企业有了ELT就不需要ETL了？别被忽悠了
10月26日，北京站源创会，聊聊高性能计算与大模型推理 最近几年,ELT(Extract, Load, Transform)这个词在数据圈里挺火。有些人甚至说,有了ELT,ETL(Extract, Transform, Load)就该退出历史舞台了。作为一个干了十多年ETL的老兵,我觉得有必要说道说道。 先说说这两个概念。ETL是先把数据抽取出来,经过处理转换后再加载到目标系统。ELT则是先把原始数据加载进来,然后在目标系统里做转换。乍一看,ELT似乎更高效,毕竟少了中间环节。 ETL架构，大
企业如何通过ETL工具实现主数据的同步
10月26日，北京站源创会，聊聊高性能计算与大模型推理 1、 主数据的定义与重要性 主数据，作为企业的核心数据资产，涵盖了客户、产品、供应商、员工等关键业务实体信息。这些数据的稳定性、共享性和对决策的影响力，使其成为企业运营和战略决策不可或缺的基础。主数据的质量与一致性直接关系到企业运营效率、客户体验及市场竞争力。 2、ETL在主数据同步中的优势 面对主数据同步的迫切需求，ETL（Extract, Transform, Load）技术因其灵活性、可扩展性和高效性，成为众多企业的首选方案。特别是
什么是ETL?什么是ELT?怎么区分它们使用场景
10月26日，北京站源创会，聊聊高性能计算与大模型推理 ELT和ETL这两种模式从字面上来看就是一个顺序颠倒的问题，每个单词拆开来看其实都是一样的。E代表的是Extract（抽取），也就是从源端拉取数据；T代表的是Transform（转换），对一些结构化或者半结构化的数据进行一些处理，比如数据加密、字段转换、映射、拼接等操作；L代表的是Load（加载），也就是将数据写入到目标系统中。 ETL、ELT处理流程 我们先来了解下ETL，ETL流程是从不同的源系统中提取（Extract）原始数据，然后
ETLCloud携手ClickHouse：高效的数据查询效率
10月26日，北京站源创会，聊聊高性能计算与大模型推理 自从大数据处理技术走进大众视野、开源项目Hadoop的出现，以前受制于数据库处理能力的大数据技术蓬勃发展，传统关系型数据库所构建的数据仓库，被以Hive为代表的大数据技术所取代，随着技术不断发展，Hadoop虽然带来了诸多便利性，但是其臃肿和复杂的体系使得在海量数据和高时效性的压力下有点力不从心。这时，一款高性能、MPP架构、列式存储、具有完备DBMS功能的OLAP数据库ClickHouse诞生了。ClickHouse可以在存储数据超过2
第三方供应商不提供API接口？教你四步破解集成难题
10月26日，北京站源创会，聊聊高性能计算与大模型推理 API开放需求 在企业数字化转型过程中，异构系统之间的连接是信息化阶段不可或缺的一环。通过应用API，企业能够实现不同系统、平台和应用之间的数据交换与功能调用，从而形成端到端的业务流程协同。然而，很多企业在集成第三方供应商的业务系统时，经常会遇到供应商不提供API接口的困境。作为企业的IT管理者，我们必须理解供应商的立场，并采取合适的技术措施来应对这种挑战。本文将从供应商心态、集成技术措施、以及如何保持长期合作关系的角度，分四步来破解这个
iPaaS全面选型指南
10月26日，北京站源创会，聊聊高性能计算与大模型推理 专业iPaaS厂商产品方案 专业iPaaS厂商指的是只专注于投入到iPaaS产品研发的创新型企业(如RestCloud)。专业公司不仅具备了丰富的行业集成经验和深厚的专业知识，更以其独特的视角和专注的态度，成为了iPaaS领域的佼佼者。相比于那些综合性软件企业，他们更加专注于iPaaS产品的研发和创新，从而在这一领域中取得了卓越的成就。 专业的iPaaS厂商的研发团队深入探索集成技术的前沿，以创新的精神和务实的态度，不断推动iPaaS技术
4个实用的数据同步方法
10月26日，北京站源创会，聊聊高性能计算与大模型推理 如今处于大数据时代，数据是企业运营的核心。随着业务的扩张和用户规模的增加，信息孤岛问题慢慢地显现了出来，企业内部各部门或系统间数据无法有效共享和整合，数据在组织内部形成一个个孤立的数据岛屿。而为了消除数据孤岛，实现数据的共享和一致性，以便在各种场景下都能访问到最新、最准确的数据，就需要进行数据同步。数据同步是指在不同数据源或数据系统之间，通过一定的机制或方法，确保数据的一致性和实时性。数据同步可以由工作人员从源端数据源里手动同步到目标数据
什么是iPaaS？iPaaS选型、落地及案例分析
10月26日，北京站源创会，聊聊高性能计算与大模型推理 在iPaaS行业摸爬滚打已经8个年头了。从最初的技术支持做起，到现在负责整个集成项目的规划和实施，我见证了iPaaS技术在国内的快速发展。今天，我想和大家深入聊聊iPaaS这个话题，希望能给正在考虑数字化转型的企业一些参考。 什么是iPaaS？ iPaaS全称是"Integration Platform as a Service"，翻译过来就是"集成平台即服务"。这个概念最早是由Gartner在2011年提出的，但在国内真正开始受到广泛关
ERP系统是什么？ERP系统如何与数据库对接？
10月26日，北京站源创会，聊聊高性能计算与大模型推理 ERP系统的定义 1.企业ERP系统标准的定义来自于其英文原意，即企业资源规划(Enterprise Resource Planning)。企业资源计划系统是一种集成的软件系统，旨在帮助企业管理其资源。它可以协调各种不同的业务流程，例如供应链管理、采购、库存管理、财务和人力资源。 2.对企业资源进行有效共享与利用的系统，通过信息系统对信息进行充分整理、有效传递，使企业的资源在购、存、产、销、人、财、物等各个方面能够得到合理地配置与利用，从
ESB是什么？企业ESB升级到iPaaS的必要性！
10月26日，北京站源创会，聊聊高性能计算与大模型推理 在文章的开始前，我们首先要思考一个问题：从"烟囱式"架构、SOA架构、微服务架构。服务架构为何一直在变化演进？ ESB是什么？ 在过往企业中最常见的SOA 架构实现的一种方式 ------ 企业服务总线 ESB (全称 Enterprise Service Bus) 。在 SOA 架构下，随着业务越来越复杂，服务越来越多，他们的调用关系会非常复杂，为了理清这一团错综复杂的内容，ESB 企业服务总线便应运而生。通过下图可以发现，所有服务皆和
数据源对接，这个工具能满足你
10月26日，北京站源创会，聊聊高性能计算与大模型推理 在数字化时代，数据已成为企业决策和业务优化的关键。而数据源对接则是获取高质量、全面数据的重要途径。数据源对接能够将各种来源的数据进行标准化处理，统一接入并进行整合分析，为企业提供更加准确、可靠的数据支持。其重要性不言而喻。 一个好的数据源对接能够避免重复生产数据库，减少资源和功能的浪费，提高数据处理的效率，减少人工操作和错误，提升系统的自动化水平。还能实现内外部系统的无缝连接，促使不同系统之间能够更好地集成和协同工作。让企业能更加准确、全
如何让数据清洗工作变得简单
10月26日，北京站源创会，聊聊高性能计算与大模型推理 在数据驱动的商业世界中，数据清洗是确保分析准确性的关键步骤。然而，数据清洗过程往往繁琐且容易出错。现在，有了ETLCloud，数据清洗变得简单、高效。本文将探讨数据清洗的常见问题，并展示ETLCloud如何成为解决这些问题的理想工具。 数据清洗的重要性 数据清洗，也称为数据预处理，是数据分析过程中不可或缺的一部分。它涉及到识别、修改、替换或删除不正确、不完整、不精确、不相关或缺失的数据。高质量的数据清洗可以显著提高数据分析的准确性和可靠性
使用ETL进行数据接入的方式
10月26日，北京站源创会，聊聊高性能计算与大模型推理 数据接入 数据接入，作为现代信息技术架构中的一个关键环节，指的是将来自不同源头的数据整合到统一的数据平台或系统中。这一过程不仅是技术上的挑战，也涉及到组织结构、业务流程等多个层面的协调与优化。通过有效的数据接入，企业能够实现跨部门、跨系统的数据共享，为决策支持、业务分析等提供坚实的基础。 在实践中，数据接入通常包括以下几个步骤：首先是对源数据的理解与准备，这一步骤要求对各种数据格式（如CSV、JSON、XML等）、存储方式（如关系型数据库
API自动化测试平台：企业API管理的得力助手
10月26日，北京站源创会，聊聊高性能计算与大模型推理 随着微服务架构和分布式系统的广泛应用，软件系统的复杂性不断增加，传统的手动测试方法已经无法满足快速迭代和高质量交付的需求。API作为系统间通信的核心，其稳定性和可靠性对于整个软件系统至关重要。因此，API自动化测试平台应运而生，它们提供了一种高效、可重复且可靠的测试手段，能够模拟各种请求，验证API的行为和性能，确保软件系统在各种条件下都能正常工作。 一、RestCloud iPaaS API自动化测试平台定义 在当今高度数字化的商业环境
ETLCloud+Doris组合：数据集成，更简单更高效
10月26日，北京站源创会，聊聊高性能计算与大模型推理 在现代数据驱动的业务环境中，高效的数据集成与处理是企业成功的关键。随着数据量的快速增长和多样化需求的增加，传统的数据处理工具已经无法满足企业的需求。ETLCloud与Doris的组合为企业提供了一种简单而高效的数据集成解决方案，助力企业在数据处理和分析方面迈向新的高度。 一、Doris简介 Doris是一款现代化的分布式数据分析引擎，具有高性能、高并发和易扩展的特点。它特别适用于实时数据分析场景，并支持大规模的数据聚合、查询和分析。Dor
ETLCloud搭配MySQL | 让关系型数据库更智能
10月26日，北京站源创会，聊聊高性能计算与大模型推理 在现代数据处理领域，ETL技术和云服务正迅速成为数据管理的核心。本文将探讨如何将 ETLCloud 与 MySQL 配合使用，将不同来源的表转移到另一张表中，以最大限度地提升关系型数据库的价值和性能。 一、前期准备 环境 首先确保MySQL源数据库能够稳定运行，并且具备对外访问的权限，准备好需要传输和接收的数据库与表 二、ETLCloud平台配置 连接源数据库（MySQL） 登录ETLCloud平台，选择进入"数据源管理"模块，点击左上角
提升数据管理效率：ETLCloud与达梦数据库的数据集成
10月26日，北京站源创会，聊聊高性能计算与大模型推理 达梦数据库的核心优势在于其强大的数据处理能力和高可用性设计。它采用先进的并行处理技术，支持大规模的数据操作，同时具备出色的事务处理能力和数据安全保障。此外，达梦数据库还提供了丰富的功能模块，如数据备份、恢复、监控等，确保用户在各种复杂环境中都能实现高效的数据管理。达梦数据库以其卓越的性能和安全性，赢得了广大用户的信赖。作为一款国产数据库，其特点包括： 高性能 达梦数据库采用了先进的并行处理技术和优化算法，使得数据查询和事务处理速度非常快。
解密可观测行业中的语义规范 — 代码世界中的“语言艺术”
10月26日，北京站源创会，聊聊高性能计算与大模型推理 可观测行业中的语义规范 语义规范可以说在我们生活中无处不在，它为某种语言或文化中的单词和短语提供了一致的意义，以促进更清晰的交流。 而在计算机世界中，语义规范也同样甚至更加关键，因为屏幕上的文本缺乏更丰富的对话环境——没有语调或肢体语言可以解读，这使得误解更容易发生，也让接手他人代码变得具有挑战性。 在可观测领域，语义规范同样重要，它可以确保一致性和清晰度。 定义和示例 在可观测领域，语义规范指的是遥测数据及其属性的命名标准。它们定义了用
单集群 100 节点！资源占用远小于 Grafana Mimir —— GreptimeDB 海量数据写入性能报告
10月26日，北京站源创会，聊聊高性能计算与大模型推理 GreptimeDB 在行业标准测试 Prometheus-Benchmark 当中以 100 个 8c16g 规格节点的集群，在 datanode 峰值水位为 CPU 38% 、内存 40% 的负载下，承接了每秒约 4000 万点 的写入流量。总体活跃时间线 6.1 亿条 ，每十分钟更新 615 万条时间线，在测试的 1.5 小时内均能稳定写入。 （图 1：GreptimeDB 数据采入） 测试结果说明 GreptimeDB 的架构设计
Python + OpenTelemetry，观测你的特斯拉！
10月26日，北京站源创会，聊聊高性能计算与大模型推理 本样例较长，将分为两个部分，此文为第 1 部分：从 Tesla Owner API 导出指标到 Greptime。 项目概述 OpenTelemetry 作为一套行业领先的监控应用和网络的统一标准，能帮助开发者轻松捕获和跟踪关键数据，深入了解系统的运行状态。如果你还不太了解 OpenTelemetry 及其应用场景，可以参考我们之前的博文，了解相关基础知识。 本篇文章详细展示了使用 OpenTelemetry 监控 Tesla Model
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