<p><strong>核心数据一致性达99.99%、开发效率提升50%、运维成本降低70%</strong>——这是中控技术采用 Apache SeaTunnel 构建数据采集框架及相关数据服务体系后的实测成效。</p> 上周 Apache SeaTunnel 线上 Meetup 上，中控技术工程师崔俊乐分享了这家大型工业 AI 平台型公司的实践经验。我们已将视频内容整理成文，供行业同仁参考借鉴。
作者简介
崔俊乐，中控技术股份有限公司数据技术主管。拥有多年数据领域工作经验，深度参与集团级数据平台的规划、建设与技术演进。在大数据技术的采集、存储与计算方面具备深厚的架构与实践经验。作为SeaTunnel的深度实践者，他将分享如何利用该工具在企业内部构建高效、统一的数据链路，驱动数据技术方向的落地与创新。
中控技术 1993 年创立于杭州，三十年一直围着流程工业转，今天给自己的新定位是”驱动流程工业的工业 AI 平台型公司”，客户主要是化工、电力、制药园区的 DCS、PLC、MES 系统。换句话说，装置里每一度电、每一滴酸、每一次阀门动作，都要先过公司的采集层，才能往后谈工艺优化、碳排计算和 AI 预警。
困境：业务与技术的双重枷锁
业务侧最怕”起点掉链子”。数据采集作为数据工作的起点与基石，采集的稳定性和效率，直接影响数据资产的价值密度。采集一旦不稳，后面所有数据资产直接贬值。
业务侧把这些问题拆成三句话：
- 数据质量不佳，影响市场判断；
- 数据应用落地慢、数据接入效率低。
- 实时数据应用存在延迟，影响业务运行。
而这与公司在技术侧遇到的挑战分不开：
- 采集挑战：入湖成本高、周期长，无法快速交付。
- 开发挑战：需要开发不同的代码，影响开发效率。
- 运维挑战：技术组件多，运维成本高。
破局：为何选择SeaTunnel
为了解决这些问题，中控技术进行了数据采集工具的技术选型。内部打分只看结果，在经过多方对比之后，中控技术选择了拥有众多优势的 Apache SeaTunnel：
- 全面的连接能力：拥有丰富的Connector生态，官方支持上百种数据源/目的地的读写。
- 集群高可用与稳定性：分离模式架构，即使单个Master或者Woker节点异常，也不会影响采集任务的持续性。
- 数据一致性保障：支持Exactly-Once语义，并能通过CheckPoint机制实现任务异常后的自动断点续传。
- 强劲的吞吐性能：具备出色的分布式数据处理能力，通过简单配置即可调整并行度。
- 可观测的运维体验：提供了丰富的监控指标，并可集成 Prometheus、Grafana和AlertManager。
还有不可忽略的一点是，Apache SeaTunnel 学习门槛比 Flink 低，上手较快。经过评估技术后，Apache SeaTunnel 成为中控技术新的采集底座。
实践：核心实施细节
为了使 Apache SeaTunnel 更贴合中控技术在流程工业领域的业务场景需求，公司对其进行了深度优化，围绕工业数据采集的高实时性、强稳定性及多协议适配性等核心诉求，开展了一系列针对性增强，充分发挥其在工业 AI 平台数据服务体系中的支撑作用。
关键优化
- jvm_master_options
例如围绕内存管理和 GC（垃圾回收）开展的优化。在内存管理上，限制元空间大小并配置堆内存 Dump 以分析 OOM；GC 方面，选用 G1 收集器，通过日志、停顿时间、堆占用率、字符串去重、线程数、分区大小等参数调优，平衡 GC 开销与应用性能，保障内存使用效率与应用稳定性。
- hazelcast-master.yaml
hazelcast-master.yaml优化涵盖多方面：通信上设最大重试与端口重试次数保障稳定；线程和日志配置提升资源利用与追溯性；调心跳间隔、故障检测阈值增强集群故障感知；启用Map持久化，用HDFS存储，配S3信息确保数据可靠存储访问。
延迟处理
针对Oracle-CDC延迟问题，中控技术从三方面进行了优化。
首先，关注Logminer日志切换频率，建议将其控制在每小时十次左右，过于频繁的切换易引发长时间延迟。
其次，对于QPS值极高的表，考虑将其拆分到新的SeaTunnel任务中，以减轻单任务压力。
最后，进行参数优化，涉及connection.pool.size、log.mining.strategy、log.mining.batch.size、log.mining.sleep.time等参数，通过合理调整这些参数来提升Oracle-CDC的性能，减少延迟情况的发生。
任务示例
- MySQL-CDC 数据同步任务配置
- Oracle-CDC 数据同步任务配置
运维体系
在运维体系上，中控技术也进行了一系列优化，用 Prometheus 和 Grafana 进行可视化集群监控和任务监控。
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集群监控 ✅节点状态：需实时监控节点状态，确保Worker节点无异常下线，保障集群处理能力； ✅集群吞吐：监控集群整体的SourceReceivedQPS和SinkWriteQPS，掌握数据流入与流出速率，评估集群负载； ✅资源状态：监控集群节点的CPU、内存，为资源扩容或优化提供依据； ✅网络健康度：通过监控内部心跳与通信延迟，确保集群网络状况良好。
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任务监控 ✅任务运行状态：要实时检查所有任务的运行状态（Running/Failed/Finished），这是监控的最基本要求； ✅：数据同步量：监控任务的SourceReceivedCount和SinkWriteCount，实时掌握每条数据流水线的吞吐量； ✅延迟时间：这是CDC任务最关键的指标之一，当采集端发生持续延迟时发送告警。
页面还是熟悉的Grafana，只是数据源换成了 Apache SeaTunnel 自带的 Metrics API。
产品集成
集成 Apache SeaTunnel 后，中控技术构建了自己以指标管理平台为核心的数据服务架构。
该数据服务架构由数据中台（InPlant ED-DMP）提供数据调度任务管理、流计算服务管理、数据开发、离线 / 实时入湖等能力为底座支撑，依托大数据计算引擎和分布式存储运行；同时涵盖数据标准与质量、资产、主数据、元数据管理等模块。
指标中心（InPlant ED-metric）为上层提供基础支撑，指标管理平台基于此构建，具备自助报表、数据门户、数据大屏、指标市场、指标分析、预警监控等功能，最终向上输出多租户能力、私有云化、规范管理、智能决策四类数据服务，形成从数据底层到服务应用的完整运行逻辑。
成效：收获了什么
基于 Apache SeaTunnel 构建专属数据采集框架与数据服务体系后，中控技术取得了显著成效，核心收获集中体现在以下维度：
- 稳定性：从“疲于奔命”到“高枕无忧” 任务故障率明显降低，核心数据一致性也达到了 99.99% 的较高水平，集群可用性大幅提升。
- 效率：开发运维效能的倍增 开发效率提升 50%，运维成本降低 70%，数据时效性提升，这些都是实实在在的数据提升
- 架构：资源优化与统一框架 统一了技术栈，不仅架构更清晰，还降低了学习成本。
一句话总结：Apache SeaTunnel 让数据采集彻底摆脱瓶颈束缚，成为驱动业务创新的核心引擎。
若你正深陷 Sqoop+Canal 架构的痛点困境，中控技术的这些实践经验或许能为你照亮前路，助你少走弯路、高效破局。
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