面临挑战
对源库性能影响较大
集成商开发的采集程序是通过批量抽取的方式同步数据，抽取频率过高会严重影响业务库的性能，甚至导致锁表
源端和目的地数据不一致
批量抽取要求表有增量识别字段，且要保证增量字段在数据发生变更时能更新，否则无法同步增量数据。另外批量方式不支持删除操作，会导致源端和目的地数据量不一致
源端表结构变化时无法自动适配
业务系统由于需求变更，版本更新时可能会修改表结构，比如增加新字段，现有采集程序无法自动捕获 DDL 变更，自动修改数据目的地表结构，会出现源端和目的地表结构不一致等情况
解决方案
流式处理，秒级延迟
DataPipeline 的 agent 技术可支持解析 Oracle RAC 集群的 redo 以及 archive log，通过流式处理框架，实现秒级延迟。该方式无需批量查询数据库，对数据源的资源占用很少，最大程度减少对业务库的影响
解析日志，保障数据一致性
DataPipeline 可解析日志中的 DML 操作语句，支持 insert update 及 delete 操作，此外产品从框架层面支持＂At Least Once＂，保障端到端的一致性
自适应表结构变化，自动同步
DataPipeline 能自适应表结构变化，通过任务配置相应策略，即可实现表结构变化的自动同步，当出现字段增删的情况时，无需人工干预即可完成表结构自动同步
客户价值
高性能低延迟的实时数据同步
在不影响业务库性能的前提下，实现了高性能低延迟的实时数据同步功能，且能保证数据一致性，满足了数据团队的用数需求
降低运维成本，提升效率
简单友好的操作界面，可快速搭建数据同步管道，并且自适应表结构变化，极大减轻了运维压力，提高了团队的工作效率
扩展数据团队服务能力
除关系型数据库外还支持多种数据源，如 FTP、API 等，帮助客户快速接入如阿里妈妈的营销数据等更多的平台数据，迅速提升数据服务器能力