实时数据服务

打通资源通道,让客户全域信息随需可得

产品简介

企业在经营过程中积累了大量的高价值数据,这些高价值数据也作为数字化转型道路上的驱动力,充当着企业运营与决策环节的发动机作用。但经过多年的信息化建设,现实情况是数据分散在各个业务系统中,短期无法集中与整合。初期没有建立数据标准,导致数据接口复杂各异,很难统一。数据提供成本较高,数据应用效率极低。DataPipeline 数据服务产品基于数据融合产品批流一体、多源异构、大规模并行计算、组件级高可用、灵活配置与线性扩展等特性,为客户构建数据服务能力,提升数据应用效率,帮助客户迅速建立数据服务管道,满足不同业务场景数据需求,实现数据高质、高效、安全、稳定流通。

产品功能
面向数据资产的数据服务门户
通过强大的 DataPipeline 数据集成能力,集成企业各个部门数据资产,统一数据标准,稳定提供数据服务。
动态负载均衡的数据服务网关
通过子服务编排、动态部署、根据数据流量伸缩服务运行资源,实现数据服务计算资源动态负载均衡。
无代码参数化的数据服务管理
全界面化数据服务配置,自动生成接口文档,数据服务生成管理操作便捷。
兼顾稳定高效的数据服务引擎
高性能数据缓存、异步服务,限流、服务降级、熔断策略,分布式集群化动态部署,数据服务引擎高效稳定。
产品特色
无代码定制
基于参数配置形式自动化、可视化无代码筛选数据资源,配置数据服务,分配部署资源
API
全生命周期
通过统一平台管理服务的配置、部署、测试、发布、限流、降级、熔断、修复、升级、多版本等各个生命周期
微服务架构
平台基于微服务架构设计模式,实现配置、部署、测试、发布的敏捷与多速 IT
高度开放性
基于开放式标准,遵循国际标准,提供各类数据系统接口,可以为当前支持的各类数据节点提供统一访问,实现数据服务与数据资源结构解耦
容错高可用
具有系统组件级高可用性,即使出现单个或部分节点的损坏,也能够保证系统最低限度的业务连续性要求,同时在很短的时间内恢复使用
灵活可扩展
易于扩展、升级和移植,灵活的参数化配置,实现系统扩展与升级的平滑分布。灵活的可伸缩能力,允许将不同的数据服务分布到不同的系统资源上去,而不妨碍其它部分的运行
产品体验
产品路线图
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关于产品路线图

DataPipeline 致力于成为以企业客户为中心,以技术驱动的产品公司。

DataPipeline 相信自己有能力也有意愿代表数据领域的技术发展方向与领先技术实践。

DataPipeline 知道关注我们的客户、合作伙伴与所有员工都十分关注我们未来十二个月会发布的新特性和增强优化。

DataPipeline 认为客户的反馈与内部各部门的意见对产品的发展同样至关重要。

请让我们知道您对 DataPipeline 的想法。

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价值主张

打通资源通道,让客户全域信息随需可得。

以下是我们希望在未来十二个月添加的主要特性,这些特性已经经过了充分研究、探讨与技术探索,一般来说我们不会轻易更改,但也对提出不同意见的相关方心存感激。

构建由数据服务引擎、数据服务配置管理、数据服务网关与数据服务门户组成的数据服务平台。

通过对系统性能、稳定性与可管理性的进一步优化来满足企业级产品的要求。

通过对全生命周期、数据资产管理、自动化运维及其他管理能力的增强与优化夯实竞争壁垒。

阶段
产品基础构建与增强

用户可以通过对分页、数据组织等策略的配置实现更加灵活、支持范围更加广泛的数据服务。

用户可以通过数据服务网关实现数据服务的注册发现、运行监控、权限鉴定与流量控制等基本功能。

通过数据服务检索申请与数据服务上线发布两个流程的打通,用户可以在数据服务门户注册、检索、申请数据服务的使用,数据服务发布用户可以将应答申请、发布、管理数据服务。

阶段
企业级可用性建设

通过对数据服务引擎分布式、集群化的设计,实现对限流、服务降级、熔断等高可用策略的实现,进一步优化数据服务平台的系统稳定性。

通过对数据缓存机制、异步服务机制等核心功能的优化,进一步提升系统性能。

用户可以配置服务引擎、配置管理、网关与门户的租户管理、用户管理、权限策略、安全策略、日志策略,监控策略及预警策略,进一步提升系统的可管理性。

阶段
管理能力增强与优化

用户可以对数据服务的设计、配置、测试、部署、发布、升级、多版本、下线的管理生命周期与数据服务的进行、限流、熔断、降级、修复的运行生命周期进行管理与策略配置。

除检索、申请已有数据服务之外,用户可以在数据服务门户对全域数据资产进行检索并申请相关数据服务。

通过系统资源监测、数据节点监测、服务引擎监测及流量监测进一步增强系统的管理能力。

阶段
竞争壁垒夯实

用户可以通过子服务编排、动态部署、自动化测试、多版本发布、多认证方式等策略配置支撑数据服务配置管理的更多要求。

用户可以通过差异化的配置模板针对不同的数据资源特性进行配置,支持不同数据服务的差异化要求。

用户可以通过异常检测、健康检查、动态资源调配及服务修复等功能实现自动化运维管理。

进一步优化数据服务引擎的性能和稳定性。

用数据驱动决策与创新!