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開發人員觸手可及的數據編排
開發人員觸手可及的數據編排
低代碼數據編排平臺
低代碼自動化平臺正在成為占主導地位的開發人員友好的自動化工具，我們使用具有簡單邏輯和拖放功能的可視化界面，而不是大量編碼。然后默認情況下，這些平臺還應該負責跨數據生態系統及其相關框架、云和存儲系統日益復雜的數據編排。所有這些都需要最少的設置工作和極其快速的部署。在這個新的開發者世界秩序中，應用程序可以在幾天/幾周內構建，而不是幾年。
許多人聲稱以前提供低代碼自動化解決方案。盡管如此，很少有人能夠實現大幅縮短上市時間并提供編排環境的期望，讓開發人員只需
專注于他們最喜歡的事情：開發應用程序。這對于依賴軟件開發人員以巨大的費用和風險自下而上構建軟件的企業家來說也是一個福音。他們現在可以
在可靠的預構建軟件環境中的高質量自動化堆棧之上構建他們的應用程序。
數據編排
為了解決創建數據自動化平臺的復雜性，低代碼平臺的基本構建塊應該是小代碼片段，就像樂高積木一樣，可以在不同的用例中重復使用。為了實現這些代碼片段的邏輯，我們需要一個強大的規則引擎來編排這些代碼片段來構建和支持這些復雜的樂高結構。
數據編排平臺負責以下 4 個主要步驟：
1. 數據攝取
數據必須以某種方式進入系統。當數據源來自不同的輸入通道（如 SQL 數據庫）、通過MQTT或只是普通的 .txt 日志時，數據攝取可能會一團糟。數據編排平臺應該集成所有不同的數據源來處理所需的組合數據集。
2. 數據處理
進入數據自動化平臺時，收集的數據很少采用正確的格式。數據需要組合、解包和解碼。在這一步，還進行了數據聚合，以使用更高抽象級別的數據。
3. 決策
一旦數據準備就緒，就可以根據規則和自動化工作流程做出決策。低代碼自動化平臺應該提供一種簡單的方法來創建規則，甚至能夠利用AI 或 ML 模型并讓它們發號施令。使用自動化規則設計器中的圖形界面，而不是編寫數千行代碼，開發人員可以專注于創建自動化流程和試驗數據的有趣部分。
4. 采取行動
在最后階段，是時候采取行動了。根據處理過的數據和之前的決定，平臺應該在其生態系統內外采取行動。操作范圍從生成警報以打開/關閉設備、安排現場服務工程師進行維護干預，或發送季度使用數據以計算基于使用的發票。
開發人員新角色
最好的數據編排平臺在上述 4 個步驟中的每個步驟中都很靈活。它們允許與其他平臺集成并提供一種快速定義新邏輯的方法。