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开发人员触手可及的数据编排
开发人员触手可及的数据编排
低代码数据编排平台
低代码自动化平台正在成为占主导地位的开发人员友好的自动化工具，我们使用具有简单逻辑和拖放功能的可视化界面，而不是大量编码。然后默认情况下，这些平台还应该负责跨数据生态系统及其相关框架、云和存储系统日益复杂的数据编排。所有这些都需要最少的设置工作和极其快速的部署。在这个新的开发者世界秩序中，应用程序可以在几天/几周内构建，而不是几年。
许多人声称以前提供低代码自动化解决方案。尽管如此，很少有人能够实现大幅缩短上市时间并提供编排环境的期望，让开发人员只需
专注于他们最喜欢的事情：开发应用程序。这对于依赖软件开发人员以巨大的费用和风险自下而上构建软件的企业家来说也是一个福音。他们现在可以
在可靠的预构建软件环境中的高质量自动化堆栈之上构建他们的应用程序。
数据编排
为了解决创建数据自动化平台的复杂性，低代码平台的基本构建块应该是小代码片段，就像乐高积木一样，可以在不同的用例中重复使用。为了实现这些代码片段的逻辑，我们需要一个强大的规则引擎来编排这些代码片段来构建和支持这些复杂的乐高结构。
数据编排平台负责以下 4 个主要步骤：
1. 数据摄取
数据必须以某种方式进入系统。当数据源来自不同的输入通道（如 SQL 数据库）、通过MQTT或只是普通的 .txt 日志时，数据摄取可能会一团糟。数据编排平台应该集成所有不同的数据源来处理所需的组合数据集。
2. 数据处理
进入数据自动化平台时，收集的数据很少采用正确的格式。数据需要组合、解包和解码。在这一步，还进行了数据聚合，以使用更高抽象级别的数据。
3. 决策
一旦数据准备就绪，就可以根据规则和自动化工作流程做出决策。低代码自动化平台应该提供一种简单的方法来创建规则，甚至能够利用AI 或 ML 模型并让它们发号施令。使用自动化规则设计器中的图形界面，而不是编写数千行代码，开发人员可以专注于创建自动化流程和试验数据的有趣部分。
4. 采取行动
在最后阶段，是时候采取行动了。根据处理过的数据和之前的决定，平台应该在其生态系统内外采取行动。操作范围从生成警报以打开/关闭设备、安排现场服务工程师进行维护干预，或发送季度使用数据以计算基于使用的发票。
开发人员新角色
最好的数据编排平台在上述 4 个步骤中的每个步骤中都很灵活。它们允许与其他平台集成并提供一种快速定义新逻辑的方法。