核心數據一致性達99.99%、開發效率提升50%、運維成本降低70%——這是中控技術採用 Apache SeaTunnel 構建數據採集框架及相關數據服務體系後的實測成效。
上週 Apache SeaTunnel 線上 Meetup 上，中控技術工程師崔俊樂分享了這家大型工業 AI 平台型公司的實踐經驗。我們已將視頻內容整理成文，供行業同仁參考借鑑。
作者簡介
崔俊樂，中控技術股份有限公司數據技術主管。擁有多年數據領域工作經驗，深度參與集團級數據平台的規劃、建設與技術演進。在大數據技術的採集、存儲與計算方面具備深厚的架構與實踐經驗。作為SeaTunnel的深度實踐者，他將分享如何利用該工具在企業內部構建高效、統一的數據鏈路，驅動數據技術方向的落地與創新。
中控技術 1993 年創立於杭州，三十年一直圍着流程工業轉，今天給自己的新定位是"驅動流程工業的工業 AI 平台型公司"，客户主要是化工、電力、製藥園區的 DCS、PLC、MES 系統。換句話説，裝置裏每一度電、每一滴酸、每一次閥門動作，都要先過公司的採集層，才能往後談工藝優化、碳排計算和 AI 預警。
困境：業務與技術的雙重枷鎖
業務側最怕"起點掉鏈子"。數據採集作為數據工作的起點與基石，採集的穩定性和效率，直接影響數據資產的價值密度。採集一旦不穩，後面所有數據資產直接貶值。
業務側把這些問題拆成三句話：
- 數據質量不佳，影響市場判斷；
- 數據應用落地慢、數據接入效率低。
- 實時數據應用存在延遲，影響業務運行。
而這與公司在技術側遇到的挑戰分不開：
- 採集挑戰：入湖成本高、週期長，無法快速交付。
- 開發挑戰：需要開發不同的代碼，影響開發效率。
- 運維挑戰：技術組件多，運維成本高。
破局：為何選擇SeaTunnel
為了解決這些問題，中控技術進行了數據採集工具的技術選型。內部打分只看結果，在經過多方對比之後，中控技術選擇了擁有眾多優勢的 Apache SeaTunnel：
- 全面的連接能力：擁有豐富的Connector生態，官方支持上百種數據源/目的地的讀寫。
- 集羣高可用與穩定性：分離模式架構，即使單個Master或者Woker節點異常，也不會影響採集任務的持續性。
- 數據一致性保障：支持Exactly-Once語義，並能通過CheckPoint機制實現任務異常後的自動斷點續傳。
- 強勁的吞吐性能：具備出色的分佈式數據處理能力，通過簡單配置即可調整並行度。
- 可觀測的運維體驗：提供了豐富的監控指標，並可集成 Prometheus、Grafana和AlertManager。
還有不可忽略的一點是，Apache SeaTunnel 學習門檻比 Flink 低，上手較快。經過評估技術後，Apache SeaTunnel 成為中控技術新的採集底座。
實踐：核心實施細節
為了使 Apache SeaTunnel 更貼閤中控技術在流程工業領域的業務場景需求，公司對其進行了深度優化，圍繞工業數據採集的高實時性、強穩定性及多協議適配性等核心訴求，開展了一系列針對性增強，充分發揮其在工業 AI 平台數據服務體系中的支撐作用。
關鍵優化
- jvm_master_options
例如圍繞內存管理和 GC（垃圾回收）開展的優化。在內存管理上，限制元空間大小並配置堆內存 Dump 以分析 OOM；GC 方面，選用 G1 收集器，通過日誌、停頓時間、堆佔用率、字符串去重、線程數、分區大小等參數調優，平衡 GC 開銷與應用性能，保障內存使用效率與應用穩定性。
- hazelcast-master.yaml
hazelcast-master.yaml優化涵蓋多方面：通信上設最大重試與端口重試次數保障穩定；線程和日誌配置提升資源利用與追溯性；調心跳間隔、故障檢測閾值增強集羣故障感知；啓用Map持久化，用HDFS存儲，配S3信息確保數據可靠存儲訪問。
延遲處理
針對Oracle-CDC延遲問題，中控技術從三方面進行了優化。
首先，關注Logminer日誌切換頻率，建議將其控制在每小時十次左右，過於頻繁的切換易引發長時間延遲。
其次，對於QPS值極高的表，考慮將其拆分到新的SeaTunnel任務中，以減輕單任務壓力。
最後，進行參數優化，涉及connection.pool.size、log.mining.strategy、log.mining.batch.size、log.mining.sleep.time等參數，通過合理調整這些參數來提升Oracle-CDC的性能，減少延遲情況的發生。
任務示例
- MySQL-CDC 數據同步任務配置
- Oracle-CDC 數據同步任務配置
運維體系
在運維體系上，中控技術也進行了一系列優化，用 Prometheus 和 Grafana 進行可視化集羣監控和任務監控。
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集羣監控 ✅節點狀態：需實時監控節點狀態，確保Worker節點無異常下線，保障集羣處理能力； ✅集羣吞吐：監控集羣整體的SourceReceivedQPS和SinkWriteQPS，掌握數據流入與流出速率，評估集羣負載； ✅資源狀態：監控集羣節點的CPU、內存，為資源擴容或優化提供依據； ✅網絡健康度：通過監控內部心跳與通信延遲，確保集羣網絡狀況良好。
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任務監控 ✅任務運行狀態：要實時檢查所有任務的運行狀態（Running/Failed/Finished），這是監控的最基本要求； ✅：數據同步量：監控任務的SourceReceivedCount和SinkWriteCount，實時掌握每條數據流水線的吞吐量； ✅延遲時間：這是CDC任務最關鍵的指標之一，當採集端發生持續延遲時發送告警。
頁面還是熟悉的Grafana，只是數據源換成了 Apache SeaTunnel 自帶的 Metrics API。
產品集成
集成 Apache SeaTunnel 後，中控技術構建了自己以指標管理平台為核心的數據服務架構。
該數據服務架構由數據中台（InPlant ED-DMP）提供數據調度任務管理、流計算服務管理、數據開發、離線 / 實時入湖等能力為底座支撐，依託大數據計算引擎和分佈式存儲運行；同時涵蓋數據標準與質量、資產、主數據、元數據管理等模塊。
指標中心（InPlant ED-metric）為上層提供基礎支撐，指標管理平台基於此構建，具備自助報表、數據門户、數據大屏、指標市場、指標分析、預警監控等功能，最終向上輸出多租户能力、私有云化、規範管理、智能決策四類數據服務，形成從數據底層到服務應用的完整運行邏輯。
成效：收穫了什麼
基於 Apache SeaTunnel 構建專屬數據採集框架與數據服務體系後，中控技術取得了顯著成效，核心收穫集中體現在以下維度：
- 穩定性：從“疲於奔命”到“高枕無憂” 任務故障率明顯降低，核心數據一致性也達到了 99.99% 的較高水平，集羣可用性大幅提升。
- 效率：開發運維效能的倍增 開發效率提升 50%，運維成本降低 70%，數據時效性提升，這些都是實實在在的數據提升
- 架構：資源優化與統一框架 統一了技術棧，不僅架構更清晰，還降低了學習成本。
一句話總結：Apache SeaTunnel 讓數據採集徹底擺脱瓶頸束縛，成為驅動業務創新的核心引擎。
若你正深陷 Sqoop+Canal 架構的痛點困境，中控技術的這些實踐經驗或許能為你照亮前路，助你少走彎路、高效破局。
