Gartner 2019 年 iPaaS 魔力象限报告解读

企业iPaaS产品支持越来越更广泛的使用场合,正迅速被企业采用以实现混合集成平台策略。这份魔力象限评估了17家供应商,帮助你根据贵企业的要求做出正确的选择。

 

市场定义/描述

 

集成平台即服务(iPaaS)提供的功能使订户(又叫“租户”)能够实施涉及任何组合的云端和本地端点(包括API、移动设备和物联网)的集成项目。这通过开发、部署、执行、管理和监控连接多个端点的集成过程和流程来实现,以便它们可以协同工作。

 

iPaaS功能包括

 

● 通信协议连接件,比如FTP、HTTP、高级消息队列协议(AMQP)和适用性声明1(AS1)/ 2/3/4。

● 面向SaaS和本地套装应用程序的应用程序连接件/适配件。

● 数据格式,比如XML、JavaScript对象标记(JSON)和抽象语法标记1(ASN1)。

● 数据标准,比如管理、商业和运输用电子数据交换(EDIFACT)、Health Level Seven(HL7)和全球银行间资金转账系统(SWIFT)。

● 数据映射和转换。

● 数据质量。

● 路由和编排。

● 集成流程开发和生命周期管理工具。

● 整合流程运营监控和管理。

● API管理。

● 支持各种集成场景,比如应用程序集成、数据集成、B2B生态系统集成、流程集成、物联网集成和机器人流程自动化(RPA)。

 

iPaaS通常用于云服务集成、应用程序集成、数据集成和B2B生态系统集成,并日益用于API发布、移动应用程序集成和物联网等场景。

 

如果iPaaS满足下列条件,Gartner认为它是企业iPaaS(EiPaaS):

 

● 旨在支持企业级集成项目,即需要高可用性、灾难恢复、安全性、服务级别协议(SLA)和提供商技术支持的项目。

● 提供使最终用户能够独立于EiPaaS提供商,自行开发和管理集成的用户体验。这种体验必须支持多种集成角色,尤其是集成专家和临时(ad hoc)集成者。

● 提供执行多种集成场景的功能,包括实时应用程序集成和批量数据集成。

● 提供API管理功能。

● 完全由供应商管理,提供补丁和升级。

● 得到针对战略性整合平台买家的广泛的入市战略的支持,而不是专注于特定的整合场景、行业或地区。

 

EiPaaS可能是一套iPaaS产品,这些产品共同提供必要的功能。然而,客户必须能够直接从EiPaaS供应商处购买所有这些功能,无需与第三方合作,供应商必须至少为这些功能提供一线支持。

 

这个市场只包括在集成应用程序、数据源和API方面提供公共EiPaaS产品供订户使用的供应商。Gartner认为以下几类供应商不属于EiPaaS供应商:仅销售支持iPaaS的软件的供应商,仅提供嵌入在其他“xPaaS”解决方案(比如应用程序平台即服务[aPaaS])中的iPaaS功能的供应商,或者将iPaaS功能嵌入在SaaS应用程序中的供应商。

 

2019年企业集成平台即服务(iPaaS)魔力象限:

 

 

2018年企业集成平台即服务(iPaaS)魔力象限:

 

 

新增和跌出的供应商

 

新增的供应商:Azuqua、Software AG、TIBCO Software

跌出的供应商:Built.io,已被Software AG收购;DBSync、Scribe Software,已被TIBCO Software收购

 

市场概况

 

受iPaaS商机的启发,老牌集成平台软件提供商一直将战略性投资转向iPaaS技术,作为新的业务重心或拓展产品组合。在一些情况下,这通过收购专业提供商而实现,比如最近Software AG收购Built.io以及TIBCO Software收购Scribe Software。

 

一些老牌集成软件供应商充分发挥交叉销售方面的潜力,并竭力保护现有客户群,避免被锐意革新的iPaaS提供商抢走,比如Dell Boomi、Informatica、Jitterbit、SnapLogic和Workato。IBM、Oracle和SAP等大型供应商正日益将iPaaS纳入更广泛的“大型PaaS”解决方案,从而将iPaaS变成广泛云平台的一个支持组件,这种云平台适用于数据和分析、物联网解决方案、智能机器部署及其他场景。普遍的集成技术以及具体的iPaaS具有战略重要性,这从实力强大的云公司通过重大的合作项目或收购投资于这个领域中可见一斑。

 

拥挤的iPaaS市场格局分化为两大阵营:面向企业的产品和特定领域的产品:

 

● EiPaaS产品是一整套功能,而共享的元数据可实现跨不同职能部门的协作。这使EiPaaS与典型的集成软件产品发生冲突。然而,EiPaaS功能有时可能过于一般化,并不是很适合特定的使用场合。

● 特定领域的iPaaS产品其定位是超高生产力、度身定制、面向角色的平台,针对很特定的市场、使用场合、行业或生态系统。

 

在创新激增和时间受限的数字化业务计划的推动下,超过110家提供商活跃于整个iPaaS市场――新的提供商继续出现,主要集中于针对特定领域的iPaaS细分市场。然而,市场极其分散,iPaaS功能日益融入到SaaS应用程序和大型PaaS产品,以及大型软件和云提供商进入市场,这些因素将使客户的采用过程变得更复杂。这对于将iPaaS作为整体集成战略的一个战略要素来评估的企业来说尤为重要。

 

Gartner估计,iPaaS市场在2018年期间继续显著扩张。与2017年相比,该市场的收入接近17亿美元,服务提供商的订阅收入方面增长了约56%。

 

采用EiPaaS产品的几个主要驱动因素是易用性及生产力优势、适用于以云为中心的使用场合以及用途广泛。正因为如此,它们通常被采用:

 

● 用作战略性多功能平台,旨在用作众多以云为中心的集成项目和数字化转型计划中的集成能力中心。EiPaaS产品很适合这些计划,这些计划常常需要支持混合型集成场景(比如应用程序、数据、生态系统、API和物联网集成)。

● 用于支持应用程序小组、移动应用程序开发团队、业务(LOB)开发人员、SaaS管理员及其他临时集成者(以及不太常见的平民集成者:业务用户)所从事的自适应、快速实现价值的集成任务。

 

虽然一些EiPaaS产品面向集成专家,但大多数产品显然专注于临时集成者。越来越多的提供商还在添加面向平民集成者的功能,因而将其产品变成适合多种集成角色使用的平台。提供商还在为EiPaaS添加使不同的角色能够协作的功能,这越来越常见。这些功能使集成专家能够将最佳实践变成正式模板,以便临时集成者和平民集成者可以迅速定制和重复使用,从而进一步提高整体生产力。

 

* 本文转自微信公众号:云头条 作者:Eric Thoo、Massimo Pezzini、Keith Guttridge和Bindi Bhullar

 

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在企业数据集成领域,iPaaS、ETL 和 ESB 是三种关键的技术手段,各自具备不同的功能定位和应用场景。 ### iPaaS:综合集成平台服务 iPaaS(Integration Platform as a Service)是一种基于云的服务模型,提供全面的数据集成和应用集成能力。iPaaS 将多种集成技术(如 ESB、ETL、MQ、API 管理等)整合在一个平台中,为企业提供一站式集成解决方案。其优势在于轻量级架构、易用性以及简化运维流程,尤其适用于多云和混合云环境下的集成需求。iPaaS 通常具备强大的 API 管理能力、连接能力、编排能力以及数据处理能力,能够支持实时和批量数据处理,适用于复杂的企业集成场景 [^4]。 ### ETL:数据抽取、转换与加载 ETL(Extract, Transform, Load)是一种传统的数据集成技术,主要用于数据仓库和大数据处理领域。ETL 的核心功能包括从多个数据源中抽取数据,对数据进行清洗、转换和标准化,然后将处理后的数据加载到目标系统中。ETL 强调数据质量、数据治理和数据分析功能,是确保数据一致性和可靠性的关键手段 [^2]。现代 ETL 工具还支持实时数据集成,如通过消息队列或流处理技术实现数据的实时加载。 ### ESB:企业服务总线 ESB(Enterprise Service Bus)是一种面向服务的架构(SOA)中的关键组件,用于实现不同应用程序之间的通信和数据交换。ESB 提供了消息路由、协议转换、服务编排等功能,能够有效管理企业内部的复杂服务交互。然而,随着企业集成需求的多样化,传统的 ESB 在处理混合云环境和 API 管理方面面临挑战,逐渐被更灵活的 iPaaS 解决方案所取代 [^5]。 ### 技术对比与应用场景 | 特性 | iPaaS | ETL | ESB | |---------------------|--------------------------------|--------------------------------|---------------------------------| | **核心功能** | 综合集成平台,涵盖多种技术 | 数据抽取、转换、加载 | 服务通信、消息路由 | | **适用场景** | 多云/混合云环境,API管理 | 数据仓库,数据治理 | 企业内部服务交互 | | **部署方式** | 云原生,支持SaaS | 本地部署为主 | 本地部署 | | **实时性** | 支持实时和批量 | 批量为主,部分支持实时 | 实时消息处理 | | **运维复杂度** | 低 | 中等 | 高 | | **扩展性** | 高 | 中等 | 低 | 在实际应用中,iPaaS 通常用于整合多个系统的数据和应用,支持企业快速构建集成流程;ETL 适用于需要高质量数据处理的场景,如构建数据仓库;而 ESB 则在传统的企业服务通信中发挥重要作用,但在现代集成需求中逐渐被 iPaaS 取代。 ### 相关技术趋势 随着企业数字化转型的推进,iPaaS 正在成为主流的集成平台解决方案,尤其是在支持 API 管理、自助服务数据准备、大数据集成和数据治理方面表现出色 [^3]。同时,ETL 技术也在不断演进,支持更多实时数据处理场景,并与流处理技术结合,提升数据处理效率。而 ESB 则更多地作为传统集成架构的一部分,在新项目中的使用逐渐减少。 ```python # 示例:使用ETL工具进行数据转换 def etl_process(data_source, target_system): # 抽取数据 raw_data = extract_data(data_source) # 转换数据 transformed_data = transform_data(raw_data) # 加载数据 load_data(transformed_data, target_system) def extract_data(source): # 模拟数据抽取 return f"Raw data from {source}" def transform_data(data): # 模拟数据转换 return data.upper() def load_data(data, target): # 模拟数据加载 print(f"Loading {data} into {target}") # 调用ETL处理 etl_process("Salesforce", "Data Warehouse") ``` ###
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