构建秒级响应的实时数据架构
实时数据架构的新时代正在到来 。在数据驱动业务已成常态的今天,越来越多企业正在寻求更高性能、更低成本、更简化的数据流通路径。但现实中,从数据库变更同步(CDC),到消息中间件的传输,再到实时计算与分析平台,传统链路往往成本高昂、架构复杂、运维困难。
针对这一挑战,CloudCanal 与 AutoMQ 强强联合,推出全链路实时数据流通解决方案,以全自动化 CDC 工具+ 云原生 Kafka 架构为核心,帮助企业轻松打通从业务数据库到实时计算的全流程数据链路,实现数据同步、传输、消费的全自动、高性能与低延迟。
关于 CloudCanal
CloudCanal 是一款全自研、自动化的数据迁移、同步工具 ,专为实时数据流动场景打造,具备低延迟、高可靠的数据变更捕获(CDC)能力,链路延迟可稳定保持在秒级以内,为企业构建实时数据通路提供坚实基础。
CloudCanal 支持超 40 种主流数据源之间的互联互通,包括关系型数据库、实时数仓、消息中间件、缓存数据库与搜索引擎,覆盖结构迁移、数据转换、全量迁移、增量同步、数据校验与订正、链路监控等全流程,面向企业级场景,提供一站式数据同步解决方案。
核心优势:
- 实时高效:基于强大的 CDC 技术,实时捕获增量数据,将链路延迟控制在秒级别以内,确保数据的实时性。
- 多源端到端同步:支持 40+ 数据源的端到端同步,极大简化链路架构,降低运维复杂度。
- **一站式自动化:**零代码构建任务,自动完成从结构迁移、DDL 同步、数据转换、迁移同步的全流程,依托可视化界面管理,便于快速上线和后期运维。
- 链路稳定可靠:内置丰富的监控与告警机制,并支持断点续传,有效保障数据链路的稳定性,无惧突发状况。
- 数据准确有保障:支持数据校验与订正,进一步保障数据的一致性和准确性,为下游应用提供高质量的数据输入。
- 部署灵活:支持 SaaS 和私有部署模式,灵活适应不同规模与安全需求的团队。
CloudCanal 目前已在金融、游戏、医药、新能源等多个领域广泛应用,帮助企业极大降低实时数据接入的门槛,是构建实时数据基础设施的重要工具。
关于 AutoMQ
AutoMQ 是基于云原生架构重新设计的新一代 Kafka 发行版,已全面开源 ,并与 Apache Kafka 保持 100% 协议兼容,在此基础上带来了高达 10 倍的成本优势与百倍的弹性扩展能力。
得益于共享存储架构,AutoMQ 实现了计算与存储的真正分离,具备更高的性能、更强的可扩展性与更低的运维成本。相比传统 Kafka,AutoMQ 在云上更易部署、更易管理,正在成为云原生环境下的理想替代方案。
作为一个开源项目,AutoMQ 鼓励开发者和企业自由使用、部署与拓展,共建下一代实时数据基础设施。
核心优势:
- 极致成本效能 :借助对象存储与共享计算资源,相较于传统 Kafka 成本降低 90%。
- 内建高可用机制:流量感知的自动均衡与节点自愈,消除热点与单点故障。
- 秒级弹性伸缩:按需扩展吞吐能力至 GB/s 级别,无需重启或重分区。
- 运维零负担:自动完成分区重分配、弹性扩容与状态管理,大幅简化运维工作。
AutoMQ 致力于打造下一代实时数据基础设施,支持企业在金融风控、智能运维、IoT 数据采集、营销分析等场景中实现更快的数据响应与决策能力,助力业务智能化升级。
联合方案:打造真正的一体化实时数据链路
在企业构建实时数据基础设施的过程中,尤其是在自研 CDC 工具 + Kafka 的传统架构环境下,面临着诸多挑战。传统 CDC 方案开发和运维投入大,实时链路复杂且不稳定,难以支撑秒级延迟和敏捷业务需求。Kafka 集群通常需要高配置成本,且易出现消息积压。随着数据成为驱动业务创新的关键资产,企业急需更高效、低成本且可扩展的实时数据解决方案。
为此,CloudCanal 与 AutoMQ 联合提出了一套覆盖全链路的数据流通方案,从数据采集、变更同步,到高性能消息传输与实时消费,实现业务数据库到流处理平台的无缝对接:
- 在数据采集层,CloudCanal 以自主研发的 CDC 技术,支持多种主流数据库的变更捕获,实现秒级数据同步,确保数据的实时可用性与高一致性;
- 在消息传输层,AutoMQ 作为完全兼容 Kafka 协议的云原生流处理引擎,提供高吞吐、低延迟且弹性的消息总线,显著降低消息系统资源成本和运维复杂度;
- 下游实时计算平台如 Flink、ClickHouse 等,可直接消费 AutoMQ 推送的实时流,支撑用户画像构建、实时推荐、风险控制等核心业务应用。
场景示例
- 用户行为分析与推荐:通过 CloudCanal 捕获用户点击、浏览、购买行为,实时投递至 AutoMQ,结合 Flink 实现推荐引擎与实时 BI 报表。
- IoT 数据采集与监控:使用 CloudCanal 将 PostgreSQL 中的设备遥测数据实时同步至 AutoMQ,下游消费方可生成指标、触发告警或执行 AI 推理。
- 交易风控与监测:订单与支付信息通过 CloudCanal 和 AutoMQ 实时流入风控引擎,实现毫秒级的欺诈检测与异常识别。
联合方案带来的业务价值
通过 CloudCanal 与 AutoMQ 的深度集成,企业无需投入大量研发资源搭建复杂链路,即可轻松构建一条高性能、低延迟、可观测的一体化实时数据通路,让数据从产生到消费始终高效流转,有效支撑用户行为分析、实时风控、运营监测等关键业务场景的实时化升级。
- 洞察更及时:通过 CloudCanal 的实时同步能力,数据链路延迟降低至秒级,实现对业务事件的即时响应。
- 成本大幅降低:CloudCanal 消除企业自研 CDC 的高昂成本与运维负担,AutoMQ Kafka 成本节省 50%+,实现双重成本优化。
- 架构更简洁:以 CloudCanal 作为统一入口,一站式打通从数据库到流处理平台的通路,替代分散拼接式方案。
- 创新更敏捷:指标实时更新,模型快速迭代,推荐与风控应用更高效落地。
合作与未来
CloudCanal 与 AutoMQ 携手,将自动化、低延迟的 CDC 数据同步与高性能、低成本的云原生流处理完美融合,共同推动一体化实时数据架构迈向成熟。
通过 CloudCanal 实时数据迁移与同步能力,再配合 AutoMQ,用户可以快速构建现代化、低成本、高性能的 CDC 实时数据通路,进一步加速企业高效发挥实时数据的价值。
目前,CloudCanal 已上线 SaaS 版本,采用 BYOC 部署模式,兼顾部署灵活性与数据安全性,给用户带来轻量、安全的企业级实时数据同步新体验,如果感兴趣的话,欢迎体验:https://www.clougence.com/cloudcanal-saas/
实时数据已成为企业数据能力的新起点。未来,双方将围绕更多企业级场景持续深化合作,打造更快、更稳的基础设施,助力数据真正成为业务发展的核心驱动力。
参考资料
[1] CloudCanal 官网: https://www.clougence.com
[2] AutoMQ 官网: https://www.automq.com

低调大师中文资讯倾力打造互联网数据资讯、行业资源、电子商务、移动互联网、网络营销平台。
持续更新报道IT业界、互联网、市场资讯、驱动更新,是最及时权威的产业资讯及硬件资讯报道平台。
转载内容版权归作者及来源网站所有,本站原创内容转载请注明来源。
- 上一篇
高校行业指标体系建设与AI数智应用方案,详细解析
在数字化转型的浪潮下,高校作为知识创新与人才培养的核心阵地,面临着前所未有的变革机遇与严峻挑战。数据,作为高校的核心战略资源,其价值的挖掘与应用水平,已直接关系到高校的核心竞争力与长远可持续发展能力。 当前,高校普遍面临数据体量庞大但价值释放不足的突出矛盾。一方面,高校在教学、科研、学生工作、人事管理、财务运作、资产配置等多个领域积累了海量数据资源;另一方面,数据分散存储、标准不统一、质量参差不齐、应用场景碎片化等问题,严重制约了这些数据价值的充分释放。因此,如何通过系统化的指标体系建设与人工智能深度融合,实现数据从“资源”到“资产”的根本转变,已成为高校数字化转型的关键命题。 本方案聚焦高校数据全生命周期管理,以指标体系建设为核心,AI应用为引擎,构建从“数据开发与治理”到“指标体系建设”,再到“AI智能应用”的完整技术路径。旨在助力高校实现以下战略目标: 图:方案目标与定位题 方案架构:分层递进的数据价值转化体系 整体架构设计 本方案采用分层架构设计,构建从数据源到智能应用的完整技术路径,形成一个层层递进、高效协同的数据价值转化体系。整体架构具体分为五层: 图:总体架构设计 数据源...
- 下一篇
产品经理如何判断需求的商业价值/优先级?
第一章 背景 产品经理是连接客户与研发团队的关键桥梁。客户的需求来源广泛,可能来自销售、客服、用户访谈,甚至是老板的一句话。而公司资源终归有限,研发人力更是稀缺。面对层出不穷的需求,产品经理无法也不应该照单全收,而是要基于对业务的理解、市场行情及趋势的判断,以及对产品战略的把握,做出取舍与优先级判断,把最具商业价值的需求交给研发去实现。在这个过程中,产品经理既要理解客户的本质需求,又要思考投入产出比、产品长期演进路径等一系列问题,几乎每天都在做权衡与决策,不可避免地会陷入迷茫与犹疑。 在实际工作中,产品经理通常会遇到以下问题: 销售同事在与客户洽谈的过程中,客户提出:“只要能做这个功能,就立刻下单。”为了推动成交,销售迅速将需求转达给产品经理,并希望尽快安排开发。然而此时,产品经理却陷入两难。一方面,无法确认客户是否真的会如承诺那样在功能上线后立即下单;另一方面,从专业的角度来看,这既不是一个典型的共性需求,也不是一个低频使用场景。面对这种模糊不清的价值判断,产品经理很难做出决策:是立即响应,为了可能的订单押注一个不确定的功能,还是坚持标准流程,将其放入需求池中进一步观察和验证?这样的...
相关文章
文章评论
共有0条评论来说两句吧...
文章二维码
点击排行
推荐阅读
最新文章
- CentOS7设置SWAP分区,小内存服务器的救世主
- Springboot2将连接池hikari替换为druid,体验最强大的数据库连接池
- CentOS6,CentOS7官方镜像安装Oracle11G
- CentOS7安装Docker,走上虚拟化容器引擎之路
- Docker快速安装Oracle11G,搭建oracle11g学习环境
- SpringBoot2初体验,简单认识spring boot2并且搭建基础工程
- Linux系统CentOS6、CentOS7手动修改IP地址
- CentOS6,7,8上安装Nginx,支持https2.0的开启
- CentOS7编译安装Cmake3.16.3,解决mysql等软件编译问题
- SpringBoot2编写第一个Controller,响应你的http请求并返回结果