云数据整合平台有哪些？最佳云数据集成平台比较

云数据集成平台是一种通过连接器、管道和共享模型，在云端与本地系统之间移动、转换和统一数据的软件，涵盖三个类别：iPaaS、ELT/ETL 平台和开源框架。买家在选择之前通常会评估五到八家供应商，而且一个拥有 500 个连接器的平台可能仍然缺少您的大型机所需的那个连接器。

• 云数据集成平台分为三个实用类别：iPaaS（连接器优先）、ELT/ETL（仓库优先）和开源框架（控制优先）。大多数企业最终会使用不止一种。
• 最困难的问题很少是移动字节，而是协调含义。一个共享的、与应用程序无关的数据模型可以避免随着每个新系统增加而增加的“N 平方映射”成本。
• 开源数据集成平台（Airbyte、Apache NiFi、Meltano、Apache Hop）在成本控制和可扩展性方面具有优势；商业平台则在治理、SLA 和预构建连接器方面获益。
• SAP Cloud Platform Integration（现为 SAP Integration Suite）是一个特定的、以 SAP 为中心的解决方案——在 SAP 领域内功能强大，但作为异构云中的中立枢纽则效果较差。
• 根据五个标准进行选择：连接器覆盖范围、转换深度、治理、部署模型和总拥有成本——按发现顺序排列，不一定代表重要性顺序。

什么是云数据集成

云数据集成是将来自多个来源（SaaS 应用程序、云数据库、对象存储、API 和本地系统）的数据组合成一个具有凝聚力、可查询且受治理的整体的过程。“云”这个限定词很重要，因为至少有一个端点、计算或编排层运行在公共云或私有云中，而不是完全在单个数据中心中运行。

数据集成工作可分为几种可识别的模式。批量提取和加载（Batch extraction and loading）按计划移动大量数据。更改数据捕获 (CDC) 近乎实时地传输行级更改。API 和事件集成管理请求/响应和发布/订阅流。数据虚拟化在不复制源数据的情况下进行查询。大多数实际项目会结合这四种模式。

云数据集成与传统 ETL 的区别主要在于弹性和解耦。传统 ETL 运行在固定的本地服务器上，并且通常在加载数据之前对其进行转换。现代云集成经常先加载原始数据 (ELT)，然后使用仓库自身的计算能力在仓库或 Lakehouse 内部进行转换——这一趋势由 Snowflake、BigQuery 和 Databricks 等平台普及。

什么是数据集成平台

数据集成平台是提供连接器、调度、转换、监控和元数据管理的工具层，使团队无需手动构建每个管道。这就像是为每个数据源编写自定义 Python 代码与设置一个具有内置重试、模式漂移（schema drift）处理和血缘分析（lineage）的可重用连接器之间的区别。

企业级数据集成平台增加了大型组织所需的治理和可扩展性功能：基于角色的访问控制、审计跟踪、数据血缘、环境晋升（开发/测试/生产）以及对数百个连接器的支持。此类别与 iPaaS（集成平台即服务）高度重叠，后者强调应用程序到应用程序的流程，同时也与强调去中心化所有权的数据织物（data fabric）和数据网格（data mesh）架构重叠。

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一个有用的思维模型：平台是管道和控制面板。数据模型则是蓝图，它告诉管道在不同系统中“客户”、“订单”或“发票”的实际含义是什么。如果没有蓝图，每次集成都会变成一次性的翻译，且翻译数量大致随系统数量的平方而增加。

什么是云平台集成

云平台集成是指连接托管在云平台上的服务和应用程序（通常在某个供应商的生态系统内），以便它们交换数据并触发彼此的工作流程。这个词与 SAP 最为相关，其产品在被整合进 SAP Integration Suite 之前，字面意思就叫 SAP Cloud Platform Integration。

云平台集成通常涵盖 API 管理、消息路由、映射以及基于适配器的云端和本地端点连接。这种方法比一般的云数据集成更窄：重点是流程和应用程序的编排，而不是分析数据的大规模移动，尽管两者有所重叠。

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对于架构师来说，实际问题是您想要一个平台中立的枢纽还是一个与供应商绑定的枢纽。中立枢纽（例如开源框架或多云 iPaaS）可以避免供应商锁定，但需要您自己创建更多的语义层。与供应商绑定的枢纽在该供应商的产品线中速度更快，但当您收购运行不同系统的公司时，可能会成为障碍。

SAP 云平台集成数据服务

SAP Cloud Platform Integration 数据服务现在通过 SAP Integration Suite 和 SAP Data Services 提供，处理两项相关任务。SAP Integration Suite 提供流程和 API 集成层，配备适用于 SAP S/4HANA、SuccessFactors、Ariba 和非 SAP 端点的适配器。SAP Data Services 提供经典的 ETL、数据质量和数据迁移能力。

运行以 SAP 为主环境的团队通常发现这种组合是最短路径，因为适配器、IDoc 管理和业务对象语义都是预定义的。管理异构领域（SAP + Salesforce + Workday + Lakehouse）的团队通常需要第二个与平台无关的工具，因为 SAP 堆栈是针对 SAP 形状的数据而优化的。

坦诚的权衡是：SAP 的集成工具在其生态系统内非常深入且支持良好，但在生态系统之外则相对昂贵且不切实际。如果您的架构确实是多供应商的，请为中立层预留预算。

什么是云集成软件

云集成软件是任何连接云托管系统并在其之间移动或同步数据的产品的通用标签。该术语涵盖 iPaaS 套件、ELT 工具、反向 ETL 工具、工作流自动化平台和开源框架。这就是为什么供应商对比经常给人一种用同一个名称描述不同产品的印象。

买家必须将标签与实际工作分开。如果任务是“将 CRM 联系人与营销工具同步”，那么轻量级自动化平台就足够了。如果任务是“创建受治理、可审计的企业级数据供应链”，那么您需要一个具有血缘分析、测试和环境管理功能的企业数据集成平台。将工具类别与工作类别相匹配，可以避免过度支出和交付不足。

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云数据集成的含义

简单来说，云数据集成是指一套技术和工具的集合，使来自许多云端和本地系统的数据能够协同使用。在过去的十年中，其含义已从“计划的批量复制”演变为“持续的、受治理的、模型驱动的数据交换”。

现代含义背后包含三个核心理念。首先是解耦：源端和消费端不应了解彼此的模式（schema）。其次是语义：实体和关系的共享定义。第三是可观察性：了解管道何时中断、原因以及哪些数据受到影响。一个仅能处理前者的平台只是连接器库，而不是云数据集成平台。

云数据集成软件

云数据集成软件是一个具体的产品类别：即您许可或安装的工具。代表性的商业选项（通常被认为是最佳企业数据集成平台）包括 Informatica Intelligent Data Management Cloud、Talend、Matillion、Fivetran、SnapLogic、Boomi 和 Workato。代表性的开源选项包括基于 Airbyte、Apache NiFi、Apache Hop、Meltano 和 Singer 的技术栈。

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选择通常归结为“构建”与“购买”的权衡。开源 ETL 平台（可充当开源企业管理平台）为您提供控制权，没有按行计费，并能在受监管的环境中自行托管，但代价是需要运行基础设施和维护连接器。商业企业数据集成平台为您提供托管连接器、支持合同和合规认证，但代价是许可费用和潜在的供应商锁定。

云集成如何工作

云集成通过大多数平台都会实现的四个层级来工作，无论它们是否对其命名。了解这些层级有助于您根据实质而非营销话术来比较产品。

1. 连接性 (Connectivity)。 连接器或适配器对源端进行身份验证并提取数据。身份验证方法在实践中极其重要：OAuth 令牌刷新、服务帐户、私有网络和 IP 白名单是集成最容易失败的地方。

2. 移动与编排 (Movement and orchestration)。 调度程序或事件触发器决定工作何时运行。批处理作业、CDC 流和 Webhook 驱动的流分别具有不同的延迟和成本特征。编排还管理依赖关系：例如管道 B 等待管道 A 完成。

3. 转换与映射 (Transformation and mapping)。 数据被清洗、连接、去重和重塑。这就是共享数据模型发挥作用的地方：将每个源端一次性映射到公共规范实体，比将每个源端映射到每个目标端要便宜得多。

4. 治理与可观察性 (Governance and observability)。 血缘分析、数据质量检查、访问控制和警报形成了闭环。如果没有这一层，集成将变成一种不受监控的风险。

主要平台类别的比较：

类别	示例	优势	权衡
iPaaS	Boomi, SnapLogic, Workato, MuleSoft	预构建连接器，快速的应用到应用流程	在高数据量时成本可能很高
ELT/ETL	Fivetran, Matillion, Talend, Informatica	仓库原生转换，规模化	转换逻辑与仓库绑定
开源框架	Airbyte, Apache NiFi, Meltano, Apache Hop	控制权，无按行计费，可扩展性	需自行运行和维护
供应商绑定套件	SAP Integration Suite, Oracle, Microsoft	深度原生适配器	在供应商生态之外竞争力较弱

企业数据集成平台：如何选择

最好的企业数据集成平台并不是连接器列表最长的那个，而是那些与您的治理模型、团队技能和数据语义相匹配的平台。以下五个标准按决定结果的频率粗略排列：

1. 针对您实际数据源的连接器覆盖范围。 计算您真正需要的连接器，而不是总数。一个拥有 500 个连接器但没有一个适用于您的大型机的平台对您毫无用处。
2. 转换深度。 它能否表达您的业务逻辑，还是您得将所有操作推向下游？检查转换是否支持版本控制且可测试。
3. 治理与可追溯性。 在受监管的行业中，基于角色的访问、审计日志和列级血缘分析是不可逾越的底线。
4. 部署模型。 全托管、自托管或混合部署。数据驻留和网络出口规则通常会在早期阶段排除掉某些选项。
5. 总拥有成本 (TCO)。 包括许可、计算、出口流量以及运行该平台的工程师的人力成本。

第六个经常被忽视的标准是语义中立性。一个与平台无关的数据模型（独立于任何单个应用程序定义实体）允许您在添加新数据源时，无需重新协商每个现有映射。这就是 Cloud Information Model 的核心思想，这是一项旨在为常见业务实体发布共享的、与应用程序无关的模式的开源工作。此类项目至关重要，因为它们从根源上解决了 N 平方映射问题，而不是通过自动化来绕过它。

对于希望在利用最佳云数据建模平台的同时使用集成工具的团队，实际建议是将这两个决策分开。集成平台负责移动和转换数据；建模平台定义数据的含义。将两者混淆是一个常见的架构错误，两年后通常会演变成一个无法维护的映射电子表格。

开源数据集成平台

开源企业数据集成平台已经成熟到可以成为可靠的企业级选择，而不仅仅是业余爱好者的工具。Airbyte 在开源许可下提供广泛的连接器目录，并提供可选的托管云数据集成平台。Apache NiFi 擅长基于流的路由和来源跟踪（provenance tracking）。Meltano 将 Singer 的 taps 和 targets 组织到可管理的项目结构中。Apache Hop 提供了一个采用元数据驱动方法的视觉化管道设计器。

在寻找最佳企业数据集成平台时，这些平台无关工具的真正优势在于成本可预测性、代码可审计性以及不会因增长而受罚的非按行计费模式。真正的缺点是运维开销、企业级支持较薄弱以及需要创建自己的治理层。拥有强大平台工程团队的组织通常会承担这一角色；没有此类团队的组织通常不应尝试这样做。

一个集集成、编目和治理于一体的开源企业数据管理平台目前仍更多是一个愿景而非产品。大多数团队通过组合多个组件来构建企业数据集成平台：一个用于移动数据的开源 ETL 平台、一个用于发现的目录以及一个用于语义的建模标准。

资料来源和进一步阅读

• 数据集成 — 维基百科：数据集成是将来自多个源的数据进行组合、共享或同步，以为用户提供统一视图的过程。有各种各样的…
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2024年顶级云数据集成平台有哪些？

2024 年的顶级数据集成平台包括 Integrate.io、Oracle Data Integrator、Talend Cloud Data Integration、MuleSoft、Dell Boomi、Fivetran、IBM InfoSphere、Jitterbit 和 SnapLogic。基于云的数据集成平台将数据连接到位于云中的存储（包括云数据仓库），提供可扩展性、灵活性并降低成本。数据集成平台将来自不同来源的数据收集、清理和存储简化到同一个中心位置，使企业能够做出明智的决策并有效地进行分析。

来源：fiveriverstech.com

云数据集成平台应该具备哪些安全特性？

企业级数据集成平台增加了大型组织所需的治理和可扩展性功能：基于角色的访问控制、审计跟踪、数据血缘（data lineage）、环境晋升（开发/测试/生产）以及对数百个连接器的支持。这些功能与定义平台层的连接器、调度、转换、监控和元数据管理并存。治理是买家选择平台时参考的五个标准之一，且商业平台在治理和 SLA 方面通常优于开源选项。

常见问题

什么是云数据集成？

云数据集成是使用连接器、管道和转换逻辑，将来自云端和本地源的数据组合成一个具有凝聚力且受管控的整体的过程。它涵盖批量 ETL、变更数据捕获（CDC）、API 集成和数据虚拟化。其定义特征是计算、编排或至少一个端点运行在云环境中。

什么是数据集成平台？

云数据集成平台是提供连接器、调度、转换、监控和元数据管理的工具层，这样团队就不必从头开始构建每个管道。企业级数据集成平台增加了治理、血缘和环境晋升。平台就像是管道工程；而数据模型则是赋予这些管道通用含义的蓝图。

什么是云平台集成？

云平台集成是指连接云平台内的服务和应用程序，以便它们交换数据并触发工作流程。该术语与 SAP 密切相关，其产品在成为 SAP Integration Suite 的一部分之前被称为 SAP Cloud Platform Integration。它更强调流程和 API 的编排，而非分析数据的大规模迁移。

云集成如何工作？

云集成跨越四个层级：连接性（连接器和身份验证）、移动与编排（调度、CDC、事件）、转换与映射（清理和重塑）以及治理与可观察性（血缘、质量、访问控制）。任何层级的缺陷都会体现为下游数据不可靠或不可信。在现实世界中，身份验证和模式漂移（schema drift）是最常见的故障点。

iPaaS 和 ELT 平台有什么区别？

iPaaS 平台强调预构建的应用程序连接器和快速的应用程序到应用程序流，通常采用按连接或按任务定价。ELT 平台专注于将原始数据加载到仓库中，并使用仓库的计算资源对其进行转换。许多组织同时使用两者：iPaaS 用于操作性应用程序同步，ELT 用于分析性管道。

SAP Cloud Platform Integration 数据服务是否适合非 SAP 系统？

SAP Integration Suite 和 SAP Data Services 可以连接到非 SAP 端点，但它们针对 SAP 格式的数据和业务对象进行了优化。在以 SAP 为主的环境中，它们通常是最快的路径。在真正的异构领域中，大多数架构师会将它们与平台无关的集成工具配对，以避免供应商锁定。

我应该选择开源还是商业云数据集成软件？

开源企业管理平台软件在成本控制、可审计性和摆脱按行定价方面具有优势，但需要具备平台工程能力才能运行和治理。商业企业数据集成平台在托管连接器、支持 SLA 和合规性认证方面更具优势。决定因素通常在于您是否拥有能够处理运维负载的团队。

最好的云数据建模平台是什么？

最好的云数据建模平台是其架构（schema）能够被您的集成工具和应用程序实际采用的平台。基于标准且与应用程序无关的模型（例如云信息模型 Cloud Information Model）可以减少系统增加时点对点映射的数量。请将建模决策与集成平台决策相结合，但保持两者独立。

下一步去哪里

评估云数据集成平台最终是将一类工具与一类工作相匹配的过程。首先清点您的数据源及其身份验证方法，然后定义您需要的规范实体（canonical entities），接着预选涵盖这两者的平台。Airbyte、Apache NiFi 和 Apache Hop 等开源框架值得进行概念验证（PoC）；Informatica、Talend、Fivetran 和 Boomi 等商业套件值得使用您的真实数据进行结构化试用。对于语义层，在决定采用专有架构之前，请先审阅云信息模型（Cloud Information Model）规范和更广泛的开源数据建模生态系统。