数据流是不断变化的，我们应该充分利用这些数据特征来发挥最大的价值。

在大数据和实时数据技术出现之前，数据流相对简单，整个过程类似于工厂的生产线。要么将数据从相对静态的数据库移动到数据库中的适当位置，要么以标准化的方式在数据库和应用程序之间移动数据。

与过去相比，当前的环境是多对多的场景，如流动、批处理或微批处理的各种数据，被多个应用程序消耗。大规模数据的处理操作不再遵循传统数据的线性路径，而是更像是城市交通网格（即共享资源的网络）。

此外，由于各方（甚至第三方）分别控制数据源和应用程序，一旦模式或语义不可避免地发生变化（即数据漂移），将严重干扰数据下游的应用程序（分析或交互）。

鉴于现代数据的动态特性，我们需要每天从操作的角度进行管理，并随着时间的推移不断迭代。目前，企业必须根据不断变化的特点建立结构，并不断监控和调整其数据流系统的性能。

让我们分享数据集成的11个最佳实践：

虽然编写定制代码将数据从源头导入数据仓库已经很常见了，但鉴于大数据的动态特性，这种做法是危险的。这种操作将被证明在数据流处理中非常容易出错和难以维护。一旦数据模式发生轻微变化，数据管道将丢失数据或完全失败。此外，还存在以下问题：

• 缺乏数据管道监控： 由于检测工具必须显式地设计在其中（通常没有遵循），因此数据流可能成为黑箱。
• 扼杀组织敏捷性： 底层编码会使组件之间的耦合更加紧密，使基础设施难以升级。

虽然完整的 Schema 规范是传统数据世界的标准要求，但在大数据场景中，它会浪费工程时间和资源。消费者应用程序通常只使用几个关键字段进行分析，而大数据源往往无法控制Schema，随着时间的推移，人们被迫不断维护。

数据流系统应该由业务驱动，而不是完整 Schema 规范，因此您只需为下游分析有关的字段指定条件并执行转换。

这种极简风格不仅减少了管道开发和实施所需的工作和时间，而且使数据流更加可靠，出错的可能性更小。

即使业内有很多关于流分析的声音，企业数据仍然是一个基于过去30年开发的应用程序和源数据库的批处理世界。因此，当你计划网络安全、物联网和其他利用流的新时代应用时，你必须考虑这样一个事实，即这些数据通常需要与批处理源（如主数据或交易数据）相结合或分析。

在实际情况下，需要将流合并到剩余的批处理驱动架构中，同时维护或提高整体数据操作的性能和可靠性，而不是建立仅用于流的框架。

Tapdata Real Time DaaS 实时数据服务平台即采用了批流一体的实时数据融合架构，能够非常好的满足上述场景需求。

早期 Hadoop 用户的最初口号是只存储在数据仓库中，只阅读不可变的原始数据。随着技术在真实场景中的应用，我们逐渐意识到，如果不清理数据，可能会造成一些严重的缺陷。这就像喝未经处理的水一样。

直接存储原始数据通常会导致以下问题：

• 数据仓库难以提供有效的数据查询能力，失去了使用价值 Gartner 等待公司将这类数据仓库比作数据沼泽。
• 存储原始数据会导致个人数据和其他敏感信息，增加安全合规风险。

为了消除这种风险，数据科学家清理每个消费活动的数据是很常见的，但显然效率很低。通过 Tapdata Real Time DaaS，在数据摄取过程中，您将完成数据清洗：

• 基础清理：包括简单的行进出转换，实施企业数据策略，规范/标准化数据格式。
• 高级清洗：包括主数据建模、多表合并、聚合计算等，其结果更容易、更快地被下游开发者或数据科学家和商业分析师广泛使用。

尽可能靠近数据源清洁数据可以提高数据科学家的工作效率，让他们专注于特定用例的数据分类（data wrangling），而不是把精力花在本应自动化的规则重建上。

在一个复杂的数据流系统中，你永远无法获得足够的可见性。当您面临不断变化的数据源和系统的挑战时，端到端的数据流检测为您提供了一个了解性能的窗口。它不仅需要分析单个数据流的时间序列，还需要帮助您在不同的数据流之间连接，以实时识别您关心的事件。

企业应尽量捕捉整个数据流架构各方面的细节，尽量降低系统之间的紧密耦合和磨合成本。良好的监控方法应满足以下特点：

• 将测量值异步传递给外部管理系统。
• 监测项可从粗粒度钻到细粒度，适用于诊断、根因分析和问题修复。

Tapdata Real Time DaaS 具有详细的可观测性，提供了数百个不同的指标监控点，可以直接连接到完整的数据链接，从日志的收集和分析到每个处理节点，到最终写入目标Prometheus为用户提供详细洞察数据任务的平台。

想象一下，如果机场安检只是清点乘客和行李，而不是实际扫描行李中的异常物品，你会感到安全吗？当然不是，但传统的数据提取指标是吞吐量和延迟。

如果你在数据流通过程中分析和理解它的价值，你会得到更好的结果和价值。 否则，你将处于数据格式或意义突然变化的风险中。数据值的重大变化可能表明现实世界发生了真正的变化，或者未检测到的数据漂移可能会影响您的下游分析。

检查数据内容的另一个好处是，它允许您识别个人或其他传输基础设施的敏感数据。许多行业和地区对个人数据的存储有严格的要求，如欧盟 2018 年即用即弃 GDPR 要求。实时检测和跟踪收集和存储的任何个人数据， 持续监控输入数据的模式有助于公司遵守规则。

敏捷工作流 DevOps 敏感性与系统设计师和操作员密切相关，非常适合大数据的流通在数据源、消费用例和数据处理系统不断演变的世界里，需要频繁调整数据管道。

传统的数据集成系统可以追溯到瀑布开发方法为王的时代，当时的工具几乎完全专注于设计模式。早期的大数据采集和开发框架(如Apace Sqoop和Apache Flume）也是如此。如今，使用 Tapdata Real Time DaaS，便可以快速提供了一个集成开发环境（IDE），满足在不断发展的数据流生命周期中持续使用的需求。

与为传统数据架构构建的单体式解决方案不同，大数据基础设施需要在同类最佳（通常是开源）组件之间进行协调，以实现特定功能，例如提取、消息队列、存储、搜索、分析和机器学习。 这些组件按照自己的节奏发展，且需要根据业务需求进行升级。因此，大型且昂贵的同步升级正在被对组件进行的一系列逐项更改所取代。

为了让您的数据操作在这个日新月异的新时代中保持最新状态，您应该使用中间件层的数据传送系统，它能使每个传送链上的子系统相互之间松耦合。这使您无需重新实施基础设施的基础部分即可对 “用菜单点菜”的方式进行现代化改造。

数据流不仅变得复杂，而且现在跨越了一系列部署备择方案。行业调查表明，企业期望跨多个云部署数据，同时仍保留本地数据操作。

边缘操作正在从简单的收集转变为包括简单或复杂的处理，这取决于设备约束、紧急性和连接的稳健性。由于每个部署选项都有自己的优势，因此不要指望有一种方法能够一劳永逸。 实际上，业务需求将决定一个企业架构，该架构需要将其中的许多元素结合起来。

无论你处于什么阶段，最好进行这样一个假设：您将数据存储在许多不同的环境中，并构建基于完整“工作负载可转移”的架构，您可以基于任务执行的最优代价和性能特征将数据流转至分析点，并且以最小的阻碍做到这一点。

此外，随着云产品和业务需求的发展，您的多云架构将随着时间的推移而变化。

数据的移动正在从“烟囱模型”演变为类似于"网格模型"。 你不能再使用“即用即走”的方法来构建数据摄取管道。 在这样的系统中，你必须规范化整体运作管理（包括对人员、流程以及系统的管理），以确保该系统能可靠地运行并持续满足SLA。这也就意味着：

• 需要在系统中添加工具来提供对流量的实时可视化监控；
• 系统还需要能够接收警告并应对数据传输过程中可能存在的违反数据完整性的问题。

否则，你就会像”手握纸质地图尝试在瞬息万变的繁忙城市交通中导航“一样感到手足无措，与此同时，还可能存在数据延迟、不完整甚至数据丢失的风险。

类似于 IaaS，PaaS 或者 SaaS，Tapdata Real Time DaaS 是基于 DaaS (Data as a Service)架构， 将企业各个业务系统的数据汇总到一个中央化平台，经过低代码方式治理以后，形成可复用的企业数据资产，通过无代码数据接口方式提供给业务使用方。其特点和创新点是：具备“实时同步+实时处理+实时服务”的全链路实时数据处理及服务平台。

• 实时数据采集同步。 Tapdata 的第一步就是将批量、滞后的 ETL 换成了 CDC 方式，基于数据库 Write Ahead Log 日志同步监听的方式来进行在不同系统之间的数据复制，它的优势在于：对源库性能影响小；资源消耗少；从事务在源端提交开始到更新写入同步的目标库，延迟可以小于1秒，能够满足对实时性要求较高的业务场景；

• 基于Pipeline的流式数据处理建模。 当我们把需要的数据从源库里面无侵入、准实时地抽取了出来之后，可能还需要：对来自多个库的数据进行合并；对表结构进行重构，组成新的模型；构建业务宽表等。基于 Tapdata 实时流数据处理技术，可以实现事件触发、毫秒级数据更新、不间断持续运行，从而满足 TP 业务和实时分析等场景需求。

• 基于分布式数据库 MongoDB 或 TiDB 的中间库存储。 相比 AP 数据平台常用的 Hadoop 大数据存储方案， 比较成熟的分布式数据库（MongoDB 或 TiDB）更适合作为 DaaS 的存储方案。主要原因是 DaaS 的很大一部分能力需要直接对接业务系统，高并发，毫秒级响应是必备的能力。这种能力只有基于索引机制的分布式数据库才可以做到。MongoDB 的模型变动灵活，非常适合多源快速融合，无需复杂关系建模。而 TiDB 的 HTAP 则能不错的支撑一些常见的分析业务。 Tapdata Real Time DaaS 可以满足当下多种数据集成的应用场景：

• 快速数据交付 新型数据库和国产数据库越来越多，每一个新数据库场景的落地，都有可能需要获取已有业务系统的数据。直接从 Tapdata Real Time DaaS 导入并保持持续同步，满足实时数据更新的需求，从数周的时间缩短到数小时内完成数据交付；

• 构建实时数据中台 通过 Tapdata Real Time DaaS 实时打通企业数据孤岛，对数据进行实时采集，治理及建模，构建企业的主数据系统，为企业的交互式业务，包括客户管理、生产运营管理等提供一个完整全面的企业数据底座，支撑前端交互式业务。

• 开发实时数据大屏 Tapdata Real Time DaaS 完成数据采集同步，宽表构建，统计聚合计算，并为帆软、Tableau 或自研的数据可视化平台提供数据固化视图，以亚秒级的性能为这些可视化平台供数，超越传统大屏依赖 SQL 和逻辑视图的方案，让实时大屏交互体验无需等待，更流畅。

• 构建实时数仓 将企业主数据及运营数据统一汇聚到 Tapdata Real Time DaaS ，按照数仓分层理论分成基础数据，主数据和汇总数据层，为企业BI、报表等提供快速的数据支撑。

• 构建企业数据服务平台 企业内部部门众多，各业务均需要获取企业相关运营数据，通过 Tapdata Real Time DaaS 构建一个统一的数据服务平台，部门可以快速的获取业务所需要的数据，并且通过API方式可以实现自助访问。

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