在这个充满不确定的时代，唯一可以确定的就是企业的数字化转型
数字经济时代，数据生产要素已经明确作为劳动力、资本、技术和土地之后的第五大生产要素，成为推动经济发展的核心力量。数字化转型成为企业高质量发展的重要引擎，促进数字技术与实体经济深度融合也已成为国家“十四五”规划的重要内容。
与此同时，新冠疫情的爆发与蔓延给无数行业带来冲击，让越来越多的行业、企业看到数字化建设、管理、运营的必要性。在这个充满不确定的时代，唯一可以确定的就是企业的数字化转型。而对于进入数字化转型阶段的企业而言，数据采集同步能力成为桎梏企业通往精益之路的巨大技术阻碍。
拥抱实时数据管理，是数字化转型的必然选择
一方面，企业的精细化运营过程中对实时数据的需求在不断膨胀。实时数据能够帮助企业以最快速度收集来自传感器（如工业领域的机器转速、温度、压力、流量等）、股票行情、服务器日志、传统数据库甚至是大数据平台系统的数据，体现企业收集数据的能力和效率。以实时或近乎实时的方式挖掘和输出有价值的信息，对企业快速做出决策有着重大意义。
另一方面，随着生产设备和技术的智能化升级、全球市场加速变化、各行业内实时数据采集与计算相关标准的提升，批处理式的数据架构趋于瓶颈化，需要构建实时数据架构体系以实现“换挡加速”。
工具缺乏，自研成本高，企业实时数据采集同步面临严峻挑战
企业在实时数据采集同步过程中面临着以下的挑战：
1. 传统数据采集工具单一（例如OGG）、封闭、兼容性弱、非高可用；传统数据传输工具性能差、稳定性低、响应慢。
2. 缺乏专业数据采集同步工具，数据采集工具自研难度、成本高、易用性不够，配套工具集成难度大、单独采购成本高，且与实时数据同步工具衔接复杂；
3. 缺乏数据采集经验，数据采集覆盖面不全、粒度无法满足自身业务要求；
4. 数据获取实时性不够，数据采集到到业务可用时效不确定，多端数据采集不规范；
5. 缺乏统一的数据管理与数据加密方案，数据维护成本高；
6. 实时开发门槛高，技术人员需要深入学习计算引擎的底层知识，当业务逻辑比较复杂时，还需要了解离线与实时如何结合使用，对开发人员技术能力要求较高。
InfoMover实时采集同步，逐个击破采、传痛点，最大化数据价值释放
InfoMover实时采集同步是睿帆科技基于开源CDC组件Debezium之上，自主研发的国产化实时数据采集分布式数据传输工具。
InfoMover提供数据源/目标端配置、数据采集/同步（注：数据采集表示数据流式采集；数据同步表示同构或异构数据库间数据同步）任务管理、实时监控、数据一致性校验、项目用户权限管理和安全审计等功能，具备可扩展、高并发、低延迟、数据库低消耗、高可用、数据重采、对各类数据库兼容性强等特征，适用于金融、保险、通讯、政府、电商等行业实现数据实时采集、数据迁移/流转、数据治理/数据资产管理、数据库辅助备份等目标，助力于打通各个数据孤岛壁垒，实现数据价值最大化。
基于日志的CDC，保障数据一致性和实时性
Change Data Capture（变更数据捕获）的技术方案非常多，目前业界主流的实现机制可以分为两种：一种是基于查询的 CDC（DataX、Sqoop，kettle），即离线调度查询作业批处理。这种实现机制无法保障数据一致性，查的过程中有可能数据已经发生了多次变更；并且不保障实时性，基于离线调度存在天然的延迟。
而InfoMover实时采集同步采用的正是另一种实现机制：基于日志的 CDC，即实时消费日志流处理。这一机制使得InfoMover与传统数据采集工具相比有以下优势：
1. 确保捕获所有的数据变更。
2. 以极低的延迟生成变更事件，同时避免因为频繁轮询导致 CPU 使用率增加。
3. 不需要更改数据模型，例如 ‘Last Updated’ 列。
4. 可以捕获删除操作。
5. 可以捕获旧记录状态以及其他元数据，例如，事务 ID（具体取决于数据库的功能和配置）。
安装方便、操作简单，大幅降低使用门槛
InfoMover安装简单方便，支持Docker构建发布，即开即用；支持滚动升级，在不影响正常任务的条件下可完成组件升级，做到升级无感知。
页面操作简单易用，指引清晰明确，减少用户使用过程的学习成本。采集过程的数据统一存放在Kafka消息集群中，并接受安全管控，并具备再流转到用户指定的二级Kafka消息集群的能力，助力Flink等工具达到实时计算的目标。数据同步过程，针对数据库对象（如表）的结构做了DDL做明确指引，即提供自动处理也具备提供用户手动执行等指引。
低功耗、高可用、高安全
系统资源消耗低：经基准测试验证，数据采集过程中InfoMover服务1个核2G内存60Mbps带宽最大可以运行20个采集任务。注：具体情况还需根据客户实际环境做相应验证。
高可用：系统由最少三个节点组成，一或两个节点故障，任务自动跳转至正常的节点上；整体服务故障重启后任务自动从上次断点停服开始继续工作，任务具备自愈能力。支持手动任务数据重采，一旦发生不可预知的情况导致任务失效，可以通过一键“数据重采”恢复任务，从任务级别迅速恢复业务。
高安全：系统提供项目用户及鉴权等管理能力；具备对所有操作行为进行安全审计（记录用户信息、各种行为与操作，帮助安全审计人员回顾审查工作中存在的安全漏洞及隐患）能力；数据采集汇总到Kafka集群保存过程提供鉴权机制包括SASL/PLAIN, SASL/SCRAM等，确保数据只开放给下游合法申请人；后台日志做脱敏处理，防止敏感信息外漏。
系统辅助功能齐全：监控涵盖集群组件状态、任务状态、日志管理、数据质量等，帮助运维尽早尽快发现故障和问题。
更强大的兼容能力，支撑更多实际业务场景
目前，InfoMover 2.4版本可以满足多种数据库不限于Oracle（10g/11g/12c/19c/21c）、MySQL（5.7/8.X）、PostgreSQL（9.5.x/9.6.x/10/11/12/13/14）、TiDB（4.0.10）之间的数据同步，满足推送数据至Kafka（2.8/3.X）等消息集群等能力，并在金融资讯部门、通信运营部门数据流转处理等场景中得到实践。
InfoMover，价值不止于桥梁
对于企业而言，InfoMover不仅是数据间流转的稳定可靠“桥梁”，能够为实时计算提供高效高质量的数据支持，助力企业数字化转型，还具备以下两方面的意义：
1.实现数据从传统MPP架构升级到大数据平台、湖仓体系的有利支撑。
近两年来，湖仓一体的概念兴起，企业开始逐步关注数据平台架构问题，更强调通过统一的架构，依托一个一站式的多模型数据平台来解决数据湖、数据仓库多样化的数据分析场景。InfoMover实时采集同步是实现数据从传统MPP架构升级到大数据平台、湖仓体系的有利支撑。
2.保障数据安全，助力国产化替代。
数据已经从资源化到资产化，到现在进入要素化时代。而数据安全是一项基础保障，InfoMover实时采集同步可以构建另类数据备份、容灾和迁移模式，保障数据安全，助力国产化替代。
典型案例
证券行业数据资源较丰富，并且业务发展中对数据的依赖程度也较高。随着业务发展，证券公司逐步意识到大数据在企业战略中的作用和地位，并在大数据应用领域快速布局。作为未来业务发展的重要技术支撑手段，大数据技术、各应用分析模型和算法等将逐渐走进证券公司各项日常运营活动中，凸显“数据驱动业务”的重要地位。
广发证券成立于1991年，是国内首批综合类证券公司，自1994年开始一直稳居全国十大券商行列，是市场上具有较高影响力的证券公司之一。而随着公司业务发展，各部门对实时数据访问及计算的需求日渐增长，如日间客户资产实时查询、客户交易实时提醒、开户流失挽回、反洗钱及异常交易监控等业务场景，均需实时计算能力支持。因此，为了满足Level2行情，委托交易、APP行为埋点等业务的实时分析需求，急需借助实时数据分析技术，及时洞察用户旅程，获取业务经营动态与全貌。
针对广发证券当前现状需求，睿帆科技拟通过建设实时数据平台，基于自主研发的InfoMover为其搭建实时数据采集模块，引入数据实时访问及计算的能力，更好地支持业务发展。实时数据平台建设，以实时数据作业为核心，体系化覆盖数据作业的配置、开发、管控等全流程功能。系统初步分为四个模块，分别是数据实时数据采集模块、实时数仓元数据管理模块、实时作业开发模块、实时作业运维管理模块。
此次通过搭建实时数据平台，帮助广发证券全面提高数据敏捷应用开发能力，快速满足对海量数据的实时统计分析需求，使其在数据资产管理、运营管理、客户服务等方面的效率得到快速提升。