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美林?jǐn)?shù)據(jù)
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美林?jǐn)?shù)據(jù)技術(shù)股份有限公司（簡稱：美林?jǐn)?shù)據(jù)，NEEQ：831546）是國內(nèi)知名的數(shù)據(jù)治理和數(shù)據(jù)分析服務(wù)提供商。

解碼數(shù)據(jù)集成效率提升難題，TempoDF給您新思路

2022-01-17 11:50:01 次
數(shù)據(jù)湖、數(shù)據(jù)倉庫、湖倉一體、數(shù)據(jù)中臺……關(guān)注大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的人，近期一定常常被這些關(guān)鍵詞刷屏，這無疑反應(yīng)了當(dāng)下企業(yè)級數(shù)據(jù)集成服務(wù)需求的旺盛。
小T觀察到，不少企業(yè)隨著自身業(yè)務(wù)的不斷擴(kuò)大，各個部門的日常運(yùn)轉(zhuǎn)需要的數(shù)據(jù)量和數(shù)據(jù)類型也隨之變多，同時自身也會持續(xù)不斷產(chǎn)出數(shù)據(jù)，面對時刻更新的海量數(shù)據(jù)，企業(yè)數(shù)據(jù)開發(fā)團(tuán)隊如果沒有做好統(tǒng)一協(xié)調(diào)管理，那么處在大數(shù)據(jù)之下的每一個人都會像盲人摸象一樣，各自看到的只是大數(shù)據(jù)的一部分而不是一個整體，導(dǎo)致部門間的協(xié)同效率越來越低。
數(shù)據(jù)處理
因此，在企業(yè)整體數(shù)字化轉(zhuǎn)型的規(guī)劃中，數(shù)據(jù)集成的必要性不言而喻。數(shù)據(jù)集成顧名思義，指的就是將企業(yè)原本分散的各個業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行再集中的過程，它作為各類數(shù)據(jù)項目的基礎(chǔ)，是連接用戶原始數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)分析關(guān)鍵步驟，也是傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘分析項目執(zhí)行中容易出現(xiàn)問題的一道環(huán)節(jié)。
那么從提高整體數(shù)據(jù)分析項目執(zhí)行開發(fā)效率和開發(fā)質(zhì)量的角度考慮，我們應(yīng)該如何找到優(yōu)化數(shù)據(jù)集成流程的突破口呢？
數(shù)據(jù)同步效率，影響數(shù)據(jù)集成質(zhì)量的關(guān)鍵因素
針對于大部分企業(yè)的數(shù)據(jù)集成需求，數(shù)據(jù)集成可基本分為離線數(shù)據(jù)同步和實(shí)時數(shù)據(jù)同步兩大類別。
其中最常見的是離線數(shù)據(jù)同步，其應(yīng)用場景可以簡單概括為：一個數(shù)據(jù)源對應(yīng)一個數(shù)據(jù)目的地。數(shù)據(jù)目的地可以是個數(shù)據(jù)倉庫，將關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)同步到數(shù)據(jù)倉庫里，就形成了一次數(shù)據(jù)集成。
離線數(shù)據(jù)同步
而實(shí)時數(shù)據(jù)同步可以將源端數(shù)據(jù)庫表的數(shù)據(jù)變化實(shí)時同步至目標(biāo)數(shù)據(jù)庫中，實(shí)現(xiàn)目標(biāo)庫實(shí)時保持和源庫的數(shù)據(jù)對應(yīng)。
但無論是那一種數(shù)據(jù)集成類型，在傳統(tǒng)以編碼方式實(shí)現(xiàn)的數(shù)據(jù)集成流程中，只要數(shù)據(jù)量達(dá)到一定量級，數(shù)據(jù)同步效率偏低的問題就會隨之出現(xiàn)。這是因為在企業(yè)級數(shù)據(jù)挖掘分析項目中，數(shù)據(jù)往往存在于各個部門獨(dú)立的數(shù)據(jù)系統(tǒng)之中，這些小系統(tǒng)互不連通形成了“數(shù)據(jù)孤島” ，需要抽調(diào)數(shù)據(jù)時還需要根據(jù)具體需求單獨(dú)抽調(diào)技術(shù)人員處理，不僅處理成本高，處理時間長，海量數(shù)據(jù)帶來的數(shù)據(jù)計算壓力還常常會使數(shù)據(jù)遷移過程頻繁出現(xiàn)問題，對項目整體數(shù)據(jù)質(zhì)量造成影響。
針對數(shù)據(jù)同步效率低的問題，在Tempo DF中，我們通過3個方面的功能設(shè)計去幫助企業(yè)優(yōu)化數(shù)據(jù)同步工作：
速度
高性能計算引擎保證海量數(shù)據(jù)高效遷移
在企業(yè)級海量數(shù)據(jù)集成和遷移需求的實(shí)現(xiàn)過程中，大家一般最為重視的問題就是數(shù)據(jù)遷移的快速和穩(wěn)定問題。
在數(shù)據(jù)遷移速度方面，TempoDF產(chǎn)品已驗證在集群環(huán)境下MySQL至Hive遷移速度可達(dá)190000條/s、非結(jié)構(gòu)化文件FTP至HDFS遷移可達(dá)150~160M/s。現(xiàn)階段已落地項目均實(shí)現(xiàn)流程穩(wěn)定運(yùn)行，能夠充分滿足企業(yè)級數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)湖項目的數(shù)據(jù)遷移需求。
高性能計算引擎
簡便
統(tǒng)一編排、調(diào)度、管控流程降低運(yùn)維成本
要想提高數(shù)據(jù)同步效率，除了提高數(shù)據(jù)遷移的速度，我們還可以通過簡化合并相關(guān)工作任務(wù)來加快項目完成時間。
Tempo DF中的作業(yè)編排能力和調(diào)度、運(yùn)維功能，能夠?qū)⑺械倪w移任務(wù)便捷集中進(jìn)行，粒度可細(xì)致到每個結(jié)構(gòu)化/非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的遷移全部按照實(shí)際需求設(shè)置。
數(shù)據(jù)同步
同時支持應(yīng)用流程發(fā)布和管理，方便管理員根據(jù)實(shí)際情況最大限度提升流程執(zhí)行效率。當(dāng)某個同步任務(wù)出現(xiàn)問題，僅終止相關(guān)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)流程，其他遷移任務(wù)正常運(yùn)行。問題修正后可重新補(bǔ)數(shù)。讓數(shù)據(jù)遷移更貼合實(shí)際業(yè)務(wù)。
智能
便捷配置數(shù)據(jù)遷移任務(wù)
由于數(shù)據(jù)集成類工作常常牽扯到多個業(yè)務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，在傳統(tǒng)的處理流程中，涉及到的編碼工作量往往非常巨大。而Tempo DF中的設(shè)計器工具，可將復(fù)雜的數(shù)據(jù)遷移開發(fā)流程簡化為拖拽選擇式的操作，以低代碼的智能操作幫助技術(shù)人員節(jié)省工作時間，提高工作效率。
數(shù)據(jù)集成
通過TempoDF的協(xié)助，數(shù)據(jù)開發(fā)工程師在處理數(shù)據(jù)表遷移任務(wù)時，無需再進(jìn)行額外的編碼工作，只需要通過在設(shè)計器中配置數(shù)據(jù)來源、數(shù)據(jù)目標(biāo)，并快速確認(rèn)兩個異構(gòu)庫之間的數(shù)據(jù)類型映射，就可以輕松完成任務(wù)。同時可配置遷移過程中的數(shù)據(jù)處理、資源參數(shù)、流量參數(shù)和臟數(shù)據(jù)內(nèi)容。實(shí)現(xiàn)結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的全量遷移、增量遷移。
傳統(tǒng)的企業(yè)數(shù)字化升級改造流程，往往局限于單個業(yè)務(wù)之中，忽視了企業(yè)內(nèi)部多業(yè)務(wù)的關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)，缺乏對數(shù)據(jù)的深度理解，導(dǎo)致企業(yè)明明投入了大量成本，卻難以真正發(fā)揮數(shù)據(jù)資產(chǎn)的寶貴價值。
因此在數(shù)字經(jīng)濟(jì)時代，企業(yè)如果想要真正實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，就必須要重視數(shù)據(jù)集成的實(shí)施，通過連通全域數(shù)據(jù)，建設(shè)提純加工后的標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)資產(chǎn)體系，滿足不斷增長的企業(yè)業(yè)務(wù)對數(shù)據(jù)的需求。
美林?jǐn)?shù)據(jù)Tempo DF平臺就是這樣一款能夠提供成熟海量數(shù)據(jù)集成方案，完成海量數(shù)據(jù)分析決策第一步的產(chǎn)品。從此開發(fā)實(shí)施人員不必每日再為底層數(shù)據(jù)中斷異常而焦頭爛額，快速實(shí)現(xiàn)海量數(shù)據(jù)高效流轉(zhuǎn)，直接提升項目交付效率、解決企業(yè)海量數(shù)據(jù)集成難題，為用戶后續(xù)各項數(shù)據(jù)分析工作打好堅實(shí)基礎(chǔ)。
如果想要體驗更加高效便捷的數(shù)據(jù)集成實(shí)施方式，歡迎申請試用~
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