大数据时代的数据共享与交换平台 - Primeton DI - 特点与优势

完全图形化设计,基于元数据驱动,直观可控

企业在实施数据集成项目时往往面临大批量的异构数据,原始通过手工编写代码或者采用数据库存储过程的方式通常也可实现简单的数据集成功能,但随着项目实施范围不断扩大,项目面临不可控。

Primeton DI提供了基于SWT的数据变换和模型设计工具,开发人员只需在图形化环境中通过拖拽方式就可以描述复杂的数据变换和任务流程,不需要进行任何编码,业务人员也可非常容易的了解数据的流向。系统提供超过40个数据处理组件,应对各种复杂处理。

同时引擎基于元数据驱动,可以对一系列的数据交互流程进行统一管理,对技术层面和业务层面的元数据进行存储,支撑了决策支持系统、数据治理等业务的实施。

灵活的调度配置

调度及相关配置简单、灵活、易用;支持灵活的、多角度的模型作业调度机制,包括事件、数据库就绪、文件到达和计划调度以及手工触发。Primeton DI不但可以调度自身的数据集成引擎,更可以调度第三方ETL工具,如:DataStage和PowerCenter。

多角度的运行监控

监控平台提供了总揽全局的总体监控和明细型的计划监控以及事件监控;可视化的多维度作业运行监控,使得极佳的易用性获得最大限度推广;提供调度环境多个DI引擎的资源监控,包括CPU占用、内存使用、磁盘空间等信息。

完善的资源监控体系

数据集成平台有完善的资源监控功能,可以对管理服务器、调度服务器、代理服务器以及物理机器的CPU、内存等资源进行全面的监控和管理,另外也通过配置监控服务器的连接状态等,通过对这一系列资源的监控,可以保证在第一时间发现系统存在的问题,并且及时排除,保证系统的正常运行。系统采取web的监控界面,包括对作业和资源的监控,监控界面展现内容直观、信息丰富,最大程度的方便了产品的使用者。

多种作业流处理体系

♦         作业流分支实现对作业流更精准的控制。在构成一个作业流的诸多作业中,可以对每一个作业依据参数、作业执行状态、作业返回码等要素进行控制,从而实现对作业流更精准和复杂的控制,满足实际项目多种运用场景的需要。

♦         作业流嵌套。作业流可以引用作业流实现作业流的依赖要。

♦         作业/流优先级选项/VIP通道。在事件、计划调度和直接运行作业时可指定作业或作业流的优先级,并按优先级运行。

Job自动化

支持Oracle、DB2、SQL Server等主流数据库;能自动生成ETL Job、存储过程以及DI数据处理模型,提高开发效率,规范开发过程。

企业级性能和高扩展性

数据处理的性能往往是数据集成项目关注的重点,性能是保证数据中心数据实时性的关键。Primeton DI具有强大的数据转换效率,在大负荷的任务执行中仍然有良好的性能,并行执行能力使其所能处理数据的速度可以得到趋近于线性的扩展,轻松处理大量数据。与此同时基于数据流的数据处理模型更能最大程度的发挥各个DI处理单元的处理能力。

提供集群服务,可以把负载分布到多个业务模型引擎和任务调度引擎上,大规模并行处理使其能够适应大规模企业级应用,具有很高的扩展性。

可配置的均衡负载机制

一个数据处理模型在一组引擎上运行的时候,可以通过配置实现模型的均衡负载运行,最大化的发挥DI引擎的处理能力,以及协调集群的处理能力,提高数据处理的吞吐率。

开放的架构,易于使用的二次开发接口

提供了简单易用的二次开发接口,用户可以很容易的定制开发各种数据转换和任务组件,并能在应用中实现对Primeton DI的调用执行。同时提供JavaScript的集成能力,通过JavaScript图元方便用户嵌入任意的JS数据处理脚本。

可视化调试和性能监控

Primeton DI提供了图形化的调试和监控工具,可以直观显示任务的执行,可以实时检测系统在各环节的数据处理性能,并以曲线图的方式显示。

全面的变化数据捕获和数据抽取策略

如何捕获增量数据往往是实施数据集成项目非常重要的问题,Primeton DI提供了基于时戳、基于触发器、全文比对等各种方式的变化数据捕获机制,提供批量抽取、实时抽取、定时抽取等各种数据抽取执行策略。

跨平台和丰富的数据源支持

平台采用Java开发,可以运行在SUN Solaris、HP-UX、IBM AIX、AS/400、OS/390、 Sco UNIX、Linux、Windows 等各种操作系统;支持Oracle、 Sybase、SQL Server、DB2、Informix、OleDB、Text、Excel、XML、CSV、Access、Foxbase、FoxPro、Dbase、Interbase等各种数据源。


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