使用 TapData，化繁為簡，擺脫手動搭建、維護數據管道的諸多煩擾，輕量替代 OGG, Kettle 等同步工具，以及基于 Kafka 的 ETL 解決方案，「CDC + 流處理 + 數據集成」組合拳，加速倉內數據流轉，幫助企業(yè)將真正具有業(yè)務價值的數據作用到實處，將“實時數倉”方法論落進現(xiàn)實。

TapData 持續(xù)迭代產品能力，優(yōu)化用戶體驗的同時，也在不斷探索各行各業(yè)數據需求的底層邏輯，力求為行業(yè)用戶提供更加簡潔、更具針對性的解題思路。本期內容便是我們在鋼鐵行業(yè)做出的實踐以及展望。

當下，隨著 5G、云計算、大數據、人工智能、工業(yè)互聯(lián)網等新一代信息技術的加速應用，并逐漸被現(xiàn)行工業(yè)體系吸納、消化、融合，重工業(yè)不再僅僅是傳統(tǒng)意義上的鋼鐵洪流與機器轟鳴，而是融入了智能化、綠色化、數字化的全新面貌，日益涌現(xiàn)出新業(yè)態(tài)和新模式。

其中，鋼鐵行業(yè)作為重工業(yè)的重要支柱，正在經歷深刻的變革。向前追溯，新中國成立伊始，確立了以鋼鐵為代表的重工業(yè)優(yōu)先發(fā)展戰(zhàn)略。“一五”時期，中國鋼鐵工業(yè)提出了“三大、五中、十八小”的戰(zhàn)略布局，推動了一批重點鋼鐵基地的建設，為國家工業(yè)化進程奠定了堅實的基礎。此后，鋼鐵行業(yè)伴隨著中國經濟的飛速發(fā)展而不斷壯大，已從高速發(fā)展階段進入高質量發(fā)展階段，產業(yè)結構性調整、提升空間放大。

然而，傳統(tǒng)的生產運營方式的逐漸暴露出瓶頸，既有高能耗、高排放的挑戰(zhàn)，又遇管理流程復雜、跨部門協(xié)作不暢、信息孤島、決策效率低等問題，逐漸難以適應現(xiàn)代化的發(fā)展需求，行業(yè)亟需轉型升級。為此，鋼鐵企業(yè)紛紛布局數據中心、智能化生產線和工業(yè)互聯(lián)網平臺，邁向新的發(fā)展階段。類似的數字化轉型不僅局限于生產過程，還擴展到了供應鏈、物流等多個領域，持續(xù)打通數據壁壘，實現(xiàn)跨部門的協(xié)同和智能化運營。

本期案例便將聚焦于某國家特大型鋼鐵企業(yè)（以下簡稱“某鋼”）的數字化創(chuàng)新實踐。

一、客戶背景：系統(tǒng)復雜，數據源多樣，數據整合難

成立于二十世紀五十年代，某鋼身為鋼鐵工業(yè)的老牌企業(yè)，產業(yè)鏈、生態(tài)圈不斷健全，企業(yè)高質量發(fā)展的步伐越邁越大、越邁越矯健。面對新時代對于重工業(yè)發(fā)起的挑戰(zhàn)與召喚，某鋼圍繞“一切業(yè)務數字化、一切數字業(yè)務化”的轉型思路，打造企業(yè)競爭新優(yōu)勢。積極通過數字化手段，端到端的全面數據資產整合，打破數據壁壘，實現(xiàn)從采購、生產、銷售等各業(yè)務環(huán)節(jié)全要素、全流程、全價值鏈的集成，提升企業(yè)運營管理效率。

作為轉型過程中的核心驅動力，數據資源的高效整合與利用成為了鋼鐵行業(yè)升級的關鍵，也是某鋼在實踐中面臨的主要挑戰(zhàn)。
在國內外市場布局的不斷加深中，某鋼的業(yè)務也迅速擴展，覆蓋范圍和規(guī)模持續(xù)擴大。尤其是在新的數字化轉型的關鍵階段，智能供應鏈管理、生產線優(yōu)化、個性化定制、全球銷售分析、實時財務監(jiān)控以及 ESG 監(jiān)控等需要消費數據資源的業(yè)務場景越來越多，而且對數據的實時性、準確性和可用性提出了更高的要求。

隨著供應鏈管理、生產線監(jiān)控和銷售分析等關鍵業(yè)務流程的智能化升級，這些系統(tǒng)需要即時獲取最新的生產數據、庫存狀況和市場反饋，以便快速做出響應和決策。尤其是在面對復雜的多并發(fā)查詢、跨系統(tǒng)數據整合以及多業(yè)務系統(tǒng)的協(xié)同運作時，數據的實時同步變得至關重要。如果無法在短時間內實現(xiàn)數據的精準同步和匯總，業(yè)務響應的滯后將直接影響生產效率和市場競爭力。

一方面，某鋼內部系統(tǒng)復雜，數據源種類多，面對愈加旺盛的數據需求，需要有效提升數據整合效率；另一方面，歷史方案中選用的實時數據同步工具，有一定的學習門檻，對技術人員要求較高，能力無法跟上需求變化，易用性差，排錯麻煩。

與此同時，某鋼的歷史數倉方案是以 Hive 為數據處理底座，而 Hive 作為批處理引擎，擅長離線數據處理，但在實時性要求較高的業(yè)務場景中往往表現(xiàn)不佳。而隨著業(yè)務需求的增加，尤其是在面對復雜查詢和多并發(fā)場景時，Hive 的響應速度逐漸顯露出瓶頸，無法滿足實時數據分析和處理的需求。這導致系統(tǒng)在處理大規(guī)模實時數據時效率低下，延遲明顯。為解決這些問題，亟需引入更適合實時處理的解決方案，以提高系統(tǒng)的響應速度和數據處理能力。

與這樣的數倉遷移需求相伴，為確保整個數據鏈路的流暢運行，選擇更加合適的實時數據同步工具的需求也更加迫切?；谶@些考量，某鋼決定引入 Apache Doris 作為新一代數倉引擎，將現(xiàn)有數倉架構逐步遷移上去，并選擇 TapData 來承擔實時數據復制和集成部分的工作，希望借助二者出色的低延遲能力和高性能處理，解決現(xiàn)有架構中遇到的諸多問題，提升整體數據處理的實時性和性能。

二、解決方案：TapData + Doris，構建高效、實時的企業(yè)級數據分析平臺

主要場景：

• 數據源：Doris、MySQL、SQL Server、Oracle、DB2、DWS，Hudi、Hive 等
• 業(yè)務系統(tǒng)：ERP、OA、MES 等
• 成果反饋：已上線生產鏈路約 20+ ，運行狀況穩(wěn)定，性能表現(xiàn)良好

① Doris：高性能實時分析的核心引擎

作為數倉遷移的目標平臺，Doris 憑借其 MPP 架構和列式存儲，能夠在復雜查詢和高并發(fā)請求下提供卓越的性能。其高效的數據壓縮技術和向量化執(zhí)行引擎，使得 Doris 在處理大規(guī)模數據時可以顯著降低延遲，快速響應查詢請求。Doris 支持實時數據寫入，這對于需要增量更新和實時數據處理的場景尤為重要。通過 Doris，某鋼能夠從根本上解決當前數倉方案所面臨的批處理滯后和查詢延遲問題，進一步提升業(yè)務數據的時效性和決策的實時性。

此外，Doris 的內置多維分析能力，為某鋼提供了在不同業(yè)務維度上快速執(zhí)行復雜查詢的可能，極大提升了數據分析的效率。無論是生產系統(tǒng)的實時監(jiān)控，還是跨部門業(yè)務的綜合分析，Doris 都能提供及時準確的數據支持。

② TapData：高效的數據同步與集成平臺
為了保障數據在遷移過程中以及新架構上線后的平穩(wěn)流轉，TapData 扮演了關鍵的角色。作為一款支持多源異構數據庫同步的集成平臺，TapData 能夠無縫連接現(xiàn)有的 ERP、OA、MES 等業(yè)務系統(tǒng)中的 MySQL、SQL Server、Oracle 和 DB2 數據庫，確保各個系統(tǒng)間的數據同步順暢、高效。TapData 的核心優(yōu)勢在于其 0 侵入式 集成能力，無需對現(xiàn)有系統(tǒng)進行大幅改動即可實現(xiàn)數據的實時同步，極大減少了遷移過程中的風險和工作量。

TapData 不僅能夠解決傳統(tǒng)同步工具在易用性和性能上的短板，其內置的自動化任務管理功能和可視化操作界面，降低了數據同步的復雜性，縮短了實施周期。對于某鋼這樣的大型企業(yè)來說，TapData 幫助他們快速構建了一條靈活、易于擴展的數據通道，實現(xiàn)了歷史數據和實時數據的無縫融合。

③ 高效實時的數據鏈路

在實際操作中，TapData 實現(xiàn)了來自 MySQL、SQL Server、Oracle 等數據源的實時數據采集，并將這些數據同步至 Doris 等數據目標的過程中保持了數據的一致性與完整性。通過對數據流進行統(tǒng)一管理，TapData 能夠根據業(yè)務需求動態(tài)調整數據同步的頻率和模式，確保在多系統(tǒng)環(huán)境中實現(xiàn)跨部門、跨平臺的數據流通和共享。

這種靈活性使得某鋼不僅能夠完成從歷史方案的順利遷移，還可以在未來的擴展中應對不斷變化的業(yè)務需求。此外，Doris 的實時處理和分析能力，使得數據一旦同步到位，便可以立即進行處理和分析，極大縮短了數據的決策路徑。

④ 未來擴展：彈性可擴展架構

隨著業(yè)務的不斷發(fā)展，某鋼的數據量和數據處理需求將持續(xù)增長。Doris 和 TapData 的組合為企業(yè)提供了強大的擴展性。Doris 的分布式架構支持動態(tài)擴展存儲和計算資源，能夠輕松應對數據量的爆炸式增長。與此同時，TapData 的模塊化設計允許企業(yè)根據需求快速添加新的數據源或目標端，無需中斷現(xiàn)有的數據鏈路。

⑤ 方案優(yōu)勢總結

TapData + Doris 的數據方案的逐步上線，為某鋼的數智化轉型帶來：

• 高效的數據同步能力：TapData 實現(xiàn)了異構數據庫之間的高效同步，保證了系統(tǒng)間數據的一致性和實時性。
• 強大的實時分析功能：Doris 的高性能和低延遲特性，使得某鋼能夠進行快速的實時數據查詢和多維分析。
• 易用的操作和維護：TapData 提供了簡單的配置界面和全方位的任務監(jiān)控，減少了運維難度，提升了系統(tǒng)的可維護性。
• 彈性的擴展架構：Doris 和 TapData 均具備彈性擴展能力，能夠應對未來業(yè)務增長帶來的數據量增加和處理需求的變化。

通過這一數據方案，某鋼不僅解決了現(xiàn)有系統(tǒng)的性能瓶頸和實時性問題，還為未來的數字化轉型和智能制造提供了堅實的數據基礎。今后，TapData 也將持續(xù)挖掘實時數據在重工業(yè)的實用性價值，為從業(yè)者提供更多運營靈感，幫助更多企業(yè)應對數據管理的復雜性。

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