边界

本方案只依赖 Kestra Apache 2.0 开源核心和 Apache 2.0 官方 Python MCP Server。 Kestra 企业版的 RBAC、服务账号、审计和秘密管理不作为平台依赖；这些能力由 DataOps 已有身份权限和新建 MCP Gateway 提供。Kestra 只允许在内部网络被 Gateway 和平台适配器访问。

迁移兼容

现有 dataflow_workflow_versions 保留，先添加通用引擎字段并回填 engine_type='n8n'，不立即删除 n8n_workflow_id。
迁移期间 N8nAdapter 和 KestraAdapter 同时存在。
同一个 DataFlow/环境只有一个正式执行引擎；影子引擎只能写入隔离目标或执行只读校验，避免重复生产写入。
n8n 下线后保留定义归档、映射和必要执行历史，最后再通过独立迁移移除运行依赖。

结果

DataOps 获得面向智能体的调度控制面，同时保持底层执行确定性。
Kestra 可以被替换而不改变 DataFlow 领域模型或数据库资源管理。
日常调度、故障恢复和优化可以无人值守，但所有变更可验证、可审计、可回滚。
增加 DataOps MCP、Runner、策略引擎和双轨迁移的建设成本。

详细实施工作包和退出门槛见 Kestra AI-first Data Factory 双轨改造实施计划。

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