数据和应用程序集成的融合就在这里

在过去的 20 年里，硬件、软件和数据之间的关系发生了巨大变化。

对您的业务也有影响。硬件、软件和中间的一小部分数据的简单性，包含在一个大盒子里的单个系统中，今天的范例是无法识别的。

这些变化始于 2000 年左右，当时我们进入了 VMWare、管理程序和早期云时代。企业开始关注软件，硬件的作用开始缩小。虽然这引发了 DevOps，但软件和数据仍然作为一个整体存在。

在过去的五年中，开始时的进化变化迈出了巨大的一步。今天，硬件不再是任何对话的最前沿。企业投资的少数大软件？它们已经被分解成数百个更小、高度复杂、敏捷的应用程序、系统，甚至是云中的微服务。这种四分五裂的应用程序格局为集成市场注入了活力，并推动了iPaaS（集成平台即服务）的大规模采用，以轻松重新连接关键工作流和流程。但是数据！数据成为结缔组织，确保数百个分散的系统作为一个智能整体协同工作，支持各种业务流程。DataOps——用于实施数据管理和集成的一组实践和技术——迅速出现。

考虑这种新范例的一种方法是，我们现在拥有 500 架无人机的机队，而不是派出五架大型喷气式飞机沿着预定的飞行路径缓慢行驶。它们可以自由地向任何方向移动，重组为一个整体，根据需要分成几组，并解决任何障碍——无论是否预料到——在他们的道路上。而且都是即时的。

也就是说，如果您可以连接它们。你可以吗？

在新世界中，StreamSets 通过复杂的数据管道将数据传输到由 webMethods.io 连接和编排的应用程序。数据漂移和单一体验

这种新现实的一部分是，所有这些数据和所有这些系统都在以不可预测的方式不断移动。“数据漂移”是指这些意外和未记录的更改中断流程和损坏数据。它可以像从 10 位数字到 12 位数字 ID 级联通过数万个应用程序的转换一样简单，或者更改 IP 地址格式会中断数据进入仪表板并且数周或数月未被发现。

但数据漂移也可以揭示新的机会。就像随数据漂移以确保两端都没有中断一样——这样您就可以加速创新。这就是 StreamSet 所做的。

StreamSets 与webMethods一样，并未硬连接到它所连接的系统中。因此，无论数据是需要存储在 Amazon Redshift、Snowflake、Google BigQuery 还是任何其他系统中，StreamSets 都可以在运行时动态推断模式，并在模式更改时进行调整而不会中断。这种智能数据管道是自我修复的结缔组织，可以在需要的地方获取数据。.

但这只是故事的一半。回到现实世界中，数据集成中有许多不同的模式——从批处理、流式处理、CDC 等等——拼凑而成的技术格局导致了巨大的碎片化。没有合适工具的数据工程师最终会不断调整以保持事物的可见性和稳定性，这会拖累资源和创新。StreamSets 为解决所有这些模式的 DataOps 带来了一种综合方法。

这仍然只是故事的一半：可以说，解读数据并采取行动是关键所在。这是应用程序集成介入事件驱动的自动化工作流和编排以转换和激活数据的地方。添加一个强大的集成平台可以让您的数据提供更好的可见性和洞察力、与客户的实时互动、优化的流程以及顺畅的合作伙伴和供应商交易。

webMethods + StreamSets = 更好的集成，更快的创新
就 webMethods 和 StreamSets 而言，1 + 1 实际上大于 2。数据和应用程序的碎片化——在企业规模和具有高级安全性的情况下——最终由单一供应商在混合集成空间中解决，涵盖数据、应用程序、 B2B 和 API。这种能力的一个很好的用例是使用IoT 的企业，其设备中有不断流动的复杂数据漩涡。在许多情况下，这些设备不会发送单个数据点，而是发送由温度、运行时间、转速、振动增量公差和许多更复杂的机械计算组成的涡流。

StreamSets 打开连续的数据管道，用于无缝摄取和分析云数据仓库中的数据。来自分析的智能和见解可用于更新设备维护、技术人员派遣、自动重置等应用程序，webMethods.io驱动业务逻辑以关闭循环。

所以当事情即将失败时，你已经知道了。已订购更换件，已安排维护，已通知供应商，并捕获数据以进行级联分析，以更新从产品到流程的所有内容——完全自动进行，根本没有任何停机时间。