什么是数据集成？

这是最常见的数据集成方式。它包括以下三个步骤：

1. 提取 (Extract)：从各种异构数据源中提取所需数据
   
2. 转换 (Transform)：对提取的数据进行清理、转换和规范化，使其符合目标数据存储的格式和要求
   
3. 加载 (Load)：将转换后的数据加载到目标数据存储中，如数据仓库或数据湖

与 ETL 不同，ELT 先将原始数据加载到目标数据存储中，然后再进行转换。这种方式更加高效，尤其适用于大数据场景。

从各种数据源持续获取数据并加载到目标数据存储中。常用于实时数据集成场景。

 将数据从一个数据存储复制到另一个数据存储，以实现数据备份、高可用性或数据分析等目的。

 在不进行物理数据移动的情况下，通过虚拟化技术将分散的数据源呈现为统一的数据视图，供应用程序访问。

提供一个集中式平台，供不同的数据提供者发布和共享数据，数据消费者可以在此订阅所需数据。

数据集成是指将来自不同数据源的数据进行整合，提供统一的数据视图，通常用于支持商业智能和数据挖掘应用程序。数据仓库是实现数据集成的一种特定架构方法，其中来自异构数据源的数据被提取、转换并加载到中央存储库或数据仓库中。

数据仓库方法提供了一种紧密耦合的架构，数据在单一可查询的存储库中进行物理协调，从而高效地解决查询。然而，对于频繁更新的数据集，这种方法可行性较低，因为需要持续重新执行提取-转换-加载 (ETL) 过程以实现同步。

近年来，出现了更多松散耦合的数据集成方法，这些方法提供统一的查询接口来访问原始数据源中的实时数据，而不是维护单独的数据仓库。这更符合面向服务架构 (SOA) 的原则。

数据集成是将来自不同数据源的数据进行整合的更广泛概念，而数据仓库是通过提取、转换和加载数据到中央存储库来实现数据集成的特定架构方法。数据集成是过程，数据仓库是基础设施。

在边缘计算环境中，数据可能在通过互联网连接的不同分布式节点之间传输，需要独立于云的特殊加密机制。边缘节点也可能是资源受限的设备，限制了安全方法的选择。此外，需要从集中式自上而下的基础设施转向分散式信任模型。

云用户将其敏感数据托付给第三方提供商，这些提供商可能没有足够的措施来防止未经授权的访问、入侵或泄露。云用户还面临着遵守某些数据保护法规或标准（如 GDPR 或 HIPAA）的合规风险。此外，云用户对其云资源的管理、配置或优化方式可能缺乏可见性和控制权，并且他们可能无法根据特定需求或偏好对云服务进行定制或修改。

在将数据集成到内部和云环境之间的过程中，确保数据在传输和同步过程中的安全性和完整性是一个挑战。需要强大的监控工具和流程来监控系统运行状况并解决可能影响数据安全性的任何集成问题。

随着组织越来越依赖第三方 SaaS 应用程序和定制集成，维护这些集成的安全性是一个挑战。随着 SaaS 产品的发展，集成可能需要重新审视和更新，昂贵且耗时。设计可扩展且灵活的集成，以适应未来的变化且不会影响安全性，是一个重要的考虑因素。