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浪擎DataOne数据融合系统——大数据时代的“第一公里”

 2021-01-22 16:49  来源:互联网  我来投稿   云台的个人主页 撤稿纠错

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大数据时代

大数据又称巨量资料,指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具,在合理时间内达到撷取、管理、处理并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。从某种程度上说,大数据是数据分析的前沿技术。简言之,从各种类型的数据中,快速获得有价值信息的能力,就是大数据技术。

IDC报告显示,2025年全球数据存储量将达到163ZB(相当于16万多亿GB),到2030年将达到2500ZB。在过去几年,全球的数据量以每年40%以上的速度增长,在未来这个速度会更快。

浪擎DataOne数据融合系统的机遇

数据融合是解决跨平台应用、协作、共享的有效手段,如果缺少统筹规划,注重单次数据交互的结果,会忽略数据融合平台的兼容性和拓展性,出现以下问题:

急用先行:烟囱式建设思路,互相之间不连通,资源无法根据业务的变化实现动态调整,利用率很低;

无法复制:平台、脚本无法复用,多条数据链路错综复杂;

难以扩展:资源难以整合,不同的项目需要重复建设,实施过程长,难以长期拓展。市面上的传统工具ETL有许多的不足之处,无法支撑大数据时代背景下的数据融合,存在许多问题需要解决:

持续投入高:开发、维护、拓展、升级各个环节均需要人员和资金的持续投入;

经验难以持续:单机架构的开发经验无法延续到分布式架构,缺少对大数据量的支持能力;

开发维护量大:从平台开发到日常的管理运营,依然存在大量的脚本开发工作;

风险因素多:人员变更、数据源变化、数据量增长均会带来一定的风险;

适用性不高:对个人技术能力依赖性强,高可用性不佳,缺少时间和经验的验证;

实时性差:不具备实时性,难以进行相关改造。

这些问题不仅造成了用户在使用方面的困扰,也使得企业无法很好统筹自己的业务数据。在大数据时代下,数据成为了各个企业最为宝贵的财富,如何把数据完整、高效的进行汇聚融合成为了DataOne需要攻克的难题。DataOne采用分布式和并行架构,实现所有数据的融合和共享交换,灵活地连接所有数据源,实现真正的随心所变。

浪擎DataOne数据融合系统三大功能:

数据汇聚:

将不同来源、不同特性的数据在逻辑上和物理上有机地集中,从而为企业应用系统提供全面的数据共享。通过浪擎DataOne数据融合系统解决企业数据一致性和数据可靠传输问题,打破企业信息孤岛,建立企业数据中心,最终实现数据的共享发布应用。

数据迁移:

数据迁移工具主要是为了帮助企业解决在进行数据“搬家”时遇到的问题,浪擎DataOne数据融合系统支持多源异构数据兼容,支持多种数据源,在迁移过程中无需停机。性能方面采用分布式架构,进行多线程处理;并且拥有完善的数据管理、清理、校验功能,全流程可视化管理。

数据脱敏:

数据脱敏主要应用于涉密数据,如党政机关、金融医疗体系等,浪擎DataOne数据融合系统能够对涉密数据进行个性化脱敏脚本编写,对敏感数据进行多维度的脱敏操作,如关键词替代、隐藏敏感词汇、数字置换等。并且对脱敏全流程进行加密处理,确保源数据的安全保密。

浪擎DataOne数据融合系统应用场景:

1、主流数据库同构数据迁移:

DataOne产品支持对Oracle、SQL Server、MySQL等主流数据库的同构数据迁移,可以针对相同数据库进行不同版本以及不同库之间的数据迁移,可以将多个数据源分散的数据库数据进行汇聚整合,进行相关业务汇总以及数据分析。

2、信创环境异构数据迁移:

产品更多的应用场景是针对非国产数据库Oracle、SQL Server、MySQL向国产数据库达梦、人大金仓的数据同步。信创数据部署在不同的信创CPU、不同的信创操作系统中,因此存在环境上的多重异构。针对信创的复杂迁移场景,DataOne产品进行了对应的产品适配工作,能够保障将数据迁移到任何搭配起来的不同信创环境中。针对非国产数据库与国产数据库之间的数据字段的差异,设置了字段的自动匹配规则mapping,能够保障同步到国产数据库中的数据正常可使用。

3、非结构化数据迁移:

DataOne支持针对源业务数据库对应文件系统的迁移,保障数据迁移完成后,整体业务便捷可用,解决了传统只迁移完成数据库数据,对应文件无法及时迁移所面临的业务不可用的情况。支持非结构化文件源的文件迁移任务。

4、数据汇聚入湖

针对大型企业、大数据中心存储各种各样原始数据的大型仓库,其中的数据可供存储、处理、分析及传输。利用DataOne产品统一接入各类数据资源、融合数据孤岛,基于Kafka Connect的技术特点,能够非常便捷的对数据源进行管理,将多源分散的业务数据统一进行汇聚入湖。适配安全网络隔离架构,自动完成跨网的数据采集、中转与处理。将数据汇聚集中管理以及分析采集使用,数据湖结合数据分析和机器学习算法,帮助企业构建优化后的运营模型、预测分析等。

5、数据的清洗与治理

除了满足针对同构、异构场景的数据迁移任务外,DataOne产品能够针对大数据进行清洗治理。根据业务需求,在执行数据任务过程中进行相应数据处理设置,帮助用户零开发完成自定义表名、字段名称,过滤、替换数据等数据清洗功能。同时提供高级清洗选型,提供清洗脚本模板,供用户根据自身需求自定义设置清洗规则,完成对源数据的处理,将数据处理完成后可以进行对应业务的分析处理。

6、数据集成上云:

将不同业务环境上的结构化、非结构化数据汇聚、集成、整理至DataOne数据交换平台。DataOne批量采集数据后实时同步、批量加载数据, 统一存储上云至大数据中心。大数据中心为业务系统提供数据支撑。

浪擎DataOne数据融合系统的价值:

浪擎DataOne数据融合系统是数据迁移、集成、融合与共享管理平台。在信息化建设过程中,由于业务系统逐年分批建设,致使存在诸多烟囱形态与数据孤岛,不同业务之间不连通,数据无法整合利用。同时在数据时代,经营或决策都要求数据能被快速共享与整合,从而为决策提供数据支撑。DataOne为解决数据孤岛问题,构建数据中台与共享发布服务,提供多源异构数据的迁移、汇聚与融合技术实现方案,从而实现数据的流动,释放数据的价值。

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作者: 云台    /    文章:24151篇

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