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数据流是每个现代企业不可或缺的一部分。无论是将数据从一个操作系统迁移到另一个操作系统来为业务流程提供动力，还是为中央数据仓库提供最新数据以近乎实时地报告，没有它们的生活将充满人工，繁琐且容易出错的数据修改和复制任务。

Cloudera也正在帮助客户使用Apache NiFi（Cloudera DataFlow的核心组件）在本地和公共云中实现数据流。尽管数百名客户成功使用Apache NiFi来支持关键任务和大规模数据流，但对企业数据流解决方案的期望却在不断发展。在这篇文章中，就想像大家分享有关2021年数据流的三大要求。

数据量激增–几分钟之内就需要自动扩展

随着企业越来越多地转向实时数据移动而不是每小时/每天批量处理，数据突发变得更加可见并且难以预测，主要是由于以下两个原因：

• 每小时/每天的批处理窗口被删除后，将没有任何东西可以汇总并平均出低点和高峰。 如果有一个持续五分钟的数据突发，然后又是一个稳定的五分钟，那么数据流系统必须在两个周期内都提供预期的性能，而又不浪费资源。 每小时提取数据的批处理系统将平均这些突发

• 转向实时数据流是将新的流数据源连接到数据生命周期的机会，这不适合以前的批处理模型。 尽管这些新来源增加了数据流系统必须处理的数据量，但更多时候，这些来源正在通过不可靠的网络连接发送数据，而每个网络中断都会导致其自身的数据突发。

为了成功地包含流数据，企业（尤其是在公共云环境中）需要平衡高性能数据处理需求和相关的计算成本。达到这种平衡的最佳方法是使用具有内置成本控制功能的自动扩展服务。

自助服务为王–数据流目录的需求

尽管无代码的图形化工具（如Apache NiFi）使非编码人员更容易访问构建数据流，但是大多数数据流仍由专门负责数据集成的专业团队构建。随着数据流的发展和业务线（LoB）团队希望更快地访问数据的渴望，这些集中化的团队正努力跟上业务用户想要实现的不断增长的数据流列表。

数据流遵循80/20规则。尽管80％的数据流涵盖相同的用例和模式，但只有20％的复杂度足以要求深入了解数据流产品以从头开始对其进行自定义。如果专业数据集成团队可以专注于20％，而LoB用户将能够从经过审查和测试的存储库中选择和调整流模板，该怎么办？提供开箱即用的数据流模板的自助服务目录为LoB用户提供了支持新业务计划所需的速度和敏捷性，而数据流开发人员现在可以真正专注于实施具有挑战性的所有数据流的20％。

随时随地进行部署–需要集中监控

多云正在成为我们许多客户的现实。多云并不一定意味着在公共云提供商之间实现并组合了一个单一的用例，而是不同的业务部门根据他们的需求选择了公共云提供商。

尽管每个云提供商都提供用于构建连接系统和应用程序的数据流的产品，但是每个云提供商都基于完全不同的技术，要求数据集成团队学习所有这些技术。即使团队设法使用不同的技术来实现数据流，也根本缺少用于监视“生产流”的一致方法。现在，集成团队甚至必须学习专用的监视工具以及如何将每个公共云服务与它们集成。

为了在使用多个公共云提供商的环境中保持生产力，集成团队需要一个在所有主要公共云上运行的数据流系统，并提供对所有数据流的集中监控-无论它们是在AWS，Azure还是GCP上运行。

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