上週，某大型零售企業的開發團隊在整合新CRM系統時遭遇了嚴重瓶頸。前端團隊反覆詢問後端"這個接口的參數結構是什麼？"，而運維人員則因缺乏清晰的API文檔無法及時排查數據同步問題。最終，本應兩週完成的集成項目拖延了近一個月。這不是個例——在API驅動的企業數字化轉型中，文檔缺失已成為阻礙效率的關鍵瓶頸。本文面向企業IT負責人、後端開發工程師和系統架構師，探討如何讓API文檔從"負擔"變為"資產"。
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API開放需求 在企業數字化轉型過程中，異構系統之間的連接是信息化階段不可或缺的一環。通過應用API，企業能夠實現不同系統、平台和應用之間的數據交換與功能調用，從而形成端到端的業務流程協同。然而，很多企業在集成第三方供應商的業務系統時，經常會遇到供應商不提供API接口的困境。作為企業的IT管理者，我們必須理解供應商的立場，並採取合適的技術措施來應對這種挑戰。本文將從供應商心態、集成技術措施、以及如
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一、qData 數據中台概覽 在數字化轉型的大背景下，數據已經成為企業最核心、最具價值的資產。qData 數據中台，作為企業數據治理與應用的關鍵平台，憑藉高性能與創新理念脱穎而出。它秉持 “高效、安全、靈活、開放” 的設計原則，致力於為企業打造一站式的數據解決方案。 qData 數據中台具備多方面優勢：在 數據接入 上，能夠廣泛兼容主流數據庫與消息隊列，確保異構數據順暢匯聚；在 數據建模 上，提供
昵称 吳大同
在數字化轉型的背景下，企業對數據中台的要求越來越高——既要兼容信創環境，又要在性能上經得起大規模業務的考驗。qData 數據中台商業版針對這些關鍵問題，設定了一系列清晰的技術指標和性能指標。 一、技術指標 1. 架構與兼容 信創適配：核心模塊已在國產 X86 CPU、國產操作系統及達夢數據庫環境下完成兼容性驗證。 多引擎支持：批處理（Spark）與流處理（Flink）雙引擎共存，可按業務場
昵称 吳大同
在企業數據架構中，PostgreSQL憑藉其強大的擴展性、事務一致性以及對JSON、GIS、時序數據的原生支持，已成為常見的開源數據庫之一。然而，真正的挑戰並非PostgreSQL本身的性能，而是如何高效、實時地將MySQL、TiDB、SQL Server、API等多源數據聚合到PostgreSQL中，構建統一、可信、可分析的數據資產。ETLCloud通過"ETL+CDC（Change Data
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過去，企業數據集成大多采用ETL（提取、轉換、加載）批處理模式，即在夜間或業務低峯期將數據從業務庫同步到數據倉庫。然而，在數字化轉型的浪潮下，實時推薦、實時風控、實時監控等場景要求數據能在秒級甚至毫秒級內得到處理和分析。 ETLCloud作為一個專業的數據集成平台，提供了強大的實時數據集成與ETL處理能力，能夠高效採集業務系統的增量數據並進行實時轉換。然而，在實際應用中，任何處理平台都會面臨資源（
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數據脱敏即將一些敏感信息通過加密、格式化等方式處理，展示給用户一個新的或是格式化後的信息，避免了敏感信息的暴露。 一、接口脱敏註解 針對接口數據實現脱敏加密，只加密，一般此方案用於數據加密展示。 1.1 註解介紹 註解 作用域 描述 @Sensitive 實體 脱敏加密註解，表示接口返回這個實體的值進行脱敏處理 1.2
昵称 JEECG低代碼平台
隨着 AI 技術的快速發展，用户對 以算法驅動的 AI 搜索相關能力需求日益增長。AI 搜索開放平台已提供20+原子化服務能力，可靈活組合搭建AI搜索。本期發佈將重點解決用户在代碼開發中的不便，通過集成 dsw 能力，新增 notebook 功能，為用户提供更便捷的代碼編寫、調試及運行環境，進一步提升服務調試體驗。 一、產品能力 1. 文檔解析服務 支持文檔、圖片分鐘級解析，針對 PDF、DOC、
昵称 阿里雲大數據AI
一、背景 在構建企業級數據架構時，將SQL Server數據庫的數據同步至數倉數據庫（如Oracle）是一項至關重要的任務。這一過程不僅促進了跨系統數據的一致性與可用性，還為數據分析、商業智能以及決策支持系統提供了堅實的數據基礎。 二、SQL Server的用户信息數據同步至Oracle數據庫實操 假設我們現在有個業務場景，需要將SQL Server的用户信息數據同步至Oracle數據庫中。可以使
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SQL Server，作為一款功能強大的關係型數據庫管理系統（RDBMS），在企業級應用中佔據着舉足輕重的地位。它不僅提供了可靠的數據存儲與管理能力，還集成了高級數據分析、報表服務、集成服務以及商業智能等功能，為複雜業務場景提供了全面的解決方案。 SqlServer核心特性 高性能與高可用性：SQL Server通過先進的查詢優化器、並行處理技術和內存數據庫功能（如In-Memory OLTP
昵称 RestCloud
本文根據9月25日雲棲大會--《通義基於MaxCompute進行大模型數據管理及處理》演講整理而成，演講信息如下： 演講人：曾劍元通義實驗室系統研發總監 主要內容： _AI數據的特點，跟傳統大數據的區別_ _通義實驗室為什麼基MaxCompute來構建我們的數據平台_ _通義實驗室的大模型的數據平台架構_ AI數據區別於傳統數據的三個特點 第一個特點是數據組織的無標準。像傳統大數據基本上是一個大寬
昵称 阿里雲大數據AI
在實時計算領域，很多業務邏輯天然適合“事件驅動”模式：當事件到達時觸發處理、在某個時間點觸發補償或彙總、根據狀態變化發出告警等。Apache Flink 為此提供了強大的 ProcessFunction 家族（KeyedProcessFunction、CoProcessFunction、BroadcastProcessFunction 等），它們在算子層面同時具備“事件處理 + 定時器 + 狀態”
昵称 代碼匠心
在當前企業數字化轉型的浪潮中，打破數據孤島、實現異構數據庫間的數據高效流轉已成為提升業務敏捷性與決策效率的關鍵。許多企業在要將 Oracle 數據庫中的海量數據準確地同步至TiDB 分佈式數據庫時遇到了挑戰。這一過程不僅要求數據的絕對一致性，還對同步效率、運維成本和控制靈活性提出了極高要求。 選擇一款強大的ETL工具是成功的關鍵。本文將詳細闡述如何利用ETLCloud這一企業級數據集成平台，構建一
昵称 RestCloud
數據湖架構概述：從傳統模型到 2025 年新範式 數據湖作為存儲海量異構數據的中央倉庫，其架構設計直接影響企業數據價值的釋放效率。傳統數據湖架構主要關注數據的存儲和管理，而 2025 年的數據湖架構已經演變為更加智能化、自動化的綜合性數據平台。 數據湖本質上是一個存儲庫，允許企業以原生格式存儲各類數據，包括結構化、半結構化和非結構化數據。與傳統數據倉庫相比，數據湖採用“讀時模式”（schema-o
昵称 鏡舟科技
在製造業數字化轉型浪潮中，數據已成為核心生產要素。然而，系統割裂、數據滯後、開發運維成本高等問題，卻像頑固的 “數據枷鎖”，阻礙着企業發展。ETLCloud與 CDC功能，以創新技術為利刃，精準破除這些難題，為企業打造高效、智能的數據處理體系。 一、ETLCloud與 CDC 功能深度解析 1.ETL 功能：全流程數據治理專家 RestCloud ETLCloud 具備全流程數據處理能力。從數據抽
昵称 RestCloud
本文檔旨在超越理論層面，從實施和交付的實戰視角，深入剖析集成平台即服務（iPaaS）與企業級API網關的融合應用模式。文檔將清晰界定兩者的角色邊界，闡述融合架構的核心價值，並提供詳盡的部署模式對比、實施路線圖以及最佳實踐，旨在為企業構建現代化、高效且安全的集成與API交付能力提供 actionable 的指導方案。 一、核心概念界定：分工與協作 在融合架構中，iPaaS和API網關並非替代關係，而
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在數字化時代，API（應用程序編程接口）已成為企業連接服務、數據與創新的核心紐帶，是驅動業務增長和構建生態系統的關鍵資產。有效的API管理能力，決定了企業能否安全、高效、規模化地利用這一資產。本文旨在系統性地闡述提升企業API管理能力的核心要素、實施步驟與最佳實踐，為企業數字化轉型提供清晰路徑。 一、 理解API管理的核心價值 API管理遠不止於技術部署，它是一套涵蓋API的設計、開發、部署、運維
昵称 RestCloud
本次我們來講述下如何利用API網關作為核心安全組件，系統性地構建、部署和運維企業級API數據安全防護體系。將涵蓋安全架構、關鍵功能的技術實現、交付實踐以及運維監控，確保安全策略能夠有效落地。 一、為什麼是API網關？ 在微服務架構和數字化轉型背景下，API已成為數據交換的核心通道，也因此成為攻擊者的首要目標。API網關作為所有API流量的唯一入口，為實現統一的安全治理提供了絕佳的戰略位置。 技術價
昵称 RestCloud
API管理所呈現的新範式、新趨勢。這次我們從交付和實施的實戰視角，重點分析iPaaS與API管理融合所帶來的優勢、挑戰以及具體的落地路徑，為企業在數字化轉型中構建敏捷、高效、統一的集成能力提供指導。 一、從孤立的工具到融合的能力 傳統上，API管理（APIM）與數據/應用集成（EAI/ESB）常被視為兩個獨立的領域，由不同的團隊使用不同的工具管理。iPaaS的演進正在徹底打破這種壁壘。 傳統挑戰：
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近年來，企業數字化轉型加速，SaaS應用如雨後春筍般涌現。從客户關係管理（CRM）的 Salesforce，到人力資源管理（HRM）的 Workday；從國內協同辦公的釘釘、飛書，到財務系統的金蝶雲、用友雲；企業不再依賴單一系統，而是廣泛採用多個垂直領域的 SaaS 工具來提升效率。 然而，SaaS 帶來的“便利”背後，隱藏着數據孤島的情況出現。 一、SaaS 爆發：便利與複雜並存 當企業同時使用
昵称 RestCloud
我們先來看一個常見的現象，大家也可以看下當前是否也遇到這類情況。 某大型製造企業在推進數字化轉型過程中，面臨一個典型的困境：生產系統的實時工單數據存於MySQL，倉儲物流使用SAP HANA，客户行為日誌流經Kafka，而集團BI分析依賴的卻是每月手動導出的Excel報表。多個團隊嘗試用腳本拼接數據，結果導致數據延遲嚴重、口徑不一，甚至出現財務對賬偏差。更棘手的是，當安全審計要求追溯某條銷售記錄的
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在當今的數字化時代，金融行業面臨着數據安全與數據孤島的雙重挑戰，需要將分散在不同系統和數據庫中的數據進行安全且高效的整合，以實現數據的統一管理和深度分析。Kingbase作為一款金融級數據庫，以其卓越的安全性和穩定性為企業提供了可靠的數據存儲解決方案。而ETL數據集成技術則是實現數據同步與整合的關鍵手段。本文將詳細介紹如何通過ETL技術實現從Kingbase數據庫到Greenplum同步。 —、E
昵称 RestCloud
JSON 工具是一個用於處理 JSON 數據格式的配置化組件。它通過可視化配置可以實現數據的初始化、解析、轉換和傳遞，能有效降低直接操作代碼的門檻和出錯概率。 常見的應用場景 1、外部系統接口集成與數據轉換 在與外部系統（比如第三方服務、合作伙伴API、遺留系統）進行數據交互時： • 解析外部返回數據: 當調用外部接口獲取到JSON格式的響應後，你可以用這個組件來解析。通過“結構定義”
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