谷云科技提出的 API × AI 战略，聚焦解决企业 AI “看得懂但干不了”的现实问题。该战略以 API 作为企业业务能力的标准载体，通过统一治理，将分散在 ERP、CRM 等系统中的能力结构化、可理解、可执行。在 RestCloud iPaaS 平台的支撑下，AI 不再直接操作业务系统，而是在规则、权限和审计约束下参与业务编排与执行，推动 AI 从数据分析与辅助决策，真正走向企业级、可控的业务

原材料（数据）从不同地方进来，有的需要去掉杂质（数据清洗）、有的需要换个规格（字段转换）、有的需要拼装（数据聚合），最后才能整齐地送到目标仓库中去。它们支持批处理与实时同步、可视化数据映射、跨数据库迁移，以及与 API 集成的混合方案，能够应对 ERP、CRM、财务系统、IoT 平台等多种复杂场景，减少大量自研成本。无论你的企业是刚开始数据治理，还是在做复杂的混合云架构迁移，理解 ETL 并用好它

什么是微服务(API)编排？微服务编排是指把已经开发好的微服务API接口(Restful、WebService、Dubbo、gRPC…)按照一定的业务逻辑和流程进行可视化编排的过程，微服务编排平台会在内部构建一个流程调度引擎进行自动化的调度或者重新聚合为一个新的微服务API进行发布。通过微服务编排可以把已经开发好的API服务无需任何代码就可以进行业务逻辑的重组与重构，可以提升API服务的复用效率实

通过采用分层架构、并行处理、分布式计算和数据质量监控等关键设计原则和技术，可以构建一个高效、可靠和可扩展的ETL系统。本文将介绍一些关键的设计原则和技术，帮助您构建一个可靠、可扩展和高性能的ETL架构。ETLCloud是一款零代码ETL工具，可以快速对接上百种数据源和应用系统，无需编码即可快速完成数据同步和传输，企业IT人员只需简单几步即可快速完成各种数据抽取同步并配合BI工具实现数据的统计分析。

通过ETLCloud数据集成平台来解决TDengine与数仓以及其他数据库的对接问题，ETLCloud它将对TDengine的操作封装成了相应的组件，真正做到了开箱即用，十分的方便。

随着云计算和AI技术的发展，ETL也在向着更智能、更灵活的方向演进，比如自动化的数据映射、智能的数据质量检测等，这些新技术将进一步降低数据集成的门槛，让更多企业能够享受到数据价值释放带来的红利。现代企业的数据来源越来越多样化：除了传统的数据库，还有来自社交媒体的API数据、物联网设备的传感器数据、第三方服务的推送数据等。去年我参与了一个制造企业的企业数据治理项目，客户的痛点很典型：生产系统、质量管

因为随着业务系统越来越多每系统都存储自已的数据无法集中管理和分析如：ERP系统记录着订单和财务，MES管控着生产流程，WMS追踪着库存流转，PLM沉淀着设计数据，而这些系统各自为政，形成了一个个数据孤岛。从小场景开始，积累经验，逐步扩展，最终实现全面的数据驱动运营。：某汽车零部件制造商拥有ERP、MES、ANDON系统，但各系统数据格式不统一，生产报表需要3名员工花费2天时间手工制作。：通过OPC

新一代（智能）全域数据集成平台除集成ChatGPT技术，在功能上做了大量的优化工作。1、重构数据处理组件，让数据处理组件操作更合理，效率更高。2、重构了整个数据集成社区，构建一个更利于大家交流和探讨的社区。3、推出数据处理组件生态，该生态不仅包括组件开发工具，RestCloud还提供最新研发的几百个数据处理组件和流程模板，集成了大量的主流业务系统和SaaS应用，接下来，RestCloud还会不断的

在当今大数据时代，组织和企业需要处理和分析庞大的数据量。和处理的重要工具，它通过数据提取、转换和加载的过程，帮助组织和企业管理庞大的数据量，并支持决策和分析需求。- 数据迁移和数据整合：在系统升级、业务合并或数据迁移时，使用ETL将数据从旧系统迁移到新系统，并确保数据的完整性和一致性。- 数据集成：将来自多个数据源的数据整合到一个统一的目标系统中，消除数据孤岛，实现全面的数据视图。- 数据清洗和转

流数据处理和批数据处理之间的区别主要在于数据的处理方式、时间性、架构设计和适用场景。虽然批处理系统和流处理系统都可以处理数据，但它们处理数据的方式和目的不同，以我们来对“流数据处理”和“批数据处理”进行差异分析。流处理和批处理虽然都可以在内存中处理数据对象，但它们的处理逻辑和设计理念不同，适用于不同的应用场景。（ETL批处理流程图示例）(流处理流程图示例)