无锡集成平台数据集成

在数据同步能力上，得帆ETL同样表现出色。它具备高性能全量同步功能，能够高效处理大规模数据，支持批量数据抽取和加载，完全满足企业级应用的高并发需求。其通过采用先进的数据处理算法和内存管理技术，对数据流的传输和转换过程进行优化，从而减少系统资源消耗，显著提高数据处理速度。此外，它还拥有多种增量同步方式，支持通过数据对比、增量字段、时间戳、源数据标记等多种方式实现增量数据同步，并且支持固定频次、固定间隔、CRON表达式等多种调度策略，实现数据增量更新。值得一提的是，得帆ETL基于数据库日志，支持单表、多表以及整库实时数据同步，同时支持数据结构同步，确保数据一致性，并且提供完整的日志记录，方便用户进行溯源。API管理：提供API的路由、注册、文档和版本管理等功能，支撑企业服务入口和规范统一管理。无锡集成平台数据集成

应用集成领域，得帆iPaaS是大型制造企业的“救星”。像某汽车制造巨头，内部CRM、ERP、MES系统林立，因建设时期、技术选型有别，数据流通受阻严重。得帆iPaaS引入ESB引擎构建交互链路，生产订单一旦生成，瞬间打通物料需求计划模块，精细依据订单详情、产品BOM及库存现状，算出物料明细与数量，向采购端精细预警；库存异动实时同步销售端，确保销售团队手握新的库存情报，杜绝超卖、积压风险，打破数据孤岛，重塑高效运营流程，提升产销协同效率。无锡集成平台数据集成数据集成通过Web界面开箱即用，可视化拖拉拽编排数据集成流程，轻松完成数据集成工作，大幅提升集成效率。

得帆iPaaS与行业主流软件具备极高适配度，拥有超300个技术与应用连接器，为全行业赋能。在房地产企业运营链路中，对接老牌成本管控ERP系统时，凭借精细的数据同步技术，确保项目成本数据实时更新、精细核算，为项目预算严控提供关键依据，助力企业有效控制成本；联动智能售楼CRM系统，通过高效的数据共享机制，实现信息全域共享，销售团队能够精细洞察购房意向、跟进历史，从而有针对性地提供营销服务，提升客户转化率；整合设施运维系统，依据物业设施实时监测数据，提前规划维保工作，降低故障频次，提升小区居住品质。多方位打通产业链数据脉络，打造高效协同样板，助力企业驾驭复杂多变的市场环境，实现业务持续增长。

在制造业中，得帆云iPaaS可以帮助企业实现生产设备的联网监控和数据采集，将生产现场的MES系统、PLC控制系统等与企业的ERP系统、供应链管理系统等进行集成。实现生产计划的实时调整、质量数据的实时反馈、设备故障的快速预警和维修调度，提高生产效率、产品质量和供应链的协同能力，助力制造业企业实现智能制造和数字化转型。金融机构通常拥有复杂的业务系统和严格的安全要求，得帆云iPaaS可以为金融企业提供安全可靠的系统集成和API管理解决方案。例如，实现银行主要业务系统与网上银行、手机银行、第三方支付平台等的对接，保障交易的安全和实时性；同时，通过API的开放和共享，金融企业可以与金融科技公司、合作伙伴等进行创新合作，推出新的金融产品服务，提升客户体验和市场竞争力。得帆 集成平台 的可视化数据集成设计界面，使开发人员工作效率提高至少 50%。

高性能数据查询能力：采用先进的索引技术和分布式存储方案，确保即使面对上亿级海量数据和多表关联，也可以在秒级时间内获取所需数据，保持良好的查询性能。实时数据处理分析能力：引入Flink分布式处理框架，提供批流一体数据处理能力，兼具ETL与CDC，能够接收、处理并分析连续流入的数据，为用户提供即时的业务洞察。通用标准的兼容能力：采用MySQL协议，高度兼容MySQL语法，支持标准SQL，用户可以通过各类客户端工具来访问，以及兼容MySQL协议的代码工程，无需调整代码，平滑过度。简单灵活的部署架构：提供简洁的部署与运维过程，可以低成本快速部署。同时基于MPP架构的高可用、高可靠性，可以支持横向扩展到数百台机器，数十PB的存储容量。它能实现不同数据源间的数据实时同步，延迟控制在毫秒级。无锡集成平台数据集成

它能实现不同系统间 API 的互联互通，促进系统间深度协作。无锡集成平台数据集成

在数据集成的复杂流程中，ETL场景化编排扮演着组织者的角色。它首先着眼于数据的来源，面对种类繁多的源系统，如关系型数据库、非结构化文件存储、各类业务应用程序等，能够制定精细的抽取策略。通过专门设计的抽取工具和技术，有针对性地从这些不同的数据源中提取出企业所需的数据。抽取后的数据往往处于原始、分散且格式各异的状态，无法直接为企业所用。此时，ETL场景化编排的转换环节便发挥了重要作用。它依据预先设定的规则和逻辑，对抽取的数据进行清洗，去除其中的噪声数据、重复数据以及错误数据，确保数据的准确性和完整性。同时，对数据进行格式转换，使其符合目标系统的要求，例如将不同日期格式统一、将文本数据转换为数值型等。此外，还会进行数据的聚合、拆分等操作，以便更好地满足分析和决策的需求。完成转换后的数据，需要被准确无误地加载到目标系统中，如数据仓库、数据湖或其他用于存储和分析的数据库。ETL场景化编排通过自动化的加载机制，能够高效地将处理好的数据传输到目标位置，并确保数据的一致性和完整性。无锡集成平台数据集成