数据集成工具主要用于将来自不同数据源的数据整合到一个单一的、一致的数据存储库或将数据分发到不同的数据源中。它可以帮助企业解决数据共享问题，同时有效地管理和利用海量数据，提高数据分析的效率和准确性。在现代企业数据管理中发挥着至关重要的作用，是企业提高数据管理效率和质量的重要手段之一。
Kettle作为流行的开源数据集成工具之一，有着丰富的数据处理和数据源接入组件、可视化数据管道构建、部署简单等优点。使用了10多年的Kettle用户为何在企业数字化转型过程中换成RestCloud ETL？
RestCloud ETL是谷云科技采用微服务架构自主研发的一款数据集成平台，与Kettle一样有着丰富的数据处理组件、可视化数据管道构建、部署简单等优点，并结合企业数字化转型中的落地实践中进行优化和创新，成为企业数字化转型数据集成业务的首选产品。我们以企业数字化转型中对数据集成工具的普遍需求进行分析对比。
1、灵活的部署架构需求
Kettle集群采用主从结构，不具备自动切换主从的功能。所以一旦主节点宕机，整个系统不可用。RestCloud ETL提供单机、集群、容器部署，支持灵活水平伸缩和扩展，任何节点掉线都不影响系统正常运行。
RestCloud ETL得益于平台采用前后端分离设计，管理、调度、执行三层架构模型，无需停机即可进行单机扩展到集群，集群到分布式多集群间随意扩展；也可以采用容器部署，让企业从容面对不断增长的数据规模变化导致部署架构的调整。灵活的部署架构让RestCloud ETL轻松应对数十万数据管道调度运行，每天数百亿数据处理。
2、任务高可用的需求
Kettle对任务故障出来机制非常少，只有任务故障预警。RestCloud ETL提供故障预警，任务重跑，断点续传，资源故障智能转移能力，提供故障处理策略配置。3、数据管道协同作业需求
Kettle采用C/S架构，单用户模式，无项目管理和权限管理功能。RestCloud ETL采用B/S架构，多租户模型，可以按项目、应用等对数据管理进行管理维护，可以对数据源、项目、任务进行授权管理，多个用户同时在线协同工作。
4、数据与业务协同作业需求
Kettle任务是独立存在，只能通过计划任务对数据管道进行调度运行。RestCloud ETL支持调度、事件、消息触发3种运行模式，能无缝与第三方业务系统协同作业。即第三方系统可以通过调用任务的API控制任务启停，也可以通过消息触发任务执行。
5、实时数据集成需求
实时数据是当前企业数据集成重要组成部分，kettle不具备实时数据集成能力，导致企业需要其他工具处理实时数据。RestCloud ETL 提供一站式解决的可视化离线数据、实时数据集成能力，实时集成支持oracle、MySQL、SQL Server等数据源。能够自动根据不同的数据库类型捕获数据变化日志实时解析后可实现数据的实时毫秒级同步，所有实时数据毫秒级传输到目标表中，支持一份实时数据可同时并行分发到多个目标库中。支持实时数据传输到Hive、MongoDB 、文件、MQ中，同时也支持从MongoDB 、MQ、文件实时传输到SQL数据库中，支持一对多传输，支持多流合并传输，传输过程中支持数据质量检查，能实时把脏数据分发到指定表中并发送告警通知。
6、高效数据集成需求
RestCloud ETL采用Web可视化、批流一体化架构设计，只需单击几下即可完成数据任务开发。充分优化的数据处理组件可以让任务开发效率大幅提升，自主研发自动分片和多通道并行传输技术，极致传输性使得数据传输性能平均比Kettle快25%以上，比开源的DataX平台快15%以上。
7、运维服务技术支持需求
Kettle属于国外开源产品，无本地技术支持，服务无保障。产品的培训、技术支持均需要用户通过社区自己需求找解决方案。RestCloud ETL 提供多种技术支持，包括远程、本地、企业微信、社区等。
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