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浪擎DataOne數據融合系統——大數據時代的“第一公里”

時間:2021-01-22 16:27:09 來源: 財訊網


 

大數據又稱巨量資料,指的是所涉及的資料量規模巨大到無法透過目前主流軟件工具,在合理時間內達到擷取、管理、處理并整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。從某種程度上說,大數據是數據分析的前沿技術。簡言之,從各種類型的數據中,快速獲得有價值信息的能力,就是大數據技術。

IDC報告顯示,2025年全球數據存儲量將達到163ZB(相當于16萬多億GB),到2030年將達到2500ZB。在過去幾年,全球的數據量以每年40%以上的速度增長,在未來這個速度會更快。

浪擎DataOne數據融合系統的機遇

 

 

數據融合是解決跨平臺應用、協作、共享的有效手段,如果缺少統籌規劃,注重單次數據交互的結果,會忽略數據融合平臺的兼容性和拓展性,出現以下問題:

急用先行:煙囪式建設思路,互相之間不連通,資源無法根據業務的變化實現動態調整,利用率很低;

無法復制:平臺、腳本無法復用,多條數據鏈路錯綜復雜;

難以擴展:資源難以整合,不同的項目需要重復建設,實施過程長,難以長期拓展。市面上的傳統工具ETL有許多的不足之處,無法支撐大數據時代背景下的數據融合,存在許多問題需要解決:

持續投入高:開發、維護、拓展、升級各個環節均需要人員和資金的持續投入;

經驗難以持續:單機架構的開發經驗無法延續到分布式架構,缺少對大數據量的支持能力;

開發維護量大:從平臺開發到日常的管理運營,依然存在大量的腳本開發工作;

風險因素多:人員變更、數據源變化、數據量增長均會帶來一定的風險;

適用性不高:對個人技術能力依賴性強,高可用性不佳,缺少時間和經驗的驗證;

實時性差:不具備實時性,難以進行相關改造。

這些問題不僅造成了用戶在使用方面的困擾,也使得企業無法很好統籌自己的業務數據。在大數據時代下,數據成為了各個企業最為寶貴的財富,如何把數據完整、高效的進行匯聚融合成為了DataOne需要攻克的難題。DataOne采用分布式和并行架構,實現所有數據的融合和共享交換,靈活地連接所有數據源,實現真正的隨心所變。

浪擎DataOne數據融合系統三大功能:

 

 

數據匯聚:

將不同來源、不同特性的數據在邏輯上和物理上有機地集中,從而為企業應用系統提供全面的數據共享。通過浪擎DataOne數據融合系統解決企業數據一致性和數據可靠傳輸問題,打破企業信息孤島,建立企業數據中心,最終實現數據的共享發布應用。

數據遷移:

數據遷移工具主要是為了幫助企業解決在進行數據“搬家”時遇到的問題,浪擎DataOne數據融合系統支持多源異構數據兼容,支持多種數據源,在遷移過程中無需停機。性能方面采用分布式架構,進行多線程處理;并且擁有完善的數據管理、清理、校驗功能,全流程可視化管理。

數據脫敏:

數據脫敏主要應用于涉密數據,如黨政機關、金融醫療體系等,浪擎DataOne數據融合系統能夠對涉密數據進行個性化脫敏腳本編寫,對敏感數據進行多維度的脫敏操作,如關鍵詞替代、隱藏敏感詞匯、數字置換等。并且對脫敏全流程進行加密處理,確保源數據的安全保密。

浪擎DataOne數據融合系統應用場景:

 

 

1、主流數據庫同構數據遷移:

DataOne產品支持對Oracle、SQL Server、MySQL等主流數據庫的同構數據遷移,可以針對相同數據庫進行不同版本以及不同庫之間的數據遷移,可以將多個數據源分散的數據庫數據進行匯聚整合,進行相關業務匯總以及數據分析。

2、信創環境異構數據遷移:

產品更多的應用場景是針對非國產數據庫Oracle、SQL Server、MySQL向國產數據庫達夢、人大金倉的數據同步。信創數據部署在不同的信創CPU、不同的信創操作系統中,因此存在環境上的多重異構。針對信創的復雜遷移場景,DataOne產品進行了對應的產品適配工作,能夠保障將數據遷移到任何搭配起來的不同信創環境中。針對非國產數據庫與國產數據庫之間的數據字段的差異,設置了字段的自動匹配規則mapping,能夠保障同步到國產數據庫中的數據正常可使用。

3、非結構化數據遷移:

DataOne支持針對源業務數據庫對應文件系統的遷移,保障數據遷移完成后,整體業務便捷可用,解決了傳統只遷移完成數據庫數據,對應文件無法及時遷移所面臨的業務不可用的情況。支持非結構化文件源的文件遷移任務。

4、數據匯聚入湖

針對大型企業、大數據中心存儲各種各樣原始數據的大型倉庫,其中的數據可供存儲、處理、分析及傳輸。利用DataOne產品統一接入各類數據資源、融合數據孤島,基于Kafka Connect的技術特點,能夠非常便捷的對數據源進行管理,將多源分散的業務數據統一進行匯聚入湖。適配安全網絡隔離架構,自動完成跨網的數據采集、中轉與處理。將數據匯聚集中管理以及分析采集使用,數據湖結合數據分析和機器學習算法,幫助企業構建優化后的運營模型、預測分析等。

 

 

 

 

5、數據的清洗與治理

除了滿足針對同構、異構場景的數據遷移任務外,DataOne產品能夠針對大數據進行清洗治理。根據業務需求,在執行數據任務過程中進行相應數據處理設置,幫助用戶零開發完成自定義表名、字段名稱,過濾、替換數據等數據清洗功能。同時提供高級清洗選型,提供清洗腳本模板,供用戶根據自身需求自定義設置清洗規則,完成對源數據的處理,將數據處理完成后可以進行對應業務的分析處理。

6、數據集成上云:

將不同業務環境上的結構化、非結構化數據匯聚、集成、整理至DataOne數據交換平臺。DataOne批量采集數據后實時同步、批量加載數據, 統一存儲上云至大數據中心。大數據中心為業務系統提供數據支撐。

浪擎DataOne數據融合系統的價值:

浪擎DataOne數據融合系統是數據遷移、集成、融合與共享管理平臺。在信息化建設過程中,由于業務系統逐年分批建設,致使存在諸多煙囪形態與數據孤島,不同業務之間不連通,數據無法整合利用。同時在數據時代,經營或決策都要求數據能被快速共享與整合,從而為決策提供數據支撐。DataOne為解決數據孤島問題,構建數據中臺與共享發布服務,提供多源異構數據的遷移、匯聚與融合技術實現方案,從而實現數據的流動,釋放數據的價值。

免責聲明:市場有風險,選擇需謹慎!此文僅供參考,不作買賣依據。

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