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如何运用「云、端融合的数智化安全体系」高效护航数据安全

左手AI，右手安全 —— 一汽丰田数字化转型之路

    本项目旨在将关键业务应用从 MS SQL 数据库平滑迁移至 PostgreSQL。

拒绝停服，随时回退：MS SQL 到 PostgreSQL 的无缝数据库双向迁移方案

在企业 IT 架构日益复杂、多种数据库系统并存的背景下，日志不仅是系统运行、用户行为和业务变更的直接记录，更是保障数据一致性、实现实时同步与问题溯源的关键数据源。TapData 认为，日志不应只是事后分析的工具，而应成为数据管道的起点。本文将以“异构数据库日志解析”为核心，介绍日志解析的基础知识、常见日志格式、日志解析器的工作原理及最佳实践，帮助企业将零散杂乱的数据库日志转化为高价值的实时数据资产。

干货 | 异构数据库日志解析怎么做才不踩坑？

国产数据库加速进入核心系统，传统同步工具却频频“掉链子”。本系列文章聚焦 OceanBase、GaussDB、TDSQL、达梦等主流信创数据库，逐一拆解其日志机制与同步难点，结合 TapData 的实践经验，系统讲解从 CDC 捕获到实时入仓（Doris、StarRocks、ClickHouse 等）的完整链路构建方案，为工程师提供切实可行的替代路径与最佳实践。


信创 CDC 实战 | OGG、Attunity……之后，信创数据库实时同步链路如何构建？（GaussDB 数据入仓为例）

随着企业对私有大模型、行业大模型的探索逐渐深入，“AI应用是否真正落地”，越来越取决于企业是否拥有结构化、实时、可交互的高质量数据。而现实是，大多数企业的核心业务数据依旧被困在多个异构系统、孤岛数据库和 ETL 流程之中，导致上下文缺失、响应延迟和 AI 误判频发。


AI-Ready TapData：如何基于 MCP 协构建企业级 AI 实时数据中枢？（含教程）

在实时数据处理的世界里，TapData 和 Kafka 到底是竞争关系，还是互为助力？


TapData 和 Kafka，是共存还是竞争 ？

生成式 AI 的浪潮已至，但很多企业依然在“AI 没法用、数据壁垒重重”的困境中挣扎。


AI 没壁垒，数据才封神 | 与TapData 创始人唐建法相约 5月10日 IFClub 深圳场

“选择蓝色药丸，你会继续沉浸在熟悉的幻觉中；选择红色药丸，你将看到世界的真实面貌。”

最终一致性正在成为主流：现代分布式应用的数据管理新范式

4月10日，由前海产业发展集团、深圳市前海梦工场、斑马星球科创加速平台等联合发起的「梦加速计划·下一位独角兽营」正式启航。


TapData × 梦加速计划 | 与 AI 共舞，TapData 携 AI Ready 实时数据平台亮相加速营

背景：某公营机构负责管理地区医疗数据与公共卫生信息。随着数据需求与监管要求日益增加，机构原使用的 Sybase ASE 数据库因版本老化、性能瓶颈及官方维护即将终止面临紧迫的迁移需求。


拒绝停服，随时回退：Sybase 到 PostgreSQL 的无缝数据库双向迁移方案

在当今数据驱动的时代，企业对于数据库日志解析的速度和效率要求越来越高。面对不断增长的数据量和实时分析需求，TapData 凭借技术创新，再次突破性能极限——通过最新的优化升级，其 Oracle 日志解析性能实现翻倍提升，在行业中遥遥领先，为用户带来更高效、更稳定的日志处理体验。

TapData Oracle 日志解析性能全面领先：20秒处理1GB日志，效率提升100%——释放数据潜能，驱动实时决策

现代数据栈（Modern Data Stack）曾一度是数据行业最炙手可热的概念。Snowflake、Databricks、Fivetran、dbt……一众明星公司描绘出一个美好的未来：所有数据汇集到云端数据仓库，所有分析、BI 和 AI 应用直接连接仓库数据，再无数据孤岛，数据流转自由，一切井然有序。

现代数据栈：秽土重生？——从 SAP x Databricks 看数据世界的轮回

TapFlow 是 TapData Live Data Platform 最新推出的一个面向编程的API 框架。TapFlow 可以让开发者和数据工程师用一个简单易用而又强大的编程语言来进行数据管道和数据模型的开发工作。

认识 TapFlow，以编程方式运行 TapData

物化视图数据处理中具有重要作用，它通过预计算和动态更新查询结果，显著提升了复杂查询的性能和实时性，支持快速决策和即时响应，常结合流式计算引擎、高性能数据库和增量更新机制实现高效维护。而如何构建更高效的物化视图，本文给你答案。

十行代码构建基于 CDC 的实时更新物化视图

AI 产品经理、数据工程师必读：从数据荒到高质量训练集的进阶之路。面对冷启动、数据孤岛、隐私合规等挑战，如何快速构建高质量 AI 训练集？基础篇：数据的获取

90% AI 项目卡在数据层，这里有高效获取模型训练数据的新思路

数据即服务（Data as a Service，DaaS）正在改变企业访问和利用数据的方式。这种基于云的服务模式让企业得以高效地管理和分析数据，而无需依赖大量的本地基础设施。据 Gartner 最新预测，到 2025 年，全球终端用户在公有云服务上的支出将从 2024 年的 5957 亿美元增长至 7234 亿美元，这凸显了像 DaaS 这样的云服务在现代企业运营中的关键作用。通过利用 DaaS，企业可以增强决策能力、提升运营效率并推动创新。本文将着重探讨什么是数据即服务（DaaS）、其运作方式，以及与其优势、应用场景和未来趋势相关的其他有意思的话题。


被低估的数据即服务（DaaS）：下一代数据管理的突破口

使用 TapData，化繁为简，摆脱手动搭建、维护数据管道的诸多烦扰，轻量替代 OGG, Kettle 等同步工具，以及基于 Kafka 的 ETL 解决方案，「CDC + 流处理 + 数据集成」组合拳，加速仓内数据流转，帮助企业将真正具有业务价值的数据作用到实处，将“实时数仓”方法论落进现实。


数据的涟漪效应：实时数据赋能保险资产管理，打造数字化、信息化、智能化的保险新业态

在数据驱动的时代，企业必须依靠先进的数据分析能力来提升竞争力。随着数据量的激增和业务需求的复杂化，传统的关系型数据库已经无法满足高效处理和实时分析的需求。ClickHouse 作为一款高性能的列式数据库，凭借其卓越的查询性能和可扩展性，成为处理大规模数据并执行复杂分析任务的理想选择。基于 ClickHouse 的实时数仓，也成为诸多企业在寻找强时效性、高数据准确性、低开发运维成本的数据分析与运营决策解决方案的优选之一。

如何利用 ClickHouse 实现高级分析：MySQL 到 ClickHouse 实时数据同步指南

近日，TapData 正式启动实时数据集成平台战略合作计划，致力于打造一个协同发展的资源共享生态，以高效的实时数据同步与集成技术为核心，通过提供行业领先的产品与完整的技术支持，帮助合作伙伴进一步提升服务能力和业务价值，共同推进方案创新，从而为各行业客户提供更高效、更智能、更实时的数据驱动解决方案，实现业务增长与价值创造的共赢。下面将着重为医疗行业的独立软件开发商等技术伙伴，介绍 TapData 解决方案的特色场景和优势。

战略合作计划 | 诚邀医疗行业技术伙伴，与 TapData 共同打造数字化解决方案行业标杆

使用 TapData，化繁为简，摆脱手动搭建、维护数据管道的诸多烦扰，轻量替代 OGG, Kettle 等同步工具，以及基于 Kafka 的 ETL 解决方案，「CDC + 流处理 + 数据集成」组合拳，加速仓内数据流转，帮助企业将真正具有业务价值的数据作用到实处，将“实时数仓”方法论落进现实。

风霜雨雪总关情：气象局如何推进实时数据在环境和气候科学的应用实践，让气象数据供得出、流得动、用得上

这段时间国产数据库的话题频繁出现，新时代新需求，最近研究如何替换 MySQL 到国产数据库的过程中，发现有这样的需求。不乏一些老的系统，软件没人维护，之前编写软件的开发人员已经找不到踪影，应用系统的数据一直增长上涨，这些客户共同的特点，数据库要国产化，导致数据迁移的问题，说难不难，说简单也不简单，要求系统不停机，业务连轴转，增量数据快速上涨的情况下追平数据，业务代码不能改造，要求数据同步能及时，减少切换等待的时间，这里查询了一些资料，也咨询了一些成熟的产品。


实录：电话咨询数据库数据迁移“100” 个问题

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