5 月 18 日，RestCloud 在其成立六周年的當天，發布了 " 新一代（智能）全域數據集成平台 "。
根據業内專家、學者和從業者通過實踐和研究總結，數據集成大體可以分爲 4 個階段：早期階段、數據集成軟件工具、企業級數據集成平台、現代數據集成平台。
數據集成平台經曆了從手動方式到自動化工具再到企業級數據集成平台的發展曆程，現代數據集成平台已經成爲企業數字化轉型的重要工具之一。
一、數據集成平台的新發展方向
随着人工智能的不斷發展，數據集成平台将向數據集成智能化邁進，RestCloud 認爲 " 智能 + 數據集成 " 将開啓數據集成的第五階段。尤其是以 ChatGPT 爲代表的新的生産力革命的出現，爲數據集成技術的發展和應用帶來了新的機遇和挑戰。
GPT 不僅對數據分析領域産生了重大影響，對數據集成領域同樣有着重要的影響。GPT 的出現與 RestCloud 一直強調的業務用戶能夠自主構建數據管道的理念是一緻的，GPT 使得業務用戶構建數據管道成爲現實。
随着 GPT 大模型的發展，數據對于企業來說将變得更加重要。數據集成平台不僅可以爲 GPT 提供訓練數據，還可以實現數據的自動化訓練和驗證。同時 GPT 的發展又會反過來促進數據集成平台易用性的降低。
而數據集成平台未來的發展方向至少體現在以下 9 個方面：
人機協作和智能輔助：數據集成平台結合 GPT 大模型技術，實現人機協作和智能輔助功能。例如，通過自動化的數據映射和轉換，智能推薦數據集成方案，提供智能化的數據集成建議和優化策略，從而提升用戶的工作效率和數據集成的質量。
智能化數據集成：利用人工智能技術，使數據集成過程更加智能、自動化，降低用戶的工作負擔，提高效率和準确性。
自助式數據管道構建：賦予業務用戶能力，讓他們能夠自主構建、管理和維護數據管道，實現更靈活、快速的數據集成。
大模型集成：集成更多先進的大模型技術，如 ChatGPT，以增強數據集成平台的智能化和自動化能力，提供更強大的數據處理和分析功能。
數據質量管理：數據集成平台依賴 GPT 的能力将更有利于提供更高的數據質量管理能力，包括數據清洗、數據驗證和糾錯等方面。通過提供數據質量監控和管理功能，智能幫助用戶發現和解決數據質量問題，确保數據的準确性和可信度。
數據安全和隐私保護：随着數據集成的不斷增加，保護數據安全和隐私成爲至關重要的方向。數據集成平台通過使用 GPT 技術來加強數據的安全性，采取有效的隐私保護措施，确保數據在集成過程中得到充分的保護和合規處理。
多源數據及應用集成：随着混合雲的發展，企業的數據來源将更加多樣化，多源數據集成成爲一個重要的發展方向。數據集成平台需要具備能夠連接、整合和處理多種數據源以及應用的能力，包括結構化數據、非結構化數據、實時數據等，從而實現全域數據集成。
實用性和商業價值：注重研發實用性和商業價值的産品和解決方案，滿足用戶需求，解決實際業務問題，幫助企業實現數據集成的目标。
可擴展性和靈活性：随着數據規模和業務需求的增長，數據集成平台需要具備良好的可擴展性和靈活性。它應該能夠适應不斷變化的數據環境和業務需求，支持快速集成新的數據源和應用，同時具備良好的可定制性和擴展性，以滿足不同企業的特定需求。
RestCloud 的願景是全方位降低用戶使用門檻，讓業務人員能夠像專業的數據工程師一樣玩轉數據，使數據成爲更進一步的生産力提供支撐。
經過一年多的持續叠代，RestCloud 的最新産品（智能）全域數據集成平台，集成了 ChatGPT 技術，爲客戶提供更加智能化的數據集成解決方案。未來，RestCloud 還将集成更多的大模型，不斷提升平台的智能化水平。
二、新功能介紹
新一代（智能）全域數據集成平台除集成 ChatGPT 技術，在功能上做了大量的優化工作。1、重構數據處理組件，讓數據處理組件操作更合理，效率更高。2、重構了整個數據集成社區，構建一個更利于大家交流和探讨的社區。3、推出數據處理組件生态，該生态不僅包括組件開發工具，RestCloud 還提供最新研發的幾百個數據處理組件和流程模闆，集成了大量的主流業務系統和 SaaS 應用，接下來，RestCloud 還會不斷的集成更多應用和組件。
新一代（智能）全域數據集成平台主要 7 項重大升級 : 包括 3 個新增加功能和 4 項優化
新增加功能爲 :
1、智能構建數據管道
自然語言交互智能構建數據管道不但是用戶的夢想，也是數據集成平台研發人員的夢想，雖然拖拽式數據管道構建已經大幅降低了數據管道的構建成本，但是相對于自然語言交互即可以讓 AI 智能幫助我們構建數據管道仍然存在較大的體驗差距，而新一代（智能）全域數據集成平台深度容入了 ChatGTP 的人工智能技術，普通業務用戶通過簡單描述需求我們即可幫助用戶構建出數據管道，寫 SQL、優化 SQL、構建數據管道，寫腳本、自動實現數據映射等能力。
通過以下這些業務場景，看下集成 ChatGTP 的數據集成平台是如何智能構建數據管道：
讀取存儲城市數據表、存儲國家數據表，變更将兩種表記錄合并，輸出亞洲和歐洲國家的所有城市，并将結果保存到指定的數據庫。
打開流程設計器，打開 AI 對話框，通過自然語言描述任務，自動生成任務任務流程。
1. 讓 ChatGPT 根據客戶數據自動編寫郵件并發送
2. 讓 ChatGPT 自動幫我們格式化數據并形成報表發送出去
3. 讓 ChatGPT 自動幫我們分析數據并進行彙總
4. 讓 ChatGTP 幫我們把數據進行對比分析找出差異并自動發送給業務人員
5. 自動化生成 GPT 所需要的訓練數據，自動進行微調訓練
更多的應用場景我相信我們的用戶将了解的比我們更多…
2、分鍾級數據服務發布
在最新版本中，RestCloud 憑借在 API 領域的強大技術實力，爲數據集成平台帶來了優越的數據服務解決方案。
借助 RestCloud 專業的 API 低代碼開發平台，僅需幾分鍾，即可構建強大的數據即服務平台（DaaS），爲業務提供快速、高效的數據支持。
3、兼容遷移 kettle
在不斷的在探索中，RestCloud 深知，目前使用 kettle 的用戶都要經受數據集成平台出現故障不能告警的痛苦，但卻苦于找不到一款能真正替換 kettle 的 etl 工具，而今天 RestCloud 宣布通過融合 GPT 技術，已經實現了大部分 kettle 流程的無縫遷移到 RestCloud 數據集成平台，在接下來的版本，RestCloud 就會推出 kettle 流程遷移工具。
優化功能爲：
1、毫秒級實時同步
在 CDC 實時數據同步領域，RestCloud 進行了重大升級，大幅提升了性能和用戶體驗，同時修複了之前版本存在的問題。
1. 極高的性能：通過優化算法和技術，RestCloud 實現了毫秒級實時數據同步，使數據能夠以更快的速度從源系統到達目标數據倉庫。用戶可以即時獲取最新的數據，支持實時分析和決策。
2. 輕量化部署：相比其他實時數據集成平台，RestCloud 的 CDC 實時數據同步解決方案非常輕量化，無需依賴複雜的組件如 Kafka。這降低了系統的複雜性和運維成本，讓用戶能夠快速搭建實時數據集成環境。
3. 靈活的數據源支持：RestCloud 的 CDC 實時數據同步能夠與各種主流數據源無縫集成，包括常見數據庫、MQ、API 等。
4. 可靠的數據一緻性：CDC 平台 RestCloud 重新設計了數據的一緻性和完整性保障方案，确保在實時同步過程中數據不會丢失或損壞。
5. 簡化的操作和管理：用戶能夠快速配置和監控實時數據同步任務。無論是設置同步規則還是監控同步狀态，都能以直觀的方式完成，減少了用戶的學習曲線和操作難度。
CDC 實時數據同步能力能夠幫助用戶輕松構建實時數據倉庫，并實現高效、可靠的數據集成。
2、離線數據傳輸性能優化
此外，RestCloud 的數據集成平台經過大量的性能對比測試，展現出了無與倫比的速度和效率。
通過先進的自動分片和多通道并行傳輸算法，RestCloud 能夠使數據集成變得更快、更穩定。無論是批量數據處理還是實時數據同步，都能以閃電般的速度滿足用戶的需求。RestCloud 數據集成平台與 DataX、Kettle 進行從 MySQL 傳輸到 MongoDB 的數據對比測試中，RestCloud 分别用 100 萬、500 萬、1300 萬、2000 萬數據量進行多次壓測，RestCloud 數據集成平台平均比 Kettle 快 26%。
3、ETL/ELT/CDC/ 調度 /API 發布一體化架構整合
在數據集成同步任務中，選擇 ETL、ELT 還是數據中台一直是個令人猶豫的選型問題。如今，RestCloud 的平台爲您提供了一個全新的解決方案，将 ETL、ELT、CDC、和 API 發布集成到一個統一的平台上。
無論需要進行數據抽取、轉換和加載，還是希望在目标系統中進行數據處理和分析，RestCloud 的一體化架構可以根據具體需求選擇 ETL 或 ELT 的方式，同時結合 CDC 實現實時數據同步，通過靈活的調度功能實現任務的自動化管理，還可以方便地發布和管理 API。
這種一體化架構不僅簡化了數據集成的複雜性，還提高了工作效率和數據質量。用戶不再需要在不同的工具和平台之間切換，而是可以在一個統一的環境中完成所有的數據集成任務。
4、滿足金融級高可用架構優化
在架構上 RestCloud 提供了更加完善的技術方案，同時也對産品進行了相應的架構調整讓産品可以支持金融級高可用方案、實現了管理、調度和執行節點的分布式部署架構，實現資源在多節點中的動态調度。
通過這種架構，系統能夠在多個節點上平衡負載，提高性能和可用性。管理節點負責整個系統的監控、配置和管理，确保系統的穩定運行。
調度節點負責根據負載情況和資源需求，動态地分配任務和資源到可用的執行節點。
執行節點是實際執行計算任務的節點，它們根據調度節點的指令執行任務，并将結果返回給管理節點。
這種分布式部署架構能夠有效地提高系統的并發處理能力和容錯性，确保系統在高負載和故障情況下依然可靠運行。
三、共建數據集成良性發展生态
全域數據集成平台的發展離不開生态的構建和合作，RestCloud 推出了數百個數據集成組件，集成了近百家主流應用系統，爲用戶提供了廣泛的選擇和靈活性，用戶隻需簡單下載和安裝這些組件，即可輕松實現與主流業務系統和 SaaS 的數據打通，數據可在分鍾級内彙入到數據倉庫中。
這一開放生成的策略爲用戶提供了更快速、高效的數據集成體驗，加速數據流動和彙聚，實現數據價值的最大化。通過構建完善的生态系統，我們緻力于爲用戶提供更廣泛、更便捷的數據集成解決方案，與合作夥伴共同推動數據集成平台的進一步發展。
在數據集成領域中，很多廠商僅僅對開源産品進行簡單的封裝或者制作粗糙的産品，今天，RestCloud 推出的 " 新一代（智能）全域數據集成平台 "重新定義了數據集成産品的應用标準。
這标志着 RestCloud 在數據集成領域又邁出了堅實的一步，該平台可爲客戶在數倉建設、數據治理等方面提供更可靠、高效的幫助，實現客戶的數字化戰略，從而讓用戶獲益。
RestCloud 未來将繼續開放共享其技術和産品，與合作夥伴一起幫助更多的大中型企業實現數字化戰略。
