得帆云DeFusion融合集成平台（得帆iPaaS）是一款功能强大、优势突出且应用很广的集成利器。它融合多种集成组件，拥有超250种连接器，可对接各类软件系统，支持API全生命周期管理，以可视化的图形化操作实现便捷接入，适配多租户多环境，具备15000+并发量的高性能支撑能力，还能按需客制化扩展、可视化编排接口并进行网关控制与多方位运维监控，多方位保障数据与系统安全。凭借这些特性，应用于企业内部异构系统整合、跨组织数据协同、云地系统连接以及API管理治理等诸多场景，有效打破信息孤岛，降低企业成本，助力企业数字化转型，推动业务创新与高效发展。它具备强大的 API 管理功能，可同时管理上千个 API 接口。哈尔滨gartner集成平台
得帆集成平台具备强大的监控与运维功能。在企业实际运营中，集成任务、API调用以及业务流程的稳定运行至关重要。得帆集成平台可以实时监控这些关键环节的运行状态，收集如API调用次数、响应时间、业务流程执行时长等关键性能指标（KPI）数据。例如，当API的响应时间突然变长，可能预示着后端服务出现问题。一旦出现异常情况，系统能够及时发出警报，通过邮件、短信等方式通知运维人员，并提供详细的错误信息，如错误代码、报错位置等，帮助运维人员快速定位和解决问题。同时，通过对历史监控数据的分析，能够发现系统运行的潜在问题和趋势，如发现某个时间段API调用量激增，提前做好资源调配和优化，为企业提供系统性能优化建议，提升整体系统的稳定性和可靠性。哈尔滨gartner集成平台它支持 7×24 小时的不间断运维服务，保障企业业务连续性。
得帆集成平台中的ETL监控与日志能力也是一大亮点。它能够持续跟踪ETL作业的执行状态和性能指标，对每个ETL作业的运行状态进行实时监控，跟踪关键性能指标，以此确保数据处理流程的稳定性和可靠性。在日志方面，得帆ETL能够实时采集，收集和分析ETL作业的日志信息，便于用户随时掌握ETL运行情况，一旦出现问题，用户可通过这些日志快速定位和解决。在2024年，得帆云ETL迎来了重大升级，替换了新的底层引擎，提升了数据读写性能，大幅缩短了数据处理时间。不仅如此，它的可扩展性也得到了进一步改进，能够支持更多数据源及数据处理组件，以从容应对企业不断增长的数据处理需求。综上所述，得帆ETL凭借其强大的功能，为企业的数据集成与处理提供了坚实可靠的保障，助力企业在数字化浪潮中乘风破浪，挖掘数据背后的巨大价值。
在数据集成的复杂流程中，ETL场景化编排扮演着组织者的角色。它首先着眼于数据的来源，面对种类繁多的源系统，如关系型数据库、非结构化文件存储、各类业务应用程序等，能够制定精细的抽取策略。通过专门设计的抽取工具和技术，有针对性地从这些不同的数据源中提取出企业所需的数据。抽取后的数据往往处于原始、分散且格式各异的状态，无法直接为企业所用。此时，ETL场景化编排的转换环节便发挥了重要作用。它依据预先设定的规则和逻辑，对抽取的数据进行清洗，去除其中的噪声数据、重复数据以及错误数据，确保数据的准确性和完整性。同时，对数据进行格式转换，使其符合目标系统的要求，例如将不同日期格式统一、将文本数据转换为数值型等。此外，还会进行数据的聚合、拆分等操作，以便更好地满足分析和决策的需求。完成转换后的数据，需要被准确无误地加载到目标系统中，如数据仓库、数据湖或其他用于存储和分析的数据库。ETL场景化编排通过自动化的加载机制，能够高效地将处理好的数据传输到目标位置，并确保数据的一致性和完整性。得帆 集成平台 平台与主流的企业应用系统可直接通过连接器链接，如 SAP、Oracle 等，兼容性良好。
得帆iPaaS的数据集成功能极为出色，具备强大的多源异构数据源适配能力。它能够精细识别并连接各类数据源，无论是传统的关系型数据库，如Oracle、MySQL等，还是新兴的非关系型数据库，像MongoDB、Cassandra，亦或是云存储数据，如AWSS3、AzureBlob存储等，都不在话下。利用先进的ETL技术，严格依据企业预先设定的规则，迅速且高效地抽取数据。在抽取过程中，通过复杂的清洗算法，深度去除无效、重复以及错误的数据信息，按照统一的标准格式进行转换，有序地导入到企业的统一数据仓库中，为后续的数据分析与决策提供坚实的数据基础，大幅提升数据质量与可用性，助力企业深度洞察市场动态，精细把握运营方向。得帆 集成平台 能对集成后的系统进行统一管理和监控，提高运维效率。哈尔滨gartner集成平台
针对企业内部跨部门间的 API 资源共享，用户可根据需求自由选用，避免重复开发。哈尔滨gartner集成平台
定义和自动化数据集成任务的执行顺序和依赖关系是ETL场景化编排的关键优势。它如同一位经验丰富的指挥家，精细把控着数据集成的每一个环节。通过清晰地规划每个任务的先后顺序，以及明确各个任务之间的依赖关系，确保数据能够按照预定的路径，有条不紊地从源头顺畅地流向目标。例如，在进行复杂的销售信息分析时，首先需要从多个销售系统中抽取订单数据、客户以及产品数据，这些数据的抽取任务可能存在先后顺序，并且在抽取完成后，需要按照特定的逻辑进行数据转换，再将转换后的数据加载到数据仓库中。ETL场景化编排能够确保整个流程的顺利执行，避免因任务顺序混乱或依赖关系不明确而导致的数据错误或流程中断。哈尔滨gartner集成平台
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