企业在数字化转型中会引入众多应用软件来解决不同业务部门的需求。众多的应用软件带来信息孤岛的问题,无法实现数字化转型的业务提效目标。业务集成将不同部门的不同业务流程利用应用集成技术集成在一起,实现跨部门、跨系统、跨企业的流程数据共用 业务集成将不同部门的不同业务流程利用应用集成技术集成在一起,实现跨部门、跨系统、跨企业的流程数据共用。
Integration Platform as a Service (iPaaS),集成平台即服务。腾讯云千帆鹊桥 iPaaS(App Flow)是一个以腾讯云为技术基座,背靠300+伙伴生态,将企业内外部间不同的系统或业务连接到一个统一的平台中,通过复用最佳实践范例、快速搭建系统集成模型实现各个系统间的资源整合、数据编排、业务衔接等功能,满足企业轻量级、全方位、高灵活度的一体化系统集成需求。
客户画像 | 鹊桥iPaaS核心优势 | |
行业客户 | 客户数量中等 工业、制造、政府、教育领域居多,系统逻辑复杂,有较多老旧自研系统,历史包袱沉重 过去的集成方式以自研开发,或ESB总线集成方式为主,成本非常高,需求迭代非常慢 |
通过项目集成、数据集成、API网关等能力,解决企业新老系统集成、复杂网络环境打通等问题 |
SaaS伙伴客户 |
客户数量大,有较多定制化集成需求 |
通过图形化界面降低技术门槛,快速响应定制化集成需求 |
渠道、ISV客户 | 客户体量更大,在下沉市场和客户关系维护优势明显 各个领域均有涉及,数字化转型程度偏低,各渠道和ISV在部分SaaS单品上有不同优势 集成方式以原厂或ISV自己交付为主,通常通过自建工具或定制化开发支持,当性价比不高时可能会拒绝需求 |
通过微连接模板和生态市场,支持需求场景单一,无开发能力客户的0代码交付 |
针对不同的落地场景支持四种部署方式:公有云版本打通云上应用、通过安全网关能力打通云上云下系统、运行态私有化部署在本地,设计态在云上、完全私有化部署。
业务挑战:应用集成协议适配成本高、部署运维困难。应用之间呈网状连接,集成复杂度高系统间流程分离,人工干预成本高。集成项目开发、联调周期长,定制化强、伸缩性差。场景方案:SaaS连接器:预置主流SaaS平台协议转化功能。在线调试:提供秒级应用调试能力,辅助开发调试。弹性伸缩:支持横向动态扩缩容,最大化资源使用率。业务价值:协议转换透明化,0成本实现协议适配。降低调试周期,加速集成开发。提升部署运维效率,支撑业务快速增长。
业务挑战:数据处理引擎部署/运维成本高。异构数据源适配难,数据频繁导入导出。跨数据源映射与关联逻辑复杂,流程编排易用性与维护性。 场景方案:多数据源连接器,异构数据开箱可用,语义丰富的数据映射与关联操作。结构化外部数据建模,无需数据导入导出·在线调试、云上一键部署。 业务价值:连接异构数据成本低,在线开发调试方便高效。丰富语义组件,逻辑一目了然·一键部署,运维成本低。
业务挑战:传统软件功能独立,耦合度高,无法直接连接,例如:SAP、Oracle。企业自研系统未提供开放接口,阻塞应用集成。场景方案:传统应用连接器插件:预置SAP、Oracle等传统软件插件。数据库支持:支持主流数据库协议,Oracle、Mysql、MangoDB等。文件对接:支持FTP协议,提供文件采集器。业务价值:打破传统软件与自研系统应用集成限制·进—步打通数据孤岛,实现数字化融合。
业务挑战:企业内系统部署在公有云、私有云、边缘云,多云、混合云常态下,网络拓扑结构复杂。不同网络的系统互联互通难,专线成本高。数据敏感度高,公网传输无法满足安全要求,网络代理存在安全风险。场景方案:安全网关:高等级加密、多链路冗余的数据传输通道,支持主流的SaaS和传统软件集成协议。分布式计算架构:设计态和运行态分离,节点级细粒度调度,实现分布式处理。 业务价值:打破地域限制和架构局限,让价值全域流通。保障业务数据的安全和集成链路的可靠。
数据同步
数据同步是指在特定时间点将一组特定的数据从一个系统迁移到另一个系统的行为。数据同步模式允许开发人员创建数据自动迁移集成服务;业务人员和开发人员可以通过配置集成应用,自动化的将特定范围内的数据传递到下游应用;创建可重用的服务可以为开发和运营团队节省大量时间。 例如: 把销售机会数据从一个旧式 CRM (客户关系管理) 系统迁移到新的 CRM 实例。 把销售订单数据从一个 CRM 组织迁移到另一个组织。 从 ERP (企业资源计划) 同步产品主数据到 CRM 系统中。
数据广播
数据广播是在连续的,接近实时或实时的基础上将数据从单个源系统移动到多个目标系统的行为。本质上,它是一对多的单向同步。通常,“单向同步”表示1:1关系。但是,广播模式也可以是1:n(n大于1)的关系。 例如: 当一个销售机会在 CRM 中被标记为成功关单的时候,应在 ERP 中创建销售订单。
数据聚合
数据聚合是从多个系统中接收数据,并将该数据移动或复制到一个系统中的行为。为实现这种场景,可以每天运行多个数据迁移进程,挑战在于需要保持数据的准确性,一致性。 数据聚合的方式是从多个系统中提取和处理数据到一个应用最简单的方式。 例如: 从多个 CRM 实例中提取数据,同时确保数据一致性的基础上出相关报表。 构建一个可从多个系统收集数据的 API。
数据双向同步
双向同步是将两个或多个不同系统中的两个或多个数据集合并为一个识别不同数据集存在的系统的行为。当不同的工具或不同的系统必须在同一数据集上完成不同的功能时,这种类型的集成很有用。使用双向同步共享数据集可以使用两个系统,同时在整个系统之间保持一致的实时数据视图。 例如: 对齐 ERP 和 CRM 两个系统中的业务订单数据。 降低手动解决数据不一致导致的业务影响的复合成本。
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系统对接
一品一档
检验证明
电商管理
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