从“数据孤岛”到“全域流转”：KaiwuDB 数据分发功能详解

关于数据分发

数据分发，简而言之，就是将数据从源头高效、可靠地传输到一个或多个指定目的地的过程。其核心目的在于，确保需要数据的人或系统能够在正确的时间、以恰当的形式获取到准确的数据，实现数据的共享与同步。

为什么需要数据分发？

• 实时数据共享

集团各部门协同合作，需确保所有数据部门获取最新数据，避免因数据延迟导致的业务决策偏差，如供应链协同场景、IoT 设备运维、营销自动化等。

• 云边端数据协同

终端设备产生的海量原始数据按需（全量或者预处理）同步至云端分布式集群，进行全局数据的建模、预测、分析。

• 实时计算与告警

实时将变更数据主动推送出去，客户端根据业务需求自由订阅数据，进行数据的实时计算、展示与告警。

设计理念与架构

1、 核心设计理念

KaiwuDB 数据分发以**“数据价值最大化”**为核心设计原则，在源端与多目标端之间搭建高效、灵活、可靠的流转桥梁，以最小化传输带宽、时间成本实现最大传输效率，发挥最大数据价值。

• 实时数据驱动，赋能业务即时决策

以 “数据实时流转为业务价值服务” 为核心，确保数据从产生到分发的延迟控制在毫秒级。让业务能基于最新数据做即时决策，将数据的 “时间价值” 最大化。

• 业务场景导向，降低实时数据集成门槛

围绕 “让实时数据集成更简单” 的理念，设计了开箱即用的订阅发布能力：无需用户开发复杂的自定义同步逻辑，通过配置化的方式即可实现跨集群、跨系统的数据实时同步，同时兼容多种技术生态（时序引擎、消息队列、业务应用），让不同业务场景能快速复用该能力。

• 云边端一体化

以 "本地计算 + 按需同步"为核心，边缘侧过滤冗余数据、云端汇聚核心信息，适配工业物联网、车联网等分布式场景。

2、 数据分发流程

KaiwuDB 数据分发流程图

• 核心层

借助 CDC（Change Data Capture，变更数据捕获）技术，精准捕获数据变更，支持基于 SQL 的订阅规则定义（如 WHERE vibration > 阈值的异常数据过滤）。

• 传输层

支持 DDL（数据定义语言，用于数据库结构变更）和业务数据同步分发：

• 发送至 Kafka（分布式消息队列），供第三方应用消费主题数据，支持多端异步数据消费场景；

• 传递至 KaiwuDB 集群 B 的数据订阅模块，实现跨集群的数据同步。

核心功能特性

1、 多维度数据订阅

• 提供全量初始化 + 增量同步双模式；

• 支持基于 SQL 条件的行过滤和列级投影同步。

2、 高可靠传输机制

• 基于 Raft 协议的多副本机制，单点故障后仍可从其它正常节点继续同步；

• 边缘节点断网时本地缓存数据，恢复后自动续传，保障弱网场景可用性。

3、 断点续传

定期保存已处理日志的时间点，在故障恢复时从断点继续同步，避免数据重复或遗漏。

4、 元数据智能映射

自动识别源库表结构变更（如字段增删），同步更新目标端 Schema，保持上下游数据结构一致性。

5、 高效传输

通过实时捕获数据的增量变更，仅传输变化部分，提升数据同步效率。

应用场景与核心价值

1、 部分典型应用场景

2、 核心业务价值

• 提升实时决策

• 打破设备厂商数据壁垒，实现跨部门协同优化，实时数据共享打破信息孤岛，生产、运维、供应链等部门可基于同一数据源协同决策；

• 动态分析与预测，结合历史数据分析趋势并预测潜在问题，提前制定维护计划，减少非计划停机时间。

• 降低系统资源消耗

• 按需订阅关注数据信息，避免全量数据传输，减少 70%+ 云端传输量，带宽成本降低 30%~50%+；

• 边缘计算预处理，进行滤波、聚合或降采样处理，降低云端计算压力。

• 增强业务灵活性

• 支持灵活增减数据源或订阅主题，无需重构系统架构；

• 允许第三方开发者基于实时数据流开发增值应用，加速创新并丰富业务生态。

• 安全合规

支持数据脱敏订阅，符合 GDPR 数据最小化原则，保障车联网等场景的数据安全。