数据系统管理模板

Tapdata 数据源 Connector 挑战赛（第一届）火热进行中！积累开发经验，瓜分28万现金大奖，我们在这里，等一个热爱技术的你！

如今，数据的时效性会真正影响到一个企业的生存。一直以来，以传统 BI 报表、数据大屏、标签画像等为代表的分析型业务，都是企业数据资源的重点应用场景。但分析型业务并不是企业的全部，同时还存在对数据实时性要求更高的新一代的运营型分析以及越来越多的交互型业务场景，更是企业的核心命脉。

近年来，一批新的开源许可证的出现，在社区内引发了一些激烈的讨论。从争论的角度主要分为两大阵营：原教旨主义和实用主义。本文将重点谈谈关于这些争论的思考与实践。

自开源以来，Tapdata 吸引了越来越多开发者的关注。随着更多新鲜力量涌入社区，在和社区成员讨论共创的过程中，我们也意识到在基础文档之外，一个更“直观”、更具“互动性”的实践示范教程的重要性和必要性。为了辅助开发者更好地理解技术文档，真正实现快速上手、深度参与，即刻开启实时数据新体验，我们同步启动了 Tapdata 功能特性及操作演示系列教程。

8月10日（周三）20:00，Tapdata 直播间与您相约。Tapdata 首席架构师杨庆麟（Arthur）在线讲解当下实时场景的真实诉求，从历史技术架构纵向对比，到新一代解决方案深度剖析，详细梳理有关“实时数据技术”的历史与现在。

Tapdata Live Data Platform 是新一代的实时数据平台，通过把企业核心数据实时集中到中央化数据平台的方式并通过API 或者反向同步方式，为下游的交互式应用，微服务或交互式分析提供新鲜实时的数据。开发者、数据工程师、DBA、应用架构师、数据架构师等都是 Tapdata 的核心用户群，并拥有诸多典型的应用场景......

Tapdata Live Data Platform 发布会演讲精华总结+直播回放！阅读文章详情，获取首批体验官专属权益！时代为何需要一个全新的实时数据架构？Tapdata 技术架构有何优势和特性？Tapdata 的开源路线图又是怎样？

上一个十年，最主流的大数据平台主要面向的场景是对企业离线数据的统一汇聚和分析洞察，但无法满足交互型业务场景和新一代运营分析对来自业务系统的实时数据的诉求。常见的实时数据集成方案有哪些利弊？新的十年，实时数据架构技术又有什么革新？6月29日 14:30，相约 Tapdata 直播间。

数据孤岛是熵增，而主数据管理则是熵减，如果一开始的主数据没定义好，再回头返工把主数据和主数据管理的这些基础设施工作做好，将导致数字化转型项目开展到深水区之后便更加困难重重，一款好的主数据管理软件，可以让主数据管理在企业中落地时事半功倍的，而高层支持以及对主数据和主数据管理有正确的认知，则能够一起推动企业的变革。

在“动态清零”总方针的指导下，国内疫情防控工作渐趋规范化、常态化，各类防疫应用和手段层出不穷，防疫战也是数据战。Tapdata 基于数据虚拟化和主数据管理能力的防疫专项解决方案，助力张家港市卫健委高效落地疫情防控数字化，实现精准防疫。

拆除数据烟囱，加速落成实时数据共享、交换中心，Tapdata 凭借实时数据服务领先的技术优势，助力某市大数据局盘活数据资源，实现各政务部门通过数据接口快速调用中心数据，高效、低成本上线所需的政务服务应用。

对于 PostgreSQL 的实时数据采集， 业界经常遇到了包括：对源库性能/存储影响较大, 采集性能受限, 时间回退重新同步不支持, 数据类型较复杂等等问题。Tapdata 在解决 PostgreSQL 增量复制问题过程中，获得了一些不错的经验和思考，本文将分享 Tapdata 自研的 TAP-CDC-CACHE，和其他几种市面常见的解决方案的优势和特性。

鉴于现代化数据的动态特性，企业必须基于不断变化的特性来构建架构，并持续监视和调整其数据流转系统的性能，本文分享了数据集成的11个最佳实践，并介绍 Tapdata Real Time DaaS 如何满足当下多种数据集成的应用场景。

如何打造一套企业级的实时数据融合平台？Tapdata 已经找到了最佳实践，下文将以 Tapdata 的零售行业客户为例，与您分享：基于 ES 和 MongoDB 来快速构建一套企业级的实时数据融合平台。

我们为什么需要一个Real Time DaaS？它和大数据平台技术上有什么区别？如果企业还没有构建数据平台，我是应该考虑DaaS还是Big Data？如果已经有了大数据平台，我是否还需要DaaS？如果你想了解更多，请参加本次的在线研讨会。

数据中台的存在是有合理性的，企业需要中台帮助他们来有效管理企业的数据资产，为业务所用。但在经历过大数据时代的热度之后，你在为企业构建数据中台的时候可以考虑另外一种比较务实的 DaaS 架构。DaaS 更加专注于数据层面：打通企业内部的孤岛数据，在中台构建共享模型，以API方式快速发布数据服务...

2021年10月20日，Tapdata 创始人唐建法（TJ）受邀出席 DTCC 2021（中国数据库技术大会）,并在企业数据中台设计与实践专场上，发表主旨演讲“Real Time DaaS ：打造面向 TP+AP 业务的数据平台架构”，从 AP 业务场景 vs. TP 业务场景、常见数据平台优劣势、如何打造面向 TP+AP 业务的数据平台等角度，全面分享了 Tapdata 在全链路实时数据融...

数字化时代的到来，企业业务敏捷度的提升，对传统的数据处理和可用性带来更高的要求，实时数据同步技术的发展，给基于数据的业务创新带来了更多的可能。 Tapdata 产品合伙人徐亮带来实时数据同步的5大典型场景以及4种主流的技术模式分享，并一起了解作为新生代实时数据同步的 Tapdata Cloud 如何更轻松灵活的满足各种实时数据场景。

在企业客户里, SQL Server 在传统的制造业依然散发着持久的生命力，SQL Server 的 CDC 复杂度相比 Oracle 较低, 因此标准的官方派做法就是直接使用这个 CDC 接口进行同步，但江湖上也有通过裸解析 ldf 文件来直接读取数据库变更，本文将就这两大门派展开探讨。

企业信息化过程形成了大量的数据孤岛，这些并不连通的数据孤岛是企业数字化转型的巨大挑战。Tapdata Real Time DaaS 采用的CDC模式，具有巨大的优势，同时是一个有技术壁垒的活。当然，我们应对数据挑战的方式不止于此。

想实现 Oracle 的 CDC，排除掉一些通用的比如全量比对, 标记字段获取之外, 真正的增量形式获取变更, 有三种办法: Logminer 、XStream 、裸日志解析，但不管哪种方法都会导致 Oracle 的同步变得工程量巨大, 而使用 Oracle 的客户, 又大多对数据的准确性要求非常严格的, 这里形成了一个非常庞大而传统的市场。

本文将选取市面上一些流计算框架包括 Flink 、Spark 、Hazelcast，从场景需求出发，在核心功能、资源与性能、用户体验、框架完整性、维护性等方面展开分析和测评，剖析实时数据框架的特色。

在对数据的认识里, TAPDATA 引擎的设计和一些其他的流框架不太一样, 他的对象抽象里没有批数据和流数据的区分, 数据只有一种, 被命名为 Record, 数据来源只有一种, 命名为 DataSource, 而数据流阶段也只有一种, 被命名为 DataStage ......

前言2006 年诞生的 hadoop 和 她周边的生态, 在过去的这些年里为大数据的火热提供了足够的能量, 十几年过去了, 场景在变化, 技术在演变, 大家对数据的认知已经不再局限于 T+1 与 高吞吐高延迟 为主要特征的上一代框架理念, 在真实的场景里, 实时, 准确, 多变 的数据也发挥着越来越重要的作用为满足这些新的需求, 各种框架和中间件如雨后春笋般不断涌出hive 的出现让这头大象...

flink 是一个非常火热的流计算框架, hazelcast-jet 是 TAPDATA 在进行流计算时采用的一个嵌入式的流计算框架 看到 hazelcast-jet 官方自己做了一些与 flink 的性能压测对比, 这边比较好奇他们的性能差异是否真有那么大, 会尝试做一系列性能测试, 来给大家一个参考

本文将简单易懂地介绍数据虚拟化技术及数据虚拟化软件架构的实现方法，尽量避免教条主义。如需要了解虚拟化定义，可通过wiki 百科了解。先引用一段百度百科的文字来说明数据虚拟化的定义：数据虚拟化（data virtualization）是用来描述所有数据管理方法的涵盖性术语，这些方法允许应用程序检索并管理数据，且不需要数据相关的技术细节，例如它格式化的方式或物理位置所在。正如百科的定义，采用数据...

数据即服务（DaaS）是一种数据管理策略，旨在利用数据作为业务资产来提高业务创新的敏捷性。它是自 1990 年代互联网高速发展以来越来越受欢迎的“一切皆服务”（XaaS）趋势下关于数据服务化的那一部分，介于 PaaS 和 SaaS 之间。与 SaaS 类似，DaaS 提供了一种方式来管理企业每天生成的大量数据，并在整个业务范围内提供这些有价值的信息，以便于进行数据驱动的商业决策。同时，我们也...

Tapdata Cloud 是钛铂数据自研的异构数据库实时同步工具 Tapdata Replicator 的云服务版本，现在免费提供所有开发者和企业使用Tapdata Cloud 目前支持 Oracle、MySQL、PostgreSQL、SQL Server、MongoDB、Elasticsearch 之间的数据迁移和同步，未来将陆续上线 DB2、Sybase ASE、Redis、Kafka 等。

Tapdata 专注于实时数据的处理技术，在数据库迁移和同步方面，Tapdata 的表现非常优秀，实时、多元、异构，尤其在关系数据库到非关系数据库之间的双向同步方面，无论是从操作上，还是效率上，都体现了业界领先的水平。本文重点阐述 Tapdata 在数据库实时同步方面的技术要点。

Tapdata的实时数据开发平台产品系列可以帮助企业构建一站式实时数据开发及服务平台DaaS（Data as a service），为企业提供统一和完整的企业主数据层，能够在此基础上查询，分析和创新。Tapdata产品覆盖了企业数据使用过程中，所需要的各种步骤和工具。

基于Hadoop的方案本质上是个OLAP离线数据的处理分析。对OLTP在线业务支撑并不理想。而企业在TP业务上投入和AP相比是9：1。大数据供应商竭尽其能包装的包治百病的神话，自然很快就被发现无法满足客户的期望值。现在大数据热度是没有了，但是它会消亡么？不会的。它还会在适合它的场景持续存在。

最近, 南京秦淮区教育中台系统，成功地和市系统进行了一次圆满对接。通过教育中台提供的统一数据能力和低代码API对接能力，实现了对市系统数据的实时推送和拉取，以及各类业务逻辑上的处理。这次对接为南京市中小学生创客大赛的成功举办提供了及时可靠的数据支撑, 体现了中台系统在快速响应业务方面的优越性。

Tapdata DaaS 可以看做是 MongoDB 生态上一个工具集。 要做一个数据中台，要同步、要治理、要建模、还要做API发布，这些都不是 MongoDB 做的事情，MongoDB 主要是做数据库为它的核心的主要的功能，其他的相应的功能就可以通过一些外围的工具。而 Tapdata DaaS 可以快速的来实现这些不需要用代码的方式快速把数据的同步，建模和治理，以及发布给快速的做出来。

常见搭建数据中台的技术产品数据中台包括：统一数据平台，数据同步，数据治理，数据服务四大部分。下表列出了这四大部分中相应的技术产品，有同步汇聚工具、有数据治理、还有数据服务。

基于对于数据中台的理解和定义，我们列出了数据中台所应该具备的技术需求。主要是分为：数据存储系统、数据同步汇聚工具、数据治理和开发、数据交换和发布、数据管理能力五大模块。

构建企业数据中台，所支撑的场景不仅仅是分析（如可视化分析，数据发现，数据报表等等），也包括满足各种前端业务应用对数据的需求，如CRM、BPM、SCM、MES等。所以这里提供的数据服务是全渠道业务，而不是传统数仓做的BI类似的工作。更多前端业务应用如掌上商城、手机银行、保单管理、客户360、统一订单、销售大屏等。汇聚在中台的数据可以直接推到手机、App等各类前端，并且是实时的，交互的数据。

数据孤岛带来的影响严重阻碍了新业务对已有数据的重复利用： - 需要大量时间对接和同步； - 用户体验下降，数据不完整不实时； - 重复建设，复用率低等。

通过Tapdata 构建全渠道商品中心，实现： - 支持中国大陆港澳台的上千家门店的生产环境； - 使用JS脚本来进行流处理计算，业务需求从开发到上线过程快至 1 天以内； - 任务配置与执行监测全程可视化操作，不懂技术也能完成操作，极大降低维护成本； - 一套产品可满足不同需求，根据业务需求产出不同类型的业务模型节省大量人力物力。

使用MongoDB作为主机下行或新一代数据库的选择，将业务数据从已有主机或Oracle等关系型数据库复制到MongoDB； 使用Tapdata Replicator的CDC技术，实时监听现有业务库的数据变动并同步至MongoDB； 使用Tapdata 的RDM技术将关系型表合并转型到MongoDB JSON数据结构，并保持和源库的高度数据一致； 在MongoDB上进行新业务的开发。

基于GridFS的异地分布式存储构建的数据中台关键成果： - 集群提供自动故障转移能力，系统可用率>99.9% ； - 支持无缝线上扩容能力 – 可随着数据量增加而逐渐扩容； - 以统一接口（REST API）向使用方提供所需数据。