何为数据库集成?

数据库集成是指从多个源(如社交媒体、IoT 传感器数据、数据仓库、客户交易等等)聚合信息,并跨整个企业共享最新的纯净版信息的过程。数据库集成可以为所有共享信息提供一个流入和流出的基地。

database integration diagram

例如,两家企业合并时,它们之前各自拥有的数据库包含对合并后新企业经营非常关键的数据。数据库集成可以帮助确保对这些数据执行重复删除,根据定义的规则对数据进行存储、清洗,并安全地将其与利益相关方共享。

当前,云逐步成为新的运营标准,大数据也在不断提升企业的商业智能以及企业在飞速变化的数字市场上的竞争力。在此背景下,数据库集成由于能确保企业高效利用它们的数据而不是被其淹没,正发挥越来越重要的作用。

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数据库集成的优势

现代商业正逐步用数字交互取代实体位置以及服务器和路由器等物理基础架构,使得数据成为其基石。

数据库流程如果管理得当,可以将这些挑战化为显著的运营改善,其中包括:

  • 获得通用可靠的业务数据:通过利用不限数量的异构源摄取、清洗、重新共享数据并保护数据安全,一个单一真实的业务数据源可在企业(包括全球性企业)范围内建立并维持。
  • 实现整体运营监督:从一个集中可视化的操作屏幕管理企业的全部信息,能为企业提供强大的工具,帮助识别瓶颈问题,改善用户体验和客户服务,缩短交付周期等等。
  • 简化安全防护工作:随着重大黑客攻击事件屡屡登上新闻头条,企业清楚地知道,与使用独立的本地部署网络环境相比,他们现在面临着前所未有之多的访问点和安全威胁。通过集中数据库集成部署,最终版本的数据进入单一源并根据单一源生成,如此可大大简化关键信息的安全保护工作。
  • 轻松确保合规性:现代数字化企业越加需要遵守国家和国际运营标准,包括 HIPAA、PCI 和GDPR。数据库集成可提供集中式管理,帮助确保整个企业的合规性。

通过这些以及其他方式,企业正逐步将数据库集成用作其数据集成平台的支柱,并不断将原始数据转化成商业智能。

现代 IT 环境中的数据库集成

虽然“从服务器机房”运营企业的时代并未完全结束,但云技术已蓄势待发,即将掀起下一波的数据库集成浪潮。

企业选择的部署方式主要取决于现有的运营情况。例如,一家拥有旧有本地部署数据中心的企业很可能选择一款本地数据库集成解决方案,以便通过极少设备更新改善运营。而新的企业则倾向于利用源生云环境,因为它可以提供有效的定价结构、无限可扩展性,并且无需前期硬件资本投入。对于夹在中间的企业而言,混合式方案可以弥合本地旧有架构与云端架构之间的缺口。

本地部署数据库集成

本地部署数据库集成支持传统的内部网络基础架构。本地部署解决方案通常作为独立产品出售,可安装在本地,与现有硬件和数据库交互,用于对数据进行清洗、监控和转换,从而实现商业智能。

由于本地部署解决方案在本地处理所有数据操作,因此可减少与网络相关的开销。另外,这些解决方案配备可与通用数据源连接的预建连接器,使用方便。本地部署解决方案通常需要与负责一般产品线的开发人员订立工作协议,以频繁升级连接并确保连接安全。

云数据库集成

云数据库集成解决方案为源生云型,并作为基础架构的一部分运行,在后台与整个企业发生的所有数据事务交互。

该方法具备云架构的标准优势,其中包括自动扩展和按使用量付费定价。云数据库集成的一大关键优势是,使得 SaaS 解决方案不仅可以近乎无缝地与环境中的其他数据库连接,还可以近乎无缝地与虚拟基础架构和安全系统连接,从而让您实时了解整个运行情况。

 

混合数据库集成

混合数据库集成方法集本地部署和云端元素于一身,采用基于云的 SaaS,可在同步并管理本地和远程托管资源之间的数据。

良好的数据库集成解决方案可以关联并清洗基于云和本地部署的数据,在整个混合环境中,提供统一的工作信息集。最佳的解决方案则可以与其他 SaaS 解决方案无缝连接,具有简洁的 GUI 界面,并且可以为决策者提供有关所有运营和交互的 360 度视图。

企业无论选择使用哪种方法,都需要谨慎计划,寻找可靠的合作伙伴关系,并使用合适的工具,如此才能获得实时的商业智能,否则结果只会是深陷一片泥沼。

数据库集成工具

云本身即诞生于协作性开源数据技术,这些技术让分布式存储、处理和数据管理变得既经济又触手可及。云或混合计算环境中最常用的核心组件中有许多都是基于开源技术。

在推动云安全和云发展方面,Apache Software Project 可能功劳最大,没有任何一家企业能与之相提并论。许多由其社区开发的项目都成为了全球规模最大的大数据操作的基础,包括 Netflix、GitHub 和欧洲核子研究组织 (CERN)。

 

open source software

三款对数据库集成尤为重要的 Apache 工具:

  1. Apache Hadoop:Hadoop 是一个用于分布式处理的框架,可将高达多个 PB 的信息分配到不限数量的物理或虚拟服务器,进行批量处理,然后返回干净可靠的数据。
    Hadoop 虽然基于 Java 语言,但却是一个开源框架,内置扩展和插件库,可适应任何业务需求。Hadoop 提供一个源生文件管理系统,并支持线性扩展和故障切换保护,因此如果一个数据流中发生故障,将有并行节点进行补偿。
  2. Apache Spark:Spark 有时被认为是 Hadoop 的新替代品,但事实上它是一款配套工具。Spark 能够将数据处理速度提升高达 100 倍,大大改善 Hadoop 中的分布式处理框架,即 MapReduce。
    Spark 通过在内存中处理大多数数据任务,而非传输到物理或虚拟位置进行转换来实现这一速度提升。但 Spark 提供的速度优势在某种程度上受到其功能的限制,因为 Spark 自身并没有文件管理系统。Spark 可以与其他文件管理系统集成,或者与 Hadoop 无缝协同使用。
  3. Apache Cassandra:可能大数据的根源就是 NoSql 数据库,这一信息处理方式的演变支持异构存储类型,消除了列式和关系数据库的限制,让诸如文本、图像、多媒体等文件格式之间的数据库集成成为可能。

    作为一款可灵活无限扩展的开源数据库系统,Cassandra 可以满足大企业的需求,比如 Apple 就使用 Cassandra 作为分布式框架,来集成超过 10 PB 的数据。

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选择适合的数据库集成合作伙伴

数据库集成的一大挑战是需要定制编码将连接器和 SaaS 依赖关系与 Apache(或类似)框架集成。因此,选择从开源数据平台进行构建所需的接口工具对企业来说变得至关重要,因为手动编写兼容编码非常困难,会降低运营效率或使运营偏离轨道。

卓越的数据库集成工具可以简化定制编码,为 IT 团队节省大量时间。相比于通过更新和安全修订不断利用手动编码补丁保持连接器正常运行,功能强大又简单的 GUI 工具能够以快 10 倍的速度处理数据集成任务,而成本也仅为手动编码作业的大约五分之一。

合适的集成方案还提供灵活免费的开源许可选项,让开发人员有机会探索和测试 Apache Hadoop、NoSQL 数据库和其他大数据工具的功能。

对于缺乏管理数据库集成所需的内部专业知识或基础架构的企业而言,可以选择全面合作伙伴关系解决方案,这种解决方案包括一流的集成平台即服务 (iPaaS) 选项,可管理大数据流的方方面面,并将您的环境转换成交互式商业智能机器。

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首先评估企业当前的数据库,确定最能满足您集成需求的平台。您是坚持选择本地部署解决方案,还是选择迁移到云端?

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| Last Updated: January 22nd, 2019

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