**核心数据一致性达99.99%、开发效率提升50%、运维成本降低70%**——这是中控技术采用 Apache SeaTunnel 构建数据采集框架及相关数据服务体系后的实测成效。

上周 Apache SeaTunnel 线上 Meetup 上，中控技术工程师**崔俊乐**分享了这家大型工业 AI 平台型公司的实践经验。我们已将视频内容整理成文，供行业同仁参考借鉴。

## 作者简介

崔俊乐，中控技术股份有限公司数据技术主管。拥有多年数据领域工作经验，深度参与集团级数据平台的规划、建设与技术演进。在大数据技术的采集、存储与计算方面具备深厚的架构与实践经验。作为SeaTunnel的深度实践者，他将分享如何利用该工具在企业内部构建高效、统一的数据链路，驱动数据技术方向的落地与创新。

中控技术 1993 年创立于杭州，三十年一直围着流程工业转，今天给自己的新定位是"驱动流程工业的工业 AI 平台型公司"，客户主要是化工、电力、制药园区的 DCS、PLC、MES 系统。换句话说，装置里每一度电、每一滴酸、每一次阀门动作，都要先过公司的采集层，才能往后谈工艺优化、碳排计算和 AI 预警。

## 困境：业务与技术的双重枷锁

业务侧最怕"起点掉链子"。数据采集作为数据工作的起点与基石，采集的稳定性和效率，直接影响数据资产的价值密度。采集一旦不稳，后面所有数据资产直接贬值。

![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11851421/00a9d67db232c007955ed924ae210d95.jpg)

业务侧把这些问题拆成三句话：
- 数据质量不佳，影响市场判断；
- 数据应用落地慢、数据接入效率低。
- 实时数据应用存在延迟，影响业务运行。

而这与公司在技术侧遇到的挑战分不开：

![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11851421/6c455e57f1f17e96c835307306eaa910.jpg)

- 采集挑战：入湖成本高、周期长，无法快速交付。
- 开发挑战：需要开发不同的代码，影响开发效率。
- 运维挑战：技术组件多，运维成本高。

## 破局：为何选择SeaTunnel

为了解决这些问题，中控技术进行了数据采集工具的技术选型。内部打分只看结果，在经过多方对比之后，中控技术选择了拥有众多优势的 Apache SeaTunnel：

1. **全面的连接能力**：拥有丰富的Connector生态，官方支持上百种数据源/目的地的读写。
2. **集群高可用与稳定性**：分离模式架构，即使单个Master或者Woker节点异常，也不会影响采集任务的持续性。
3. **数据一致性保障**：支持Exactly-Once语义，并能通过CheckPoint机制实现任务异常后的自动断点续传。
4. **强劲的吞吐性能**：具备出色的分布式数据处理能力，通过简单配置即可调整并行度。
5. **可观测的运维体验**：提供了丰富的监控指标，并可集成 Prometheus、Grafana和AlertManager。 

还有不可忽略的一点是，Apache SeaTunnel 学习门槛比 Flink 低，上手较快。经过评估技术后，Apache SeaTunnel 成为中控技术新的采集底座。

## 实践：核心实施细节
为了使 Apache SeaTunnel 更贴合中控技术在流程工业领域的业务场景需求，公司对其进行了深度优化，围绕工业数据采集的高实时性、强稳定性及多协议适配性等核心诉求，开展了一系列针对性增强，充分发挥其在工业 AI 平台数据服务体系中的支撑作用。
### 关键优化
- jvm_master_options

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例如围绕内存管理和 GC（垃圾回收）开展的优化。在**内存管理**上，限制元空间大小并配置堆内存 Dump 以分析 OOM；**GC 方面**，选用 G1 收集器，通过日志、停顿时间、堆占用率、字符串去重、线程数、分区大小等参数调优，平衡 GC 开销与应用性能，保障内存使用效率与应用稳定性。

- hazelcast-master.yaml

![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11851421/a08f1c43bb9701fa5b89924125355bf2.jpg)

`hazelcast-master.yaml`优化涵盖多方面：通信上设最大重试与端口重试次数保障稳定；线程和日志配置提升资源利用与追溯性；调心跳间隔、故障检测阈值增强集群故障感知；启用Map持久化，用HDFS存储，配S3信息确保数据可靠存储访问。

### 延迟处理

![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11851421/6e02afeefc200692b63671e787ec1bf8.jpg)

针对Oracle-CDC延迟问题，中控技术从三方面进行了优化。

首先，关注Logminer日志切换频率，建议将其控制在每小时十次左右，过于频繁的切换易引发长时间延迟。

其次，对于QPS值极高的表，考虑将其拆分到新的SeaTunnel任务中，以减轻单任务压力。

最后，进行参数优化，涉及`connection.pool.size`、`log.mining.strategy`、`log.mining.batch.size`、`log.mining.sleep.time`等参数，通过合理调整这些参数来提升Oracle-CDC的性能，减少延迟情况的发生。

### 任务示例

- MySQL-CDC 数据同步任务配置

![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11851421/38218f2a9ac1dc8da91ed56554c0141f.jpg)

- Oracle-CDC 数据同步任务配置
![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11851421/9ce19a62215c6b94d01085b168f131f4.jpg)

### 运维体系
在运维体系上，中控技术也进行了一系列优化，用 Prometheus 和 Grafana 进行可视化集群监控和任务监控。

- **集群监控**
✅节点状态：需实时监控节点状态，确保Worker节点无异常下线，保障集群处理能力；
✅集群吞吐：监控集群整体的SourceReceivedQPS和SinkWriteQPS，掌握数据流入与流出速率，评估集群负载；
✅资源状态：监控集群节点的CPU、内存，为资源扩容或优化提供依据；
✅网络健康度：通过监控内部心跳与通信延迟，确保集群网络状况良好。
![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11851421/c815cec226a6d823d1b7b21381872408.jpg)

- **任务监控**
✅任务运行状态：要实时检查所有任务的运行状态（Running/Failed/Finished），这是监控的最基本要求；
✅：数据同步量：监控任务的SourceReceivedCount和SinkWriteCount，实时掌握每条数据流水线的吞吐量；
✅延迟时间：这是CDC任务最关键的指标之一，当采集端发生持续延迟时发送告警。
![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11851421/421eea3eb5fc824900b81b3e07f3bd3e.jpg)

![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11851421/d5458bcfe8e72b21eea056e38a5ed05d.jpg)

页面还是熟悉的Grafana，只是数据源换成了 Apache SeaTunnel 自带的 Metrics API。
### 产品集成

集成 Apache SeaTunnel 后，中控技术构建了自己以指标管理平台为核心的数据服务架构。

![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11851421/689128ea1a2f386d7fb5e4ffd68f30e7.jpg)

该数据服务架构由数据中台（InPlant ED-DMP）提供数据调度任务管理、流计算服务管理、数据开发、离线 / 实时入湖等能力为底座支撑，依托大数据计算引擎和分布式存储运行；同时涵盖数据标准与质量、资产、主数据、元数据管理等模块。

指标中心（InPlant ED-metric）为上层提供基础支撑，指标管理平台基于此构建，具备自助报表、数据门户、数据大屏、指标市场、指标分析、预警监控等功能，最终向上输出多租户能力、私有云化、规范管理、智能决策四类数据服务，形成从数据底层到服务应用的完整运行逻辑。

## 成效：收获了什么

基于 Apache SeaTunnel 构建专属数据采集框架与数据服务体系后，中控技术取得了显著成效，核心收获集中体现在以下维度：

1. **稳定性：从“疲于奔命”到“高枕无忧”**
任务故障率明显降低，核心数据一致性也达到了 99.99% 的较高水平，集群可用性大幅提升。
2. **效率：开发运维效能的倍增**
开发效率提升 50%，运维成本降低 70%，数据时效性提升，这些都是实实在在的数据提升
3. **架构：资源优化与统一框架**
统一了技术栈，不仅架构更清晰，还降低了学习成本。 
 
一句话总结：Apache SeaTunnel 让数据采集彻底摆脱瓶颈束缚，成为驱动业务创新的核心引擎。

若你正深陷 Sqoop+Canal 架构的痛点困境，中控技术的这些实践经验或许能为你照亮前路，助你少走弯路、高效破局。

核心数据一致性达99.99%、开发效率提升50%、运维成本降低70%——这是中控技术采用 Apache SeaTunnel 构建数据采集框架及相关数据服务体系后的实测成效。

深陷 Sqoop+Canal 困境？中控技术用 SeaTunnel 打造高效数据采集破局方案

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中控技术采用ApacheSeaTunnel实现数据采集框架升级，核心数据一致性达99.99%，开发效率提升50%，运维成本降低70%。深度优化JVM、Hazelcast配置及Oracle-CDC延迟处理，构建Prometheus+Grafana监控体系，打造工业AI平台级数据服务架构，有效解决流程工业数据采集痛点。

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