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系統(tǒng)概述

當前批量數(shù)據(jù)運用已逐漸成熟，但大量的實時數(shù)據(jù)由于技術(shù)等原因的限制始終無法被充分的發(fā)掘、使用。需要有一個專業(yè)的實時數(shù)據(jù)平臺來解決實時數(shù)據(jù)采集、計算、使用等問題。

隨著國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫替代oracle、db2、mysql等非信創(chuàng)數(shù)據(jù)庫，與之對應(yīng)的實時數(shù)據(jù)采集工具（如：OGG、IBM CDC等）也需要替換，但目前市場上還沒有一款國產(chǎn)成熟的工具去替代這些采集工具。

行業(yè)痛點

數(shù)據(jù)延遲高

大部分的實時數(shù)據(jù)都是Spark Streaming，dataX等批量技術(shù)實現(xiàn)。相當于把流處理轉(zhuǎn)換為批處理，相當于是偽實時處理，無法滿足一些對實時性的要求比較高需求的業(yè)務(wù)。
開發(fā)難度大

硬編碼或后臺配置實現(xiàn)實時數(shù)據(jù)處理，且底層技術(shù)不統(tǒng)一，給實時數(shù)據(jù)開發(fā)帶來了很高開發(fā)和調(diào)試的成本，再去維護的時候，運維成本也比較高。
異購數(shù)據(jù)源

只支持傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫（oracle、mysql），面對大數(shù)據(jù)及信創(chuàng)時代，無法滿足異構(gòu)實時數(shù)據(jù)處理要求。
處理鏈路長

采集、計算分離，造成延遲過高，鏈路割裂，可維護性差。

產(chǎn)品特點

開箱即用

開箱即用，采集計算任務(wù)向?qū)介_發(fā)，支持圖形化拖拽、sql、java等多樣化開發(fā)方式。支持常見異構(gòu)數(shù)據(jù)源采集計算。
采集計算一體化

先進的計算架構(gòu)，實時數(shù)據(jù)采集、計算一體，減小開發(fā)、運維難度的同時，大大提高了計算效率。支持集成多套實時采集、實時計算引擎。
統(tǒng)一數(shù)據(jù)標準

具備元數(shù)據(jù)采集、元數(shù)據(jù)映射、數(shù)據(jù)檢核、代碼值管理等，保證數(shù)據(jù)采集、計算的標準性。
任務(wù)生命周期管理

具備采、存、算、管、用一體化的高時效、高性能實時數(shù)據(jù)平臺。對采集計算任務(wù)進行全生命周期管理。
強大的擴展能力

平臺可實現(xiàn)快速擴展，與任何組件無深度綁定，快速適配數(shù)據(jù)源，支持多版本的計算引擎以及常見的大數(shù)據(jù)平臺。
自主可控

完全采用自研及開源技術(shù)，具備自主的知識產(chǎn)權(quán)。完全適配常見的信創(chuàng)服務(wù)器、數(shù)據(jù)庫、操作系統(tǒng)等。

產(chǎn)品優(yōu)勢

采集與計算一體

先進的計算架構(gòu)，實時數(shù)據(jù)采集、計算一體，減小開發(fā)、運維難度的同時，大大提高了計算效率。
可視化多樣化開發(fā)

開箱即用，采集計算任務(wù)向?qū)介_發(fā)，支持圖形化拖拽、sql、java等多樣化開發(fā)方式。同一入口支持常見異構(gòu)數(shù)據(jù)源采集計算。
統(tǒng)一數(shù)據(jù)標準

具備元數(shù)據(jù)采集、元數(shù)據(jù)映射、數(shù)據(jù)檢核、代碼值管理等，保證數(shù)據(jù)采集、計算的標準性。
任務(wù)生命周期管理

具備采、存、算、管、用一體化的高時效、高性能實時數(shù)據(jù)平臺。對采集計算任務(wù)進行全生命周期管理。

整體架構(gòu)

應(yīng)用場景

實時智能營銷

收集用戶行為-》用戶行為數(shù)據(jù)實時采集與計算-》接收計算結(jié)果進行行為推薦-》收到推薦內(nèi)容。
實時大屏監(jiān)控

業(yè)務(wù)系統(tǒng)交易數(shù)據(jù)-》業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)實時采集指標實時計算-》數(shù)據(jù)服務(wù)-》實時可視化展示。
實時智能反欺詐

交易數(shù)據(jù)、營銷數(shù)據(jù)、貸前數(shù)據(jù)-》業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)實時采集、指標實時計算 -》API 服務(wù)、消息服務(wù)-》交易反欺詐、營銷反欺詐、信貸反欺詐