数据集成是把不同来源、格式、特点性质的数据在逻辑上或物理上有机地集中，从而为企业提供全面的数据共享。
陈肃致力于企业级数据集成平台的研发。曾就职于中国移动研究院（用户行为实验室负责人）、亿瑞互动科技有限公司（技术VP）。对消息中间件、推荐系统等领域都有丰富的实践经验。拥有十项发明专利。
一直以来，以传统 BI 报表、数据大屏、标签画像等为代表的分析型业务（OLAP），都是企业数据资源的重点应用场景。但 AP 型业务并不是企业的全部，同时还存在对数据实时性要求更高的新一代的运营型分析（Operational Analytics）以及越来越多的交互型业务场景（OLTP 或 Operational Applications），更是企业的核心命脉。
为物联网平台与应用提供高性能的实时数据处理与集成，一直是 EMQX 最重要的能力之一。最新发布的 EMQX 5.0 针对数据集成相关功能进行了深度的重构和优化，以期帮助用户更加轻松灵活地使用。
本篇参考：https://resources.docs.salesforce.com/sfdc/pdf/integration_patterns_and_practices.pdf
进入数字经济时代，无论企业还是工程师都深刻地意识到，数据在生产过程中的地位愈发重要。被称为数字时代「石油」的大数据，蕴藏着巨大的价值和可能性，等待我们挖掘和利用。 众所周知，数据的生命周期分为采集、存储、整合、呈现与使用、分析与应用、归档和销毁等阶段。而数据集成则是数据全生命周期中至关重要的一环，关系着企业是否能够以最小的成本从数据中心获取最大的价值。 当数据资源成为生产发展乃至于生存过程中必不可少的要素，企业该如何通过数据集成帮助企业数据服务全生命周期落地呢？5 月 14 日，一站式数据集成平台 Apa
在智能数字化时代，家居设备、工厂传感器、智能汽车、能源电力计量表等各类设备都已变身为新型的智能终端。为了满足这些海量且持续增长的智能设备之间对于实时、可靠的消息传递的需求，MQTT Broker 消息代理或消息中间件扮演了至关重要的角色。作为新一代数据接入的核心组件，MQTT Broker 负责在不同设备和服务之间进行可靠的消息传输、消息持久化、数据汇聚以及集成等关键功能，以满足各类智能应用场景中对实时、可靠消息通信的高标准要求。
选择基于云计算的集成工具时有几个关键考虑因素。重点关注工具提供的连接器集、服务的可扩展性、解决方案的运行速度，以及提供的安全级别。还需要考虑许多关键的管理功能。
用户可以决定数据馈送软件平台应该操作:它可以作为独立的应用程序运行，也可以与领先的云平台及其边缘解决方案深度集成。
前两天，FlinkCDC 3.0版本发布。Flink CDC的定位也发生了变化，从捕获数据变更的Flink数据源正式迈向为以Flink为基础的端到端流式ELT数据集成框架。
随着数字化、移动化推进软件的需求是显著增加的，而云计算、大数据等基础设施的成熟，人们期望以另一个方式完成软件开发的交付，低代码这个不太新的概念又获得了人们的关注。
今天准备谈下微服务架构下各个微服务间如何解耦，以及对于已经紧耦合的微服务如何进行重构。在谈这个内容前，可以先看下我前两天发布的微服务模块和粒度如何划分才更加合理的一篇文章，这篇文章对于微服务拆分有比较详细的描述。
主要讲解了技术原理，入门与生产实践，主要功能：全增量一体化数据集成、实时数据入库入仓、最详细的教程。Flink CDC 是Apache Flink的一个重要组件，主要使用了CDC技术从各种数据库中获取变更流并接入到Flink中，Apache Flink作为一款非常优秀的流处理引擎，其SQL API又提供了强大的流式计算能力，因此结合Flink CDC能带来非常广阔的应用场景。例如，Flink CDC可以代替传统的Data X和Canal工具作为实时数据同步，将数据库的全量和增量数据同步到消息队列和数据仓库中。也可以做实时数据集成，将数据库数据实时入湖入仓。还可以做实时物化视图，通过SQL对数据做实时的关联、打宽、聚合，并将物化结果写入到数据湖仓中。
1.信息系统的概念 维纳(Norbert Wiener):信息就是信息，既不是物质也不是能量, 但信息可转换为物质或能量。 香农(Claude E.Shannon):信息就是不确定性的减少。 哲学界
用、分析和存储上述数据的不可思议的数量和密度将迫使公司维护他们自己的数据中心或服务器。这就是各种云服务发挥作用的地方，它们提供适当的服务，如存储空间、计算能力和数据库等等。对于公司来说，这是一个将创新和灵活性的好处与安全性相结合的广阔领域。微软(Microsoft)、亚马逊(Amazon)或西门子(Siemens)等全球性公司正在“虚拟服务器”市场上崭露头角，以各种形式、解决方案和应用程序向工业客户提供服务。这家公司现在被宠坏了，我们无法在这篇博客中解决这个问题。
下午6点半，医药代表小张从某药集团下属A公司下班回到家中，但他还不能休息。他需要将各个药店、医院的销售额、库存等信息，这些整理好的数据需要手动录入至总公司的系统中。
在企业发展的过程中，在不同的阶段引入了不同的应用、系统和软件，这些不同的IT系统长期跑下来，成为了企业内部信息化海洋里的一个个孤岛，数据、流程无法打通。随着企业数字化转型的加速，如何打通“企业的数据孤岛”成为了企业管理者和IT负责人亟需解决的问题。
摘要：本文由美团研究员、实时计算负责人鞠大升分享，主要介绍 Flink 助力美团数仓增量生产的应用实践。内容包括：
物联网开发者需要为自己的物联网项目选择合适的 MQTT 消息产品或服务，从而构建可靠高效的基础数据层，保障上层物联网业务。目前市面上有很多开源的 MQTT 产品，在性能功能等方面各有优点。本文将选取目前最为流行的两个开源 MQTT Broker：EMQX 和 Mosquitto，从技术架构、性能、功能、社区情况等多维度进行 1v1 对比，帮助读者更加深入了解这两个产品。
TRICONEX 2201 设备全面访问过程和机器数据图片数据采集:从自动化网络中的各种控制器和设备全面访问过程和机器数据。棕地项目中的一个重要话题数据集成:使用中间件软件(与应用程序无关的应用程序)和用于数据交换和互操作性的开放标准来统一各种内部应用程序。这使得在一个地方实施更复杂的面向机器的解决方案成为可能，例如边缘分析。这是一个抽象层，它标准化了应用程序之间的技术差异，并统一了不同位置的接口，例如集成到中央云平台中。数据管理:实施优化措施和提高效率。例如，可视化数据流、监控和管理证书或将信息轻松集成到
ETL（Extract-Transform-Load的缩写，即数据抽取、转换、装载的过程），对于企业或行业应用来说，我们经常会遇到各种数据的处理，转换，迁移，所以了解并掌握一种etl工具的使用，必不可少。最近用kettle做数据处理比较多，所以也就介绍下这方面内容，这里先对比下几款主流的ETL工具。
数据管理和数据集成是任何组织数字化转型战略的关键组成部分。在当今的全渠道业务环境中，组织必须实时访问和分析来自各种来源的大规模数据。然而，传统的数据管理方法对于这些要求来说常常太慢。数据编织架构可以帮助克服这些问题。
写在前面的话：本来觉得这么手打一下回顾回顾或者作为预习还挺好的，通过实践表明，除了浪费时间以外一点用处也没有=- -，第一个长篇连载到此完结，哈哈哈XD
中间件，英文名称为Middleware，是一种应用于分布式系统的基础软件。从纵向层次来看，中间件位于各类应用/服务与操作系统/数据库系统以及其他系统软件之间，主要解决分布式环境下数据传输、数据访问、应用调度、系统构建和系统集成、流程管理等问题，是分布式环境下支撑应用开发、运行和集成的平台，能够实现系统之间的互联互通，帮助用户高效开发应用软件。
针对元数据管理系统，各类开源方案在业界层出不穷，本文将列举和对比几个业内比较流行的元数据管理组件：
ACM CIKM全称为（ACM International Conference on Information and Knowledge Management），是国际计算机学会（ACM）主办的数据库、知识管理、信息检索领域的重要学术会议。11月1日至5日CIKM 2021将在线举行。
MQTT 协议早已是物联网领域当之无愧的主流协议，其凭借轻巧高效、可靠安全、双向通讯等特性在诸多行业物联网平台搭建中得到了广泛的应用。那么 MQTT 协议在车联网场景中的应用情况如何呢？
没有如果或但是的完全可靠的数字数据管理有这样的东西吗？Softing 正在接受实施物联网和工业 4.0 应用程序并扩展 dataFEED 产品系列的挑战，以创建一个创新的集成软件平台，为高效可靠的数字数据交换提供全面的功能，最重要的是，在三个层面上进行数据管理。
在ToB 和ToG市场中，数字化转型的核心特征是连接、智能和决策。连接就是要打通不同业务系统之间的壁垒，将中断的业务流程衔接起来，将线下的业务线上化，通过系统把人、业务、设备之间的数据流打通，提高业务和流程的运转效率。而解决数据连接问题的关键在于集成技术的应用。Gartner认为，未来在数字平台的构建过程中，大部分的时间和支出将用于集成工作，数字化转型需要融合集成平台（Hybrid Integration Platform ）。融合集成平台是融合技术、数据，赋能应用的机构数字服务中枢，能够很好的解决企业数字化转型的诉求，是重构数字化世界的基础。
版权说明：本文书写过程中参照了红帽的技术文档；本系列文章中的部分测试代码为红帽公司版权所有，因此不能提供源码文件。
上一个十年，以 Hadoop 为代表的大数据技术发展如火如荼，各种数据平台、数据湖、数据中台等产品和解决方案层出不穷，这些方案最常用的场景包括统一汇聚企业数据，并对这些离线数据进行分析洞察，来达到辅助决策或者辅助营销的目的，像传统的 BI 报表、数据大屏、标签画像等等。
使用、分析和存储上述数据的不可思议的数量和密度将迫使公司维护他们自己的数据中心或服务器。这就是各种云服务发挥作用的地方，它们提供适当的服务，如存储空间、计算能力和数据库等等。对于公司来说，这是一个将创新和灵活性的好处与安全性相结合的广阔领域。微软(Microsoft)、亚马逊(Amazon)或西门子(Siemens)等全球性公司正在“虚拟服务器”市场上崭露头角，以各种形式、解决方案和应用程序向工业客户提供服务。这家公司现在被宠坏了，我们无法在这篇博客中解决这个问题。
用于 Cloud Foundry 和 Kubernetes 的基于微服务的流式和批处理数据处理。
MQTT协议是一种消息列队传输协议，采用订阅、发布机制，订阅者只接收自己已经订阅的数据，非订阅数据则不接收，既保证了必要的数据的交换，又避免了无效数据造成的储存与处理。因此在工业物联网中得到广泛的应用。
近日，爱分析联合 TapData 发布实时数据集成解决方案调研报告，结合金融行业案例，从实时数据业务场景的定义和需求发展现状，剖析到传统方案与现代化数据平台方案的优劣对比，以期为各行业的数据资源挖掘与应用提供新的思路参考。以下为报告正文。
例如，使用dataFEED OPC Server Siemens（我们的 dataFEED OPC Suite 组件之一），您可以本地读取和写入 Siemens S7 和与 Siemens 兼容的 PLC 数据，包括 Siemens S7-1200 和 S7-1500 控制器中的优化数据块。
在大数据平台中，是不生产数据的，或者说原始数据都是来源于业务系统。所以，我们需要做的第一件事，就是将业务系统的数据搬运到数据平台。改用那句耳熟能详的话，我不生产数据，我只是数据的搬运工。这个数据的搬运工，就是数据平台的第一个模块--数据集成。
PFTL101B 5.0KN 3BSE004191R1 控制器和设备的过程和机器数据
同事送了一张Elastic{ON}的票，因为我们的产品中用到的ELK全家桶，实话说用的体量还挺大的，因此非常想去参加这次的发布会。
Spring Cloud Data Flow（SCDF）是一个开源的数据集成、数据处理和任务编排框架，可以简化分布式系统中数据流处理的开发和运维工作。在多租户场景下，SCDF 可以支持不同的用户或租户共享同一个 SCDF 实例，但是每个租户只能访问和管理自己的数据流和任务。
本文将介绍Apache Kafka在大数据领域的应用及其重要性，并提供一些代码实例来帮助读者更好地理解和应用Apache Kafka。文章主要包括以下几个方面：Apache Kafka的基本概念、Kafka在大数据处理中的角色、Kafka的架构和工作原理、如何使用Kafka进行数据流处理以及一些常见的使用场景。通过本文的阅读，读者将能够深入了解Apache Kafka，并学会如何使用它在大数据领域进行高效的数据处理。
人工智能无疑是技术世界的最新进展之一。随着其在从医疗保健到游戏虚拟现实等广泛行业的增长和应用，它也带来了对人工智能专业人员的需求的巨大激增。人工智能领域并不是在公园里散步那么简单，但也不必担心。
不管是微服务还是分布式的系统架构中，消息队列中间件都是不可缺少的一个重要环节，主流的消息队列中间件有RabbitMQ、RocketMQ等等，从这篇开始详细介绍以RabbitMQ为代表的消息队列中间件
近年来，随着外部市场环境快速变化、客户需求愈发多样，企业逐渐意识到，自身业务需要更加敏捷、高效，具备根据市场需求快速迭代的能力。业务流程的自动化能够帮助企业实现业务的敏捷高效，因此受到越来越多企业的关注。
实现内部部署设施到多云之间的数据迁移将加快创新速度，将业务人员从运营工作中解放出来，并在混合云和多云部署环境之间构建一座桥梁。
2020年，普元基于自身技术中台所需，验证了一些新技术并加以使用，旨在不断提升技术中台的综合能力。通过这次机会，将我们团队所做的一些技术验证和使用方式与大家分享，希望在公司内外建立更好的技术沟通，同时提出技术中台的下一步发展想法，供大家参考指正。
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