Apache Nifi

虽然这个词 数据流 在不同的语境中使用, k85彩乐园网站将在这里使用它来表示系统之间自动化和管理的信息流. 自从企业拥有不止一个系统以来，这个问题就一直存在, 其中一些系统创建数据，一些系统使用数据. 出现的问题和解决方案模式已经进行了广泛的讨论和阐述. 一种全面和容易消费的形式是在 企业集成模式 (eip). 数据流的一些高级挑战包括:

系统失败

网络故障，磁盘故障，软件崩溃，人们会犯错误.

数据访问超过容量消耗

有时，给定的数据源可能超过处理或交付链的某些部分——只需要一个薄弱环节就会出现问题.

边界条件只是建议

您总是会得到太大的数据, 太小了, 太快了, 太慢了, 腐败的, 错误的, 或者格式错误.

什么是前一天的噪音第二天就变成了信号

一个组织的优先级变化很快. 启用新流程和更改现有流程必须是快速的.

系统以不同的速度进化

给定系统所使用的协议和格式可以随时更改，通常与周围的系统无关. 数据流的存在是为了连接本质上是松散或根本不是为了一起工作而设计的组件的大规模分布式系统.

遵从性和安全性

法律、法规和政策会发生变化. 业务之间的协议发生了变化. 系统到系统和系统到用户的交互必须是安全的、可信的和负责的.

持续改进发生在生产中

通常情况下，在实验室中几乎不可能复制生产环境.

多年来，数据流一直是架构中不可避免的弊病之一. 现在虽然, 有许多活跃和快速发展的运动使得数据流变得更加有趣，对给定企业的成功至关重要. These include things like; Service Oriented Architecture (soa)， API的崛起 (api)(api2)、物联网 (物联网)、大数据 (bigdata). 除了, 合规所必需的严格程度, 隐私, 安全系数也在不断上升. 即使有这些新概念的出现, 数据流的模式和需求在很大程度上仍然相同. 主要的区别在于复杂性的范围, 必须适应变化的速度, 在规模上，边缘的情况变得很常见. NiFi旨在帮助解决这些现代数据流挑战.