去年我们公司有一个月末关账的场景,我到现在还记得很清楚。财务部在会议室,IT部在机房,两边电话来回打。原因很简单:财务系统和销售系统的对账数据不一致,而且相差得离谱。财务说是销售数据漏传,销售说是财务系统导入慢、丢了记录。最后只能手动导表、拼 SQL,对着 Excel 一行行查。那天晚上,我和同事忙到凌晨 2 点才算勉强对上账,第二天一早还得跟领导解释。
对我们这种系统多、业务线多的公司来说,数据同步不及时、数据质量不可控一直是个老大难。日常有十几个系统需要交换数据,ERP、CRM、WMS、财务、人事……各自的数据库结构、接口协议都不一样。任务调度复杂,一旦有环节延迟,就会影响后续所有业务。
ETL数据转换示意
早期我们用过开源的 ETL 工具,比如 Talend、Kettle。老实说,功能都很全,批处理、转换、同步都能做,但有几个问题让我头疼:
我们也考虑过直接让开发团队写接口脚本做同步,但那会造成另一个问题:系统间耦合太高,一旦上游改了字段或接口格式,下游就全挂。
Kettle的界面
去年底在一次大数据行业技术交流会上,我听一个老同事提到:“我们现在用 ETLCloud,基本告别了数据同步的通宵加班。”我当时半信半疑,毕竟每个厂商都说自己好用。
回去后,我下载了一个 ETLCloud 的社区版本,想着先跑几个业务场景试试:ERP 到财务的日结同步、CRM 客户信息批量更新、库存数据实时同步到 BI 系统。
ETLCloud流程图
安装部署 出乎意料,部署很顺利。ETLCloud 支持在国产操作系统上跑,我们的测试环境是银河麒麟,没遇到兼容性坑。它支持容器化部署,一条命令就起来了,不用像以前那样一堆配置文件手动改。
学习曲线 界面很直观,可视化拖拽就能做流程。新人只要会基础的 SQL 和数据表结构,半天就能画出一个数据集成流程。我们内部做了一个培训视频,新人看一遍就能自己搭流程。
性能和稳定性 批处理速度很快,我们一个 200 万行的批量任务,Kettle 要 40 多分钟,ETLCloud 跑下来不到 20 分钟。调度器能自动重试失败任务,还能在节点挂了时切到备用节点,这点对我们这种高并发同步的场景很重要。
可视化配置 & 调度监控 这也是我最喜欢的一点——任务的运行状态、耗时、成功/失败次数一目了然。出错了会直接在界面上标红,还能配置钉钉/邮件告警。以前我们是等业务部门反馈才知道同步失败,现在是提前知道、提前修复。
ETLCloud流程监控图
上线 ETLCloud 后,几个明显的变化:
任务执行状态
原本我们只打算用它做批处理的 ETL 任务,但用了几个月后发现:
CDC实时数据监听
说实话,一开始我并没打算全面替换原有的Kettle ETL 工具,毕竟换平台的风险和成本都不小。但经过几个月的测试和小范围上线,ETLCloud 在稳定性、易用性、性能上的表现,让我觉得这是一次值得的迁移。
如果你也正为数据对不齐、任务调度麻烦、凌晨加班排查同步失败而头疼,不妨试试 ETLCloud。至少在我们公司,它帮我们从“救火模式”变成了“稳态运营”。
原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。
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