实时数据中心

随着数字化转型的持续深入，数据孤岛问题已逐渐成为主要的阻碍，同时业务对数据需求日益增多，传统的数据交付因其周期长、资源投入大而成为交付瓶颈，如何快速打通数据流转通道，发掘数据价值，已成为企业竞争力的关键因素。

借助 Tapdata 的实时数据中心，您可以将分散在不同业务系统的数据同步至统一的平台缓存层，可为后续的数据加工和业务提供基础数据，从而构建一致、实时的数据平台，连通数据孤岛。

架构介绍

随着源库承载的任务增多，为最大限度地降低数据提取对源库的影响，同时契合组织对数据分层治理的理念，Tapdata 根据数据流转顺序，将实时数据中心分层如下：

分层	说明
源数据层	Tapdata Cloud 将来自不同业务系统的数据源，抽象为统一的数据源层，它是打通数据孤岛的第一步。更多介绍，见连接数据源。
平台缓存层	通过将源库的表数据提前同步到的平台缓存层，后续可直接通过平台缓存层直接给业务提供数据，避免在数据加工时直接读取/操作源库的数据（如合并表），可极大降低对源库所属业务的影响。
平台加工层	如需对数据进行深度定制化的加工/运算（如生成宽表），您可以将平台缓存层的数据表拖动至平台加工层来操作，从而生成最终业务要用的模型数据。
数据目标和服务层	Tapdata Cloud 将支持作为目标的数据源集中展示在数据目标和服务层，您可以将加工后的数据提供给业务使用，从而为企业构建统一的数据服务平台。

使用流程

您只需简单几步的拖拽式操作，即可完成配置：

1. 配置数据中心存储。
2. 同步数据并合并。
3. 将数据发布为 API 或发送到仪表盘。

提示

由于线上版本采用 MongoDB Atlas 作为中间数据的存储组件，且 MongoDB Atlas 未通过中国区域服务，您可以联系我们，获取 Tapdata 的本地部署方案来构建实时数据中心。