數據中台核心技術
GRAVITY
實作微服務及DATAMESH資料供應概念
隨選即用數據整合平台
缺乏擴容能力
資料供應跟不上業務發展需求，應用服務擴展時資料庫無法跟著擴展。
傳統數據架構是數位轉型的最大阻礙
隨著雲端技術的普及、數據時代的衝擊，各企業紛紛踏上數位轉型之旅。雲端化與微服務化成為數位轉型的指標性定向。然而，當數位化要求越高、數位轉型的程度越高，微服務架構下的「資料解耦和碎片化的管理」問題，隨著微服務的深化而更為凸顯。同時，由於長期的企業文化與技術架構原因，造成了眾多數據孤島的現象，嚴重阻礙了數位轉型的進度。加上資料的數量、複雜度也隨之增加，橫跨多個系統的資料交換、分享、供應，已經是讓許多 IT 技術人員頭痛的難題，如今橫跨組織、行政單位的資料治理議題，該怎麼實現，更是讓所有人頭痛摸不著頭緒。
資料不夠即時
眾多 ETL Sprawl 排程作業依存關係嚴重彼此干擾，資料時效性差。
欠缺讀寫分離機制
老舊系統沒能實作讀寫分離，嚴重衝擊核心系統效能，無法有效支撐重要業務系統。
資料無法共享統一
傳統數據平台僅解決基礎資料整合和共用問題，應用系統之間仍然煙囪林立，資料價值不彰。
GRAVITY 解決問題的關鍵
解決資料供應的問題關鍵，在於如何以「最短路徑、最少資料量」去發佈資料給應用服務 ，讓資料處理的工作分散在不同的系統上，降低其相互間的干擾和影響。以 數據網格（Data Mesh） 建構靈活的資料供應鏈，並實現分散式部署與管理，精準篩選資料並提供快取服務，降低核心資料庫的存取壓力，解決資料供應的問題，改善資料即時性與核心效能。
不僅如此 Gravity 使用 Kubernetes 作為底層技術，K8S底層架構同時兼顧規模與效能，隨服務需求成長自動伸縮資料節點，完美實作微服務資料供應架構，成為地端、雲端、混合雲的最佳資料調度解決方案。
即時 CDC 資料同步
擷取資料來源的資料庫變化，並在毫秒內同步更新到目的資料庫
支援異質資料整合即時同步
透過資料管線及彈性的運算節點，從異質、同質、異地、異雲點對點地訂閱原始資料，包括 Oracle, MySQL, SQLServer, PostgreSQL, Infomix, MongoDB, Kafka, MQTT, Restful API 等，並支援支援結構化、半結構化和非結構化資料。
資料多重發佈
透過GRAVITY生成資料快取機制同時供應多個應用，降低核心資料庫的存取壓力，避開傳統資料撈取作業時產生的重大效能衝擊，且資料源讀取一次即可實現多重發佈。
讀寫分離機制
無需開發人員撰寫程式碼，只需定義資料庫連線方式及定義 Schema 內容，即可將資料從源頭快速同步到應用程式專屬資料庫，以達到讀寫分離功能。
Low-code 視覺化 ETL 開發
提供低程式碼(Low-Code)視覺化拖拉式介面，快速進行資料處理流程與業務邏輯設計，開發即時的 ETL/ELT 資料管線，可支援介接外部數據系統和工具、可擴充的功能外掛模組、輕鬆進行API 設計介接與管理。開發人員再也不用花費時間撰寫大量程式碼介接服務，大幅降低開發時間。
資料產品即服務
依業務需求快速建構生成資料產品（Data Product），滿足不同的應用程式資料臨時、非臨時的存取習慣和需要，即時供應給各類應用場景。
數位轉型挑戰
企業轉型微服務架構時面遭遇到資料方面的調度問題，遲遲無法實現真正的微服務落地
- 微服務(顆粒度細的應用程式)對傳統核心資料庫造成額外的存取壓力
- 資料供應跟不上業務應用的發展，異質資料來源的迭代缺乏時效性，資料來源與供應對接耗費，部署與整合成本過高且缺乏彈性
- 容器只實現了應用程式解耦，但未能實現資料庫私有化(Database Per Service)
解決方案
解決微服務架構的資料供應問題，進而提升整體資料供應效率，達成靈活調度數據中台
- 以 Data Mesh 建構靈活的資料供應鏈，並實現分散式部署與管理，精準篩選資料並提供快取服務，降低核心資料庫的存取壓力
- 動態提供資料庫 API，簡化資料管線設計與部署，讓資料庫管理人員(DBA)更敏捷地提供數據給應用程式開發人員(AP)，解決長久以來的數據供應問題
- 以事件驅動方式即時更新資料來源，並動態發佈到距離應用程式最近的中繼資料庫
GRAVITY’S USE CASE
Gravity 應用場景
舊系統資料介接
- 平行化進行聚合和關聯工作，放大舊系統資料供應量能、實現高吞吐
- 資料結果在應用執行前準備好，隨選即用
- 應用請求直接從經過邏輯處的理資料產品讀取
- 快取機制支撐，同時供應多個應用，不衝擊數據來源資料庫
批次處理效率
- 資料平均發送處理，避開傳統資料撈取作業時產生的重大效能衝擊
- 資料源讀取一次即可實現多重發佈
- 快取機制同時供應多個應用，不會衝擊數據來源資料庫(高吞吐)
- 動態 API 簡化資料管線設計與部署，讓資料庫管理人員更敏捷地提供數據給應用程式開發人員
多資料源處理
- 根據應用服務的需求進行資料供應
- 支援資料庫或非資料庫、結構化資料或非結構化資料
- 異質資料聚合處理，可根據消費端需求轉換數據類型
- 支援多段式邏輯處理，取代傳統 ETL/ELT 作業
- 低延遲，以接近即時速度同步資料
多雲混合
- 同時支援地端、雲端、多雲架構
- 資料源只需發佈一次，即可利用快取機制同時供應多個遠端應用，節省大量頻寬
- 大幅降低延遲度，資料以接近即時速度同步至遠端
- 可因應不同地區法令過濾篩選特定資料
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