中央化的数据服务，可复用易分发
将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。
TapData Data Services
TapData 是新一代实时数据服务平台，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。

数据实时采集+传输 →

基于日志解析的能力，通过开放式框架 Plugin Framework，以实时等方式，第一时间对这些数据源头中修改/更新/变动的数据进行采集并标准化，形成标准时间后进入流处理框架；

数据实时计算 →

通过 TapData 自研方案，无需离开进程，在进程内即可完成数据计算、建模和转型，快速得出结果，进入 DaaS Storage 层；

中央化存储

→
在将数据放入 Storage 层时，实际上已经形成了一套逻辑模型，在这里用户无需关心数据存储在哪里，只需要关注真正需要的是哪些数据信息；

数据实时服务

在服务层，有两种主流的数据服务模式 Pull 和 Push。API 支持低代码发布，可按照具体需求发布数据。当所需数据在业务系统中已有存储时，可通过 REVERSE ETL，反向把经过整理、治理的数据推送给用户；
数据实时采集和传输能力
以实时的方式从各个数据来源，包括数据库，API，队列，物联网等数据提供者采集或同步最新的数据变化。
- 实时 CDC 数据同步，捕获源数据库的数据变化，并在毫秒内更新到目的数据库
- 支持大部分商业和开源的数据库类型，包括关系型和非关系型数据库
- 支持多源异构数据双向同步，自动映射关系型到非关系型
- 定义数据规则，监控和分析所提取的数据质量
数据实时计算能力
基于 Pipeline 流式数据处理，以应对基于单条数据记录的即时处理需求，如数据库CDC，消息，IOT事件等。
和传统 ETL 的不同点是，每一条新产生并进入到平台的数据，会在秒级范围被响应，计算，处理并写入到目标表里。
同时，针对于实时分析场景，系统需要提供基于时间窗的统计分析能力，如计算最近一个小时的订单总数，页面点击总数，订单总额，实时计算游戏排行等场景。

实时性
比定时轮询具备更高的实时性，
可达亚秒级延时。

灵活性
基于 MongoDB 实现的统一数据缓存层，
支持随时修改模型。
全局模型关联
与 Flink 支持时间窗时间缓存相比，
功能更强大。
支持跨库乱序
将所有数据源汇聚到统一缓存数据层，
然后进行模型合并计算。
数据实时服务能力
低代码可视化方式开发和配置业务需要的 Data API，能够提供毫秒级延迟、大并发的实时交互式数据访问能力，做到真正意义上支持 TP 型业务。
- 自动发布、自动生成文档和测试用例
- 完善的、可配置的数据访问权限和机制
- 高可用、可扩展架构设计，应对大并发和大流量的访问
- 支持访问监控和分析能力
- 可为数据需求部门提供基于权限内的自助式主数据访问服务
数据校验能力
基于多种自研技术，TapData 可最大程度保障数据一致性。除此以外，TapData 还支持对数据表执行数据校验，帮助您进一步验证和确保数据流转的正确性，满足生产环境的严苛要求。

检验类型：
-- 快速 count 校验：对源表和目标表的行数进行校验，不会展示具体的差异内容，速度极快。
-- 全表字段值校验：对源表和目标表全部字段的值逐行校验，可展示所有字段的差异内容，速度较慢。
-- 关联字段值校验：仅对源表和目标表关联字段的值进行校验，速度中等。
-- 全表 hash 校验：仅支持同构和异构数据源间的全表 hash 校验，速度较快。