- 数据交换实时性要求
- 业务逻辑过于复杂，需要满足【M:N】模式
- 存在异构数据库数据库环境
- 面临数据库国产化
- 多部门数据集中分发
- 数据交换中，数据相应用户、权限等安全管理等
- 存在数据加工&治理需求
- 关系数据库和大数据平台之间数据共享
- 是否存在很多数据同步工具，无法管理的问题
- 对数据交换是否存在高可用需求
- 数据交换服务是否要求可无限扩展
- 输入、输出数据是否含有消息队列、文件等
- 灾备场景中，要求对外实时提供数据服务
- ...
常见的数据需求
传统点对点CDR类产品
传统ETL类产品
架构特点
主要应用场景
友商产品/
主流供应商
技术局限
通过解析数据库重做日志，捕捉数据库的数据变化，实时应用到目标端
ETL是将业务系统的数据经过抽取、清洗转换之后加载到数据仓库的过程
为数据分析系统提供数据
Oracle数据库跨主机台平逻辑同步复制/容灾
国外公司：
Powercenter（Informatica）
Datastage（IBM）
国外：
OGG（Oracle）
SharePlex（Quest）
1.定时数据抽取
2.不支持断点续传
3.平台本身不支持数据持久化
4.操作复杂，不友好，上手难度高
1.对异构数据库的数据同步支持范围；
2.工具化软件，无独立平台，依赖于源端、目标端平台，对源端数据库的影响较大；
3.无数据持久化功能；
4.数据校验功能很弱，且对主库冲击较大。
5.线式部署，管理原始，使用成本很高。
国内：
DSG（迪思杰）
FZS数据库复制软件（九桥）
I2stream（英方）
开源软件：
Kettle
数据对比
数据加工
数据订阅
全链路监控
数据发布
全链路监控
方案及优势
C
S
S
D
I
M
云服务
阿里云\腾讯云\华为云\天翼云
迁移
同构/异构
数据融合
发布/加工/管理/订阅
云上云下
数据交换
跨IDC交换 跨IDC单链路服务
集中&分发 多网络多环境数据集中分发
我们的客户
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