随着企业数字化的步伐加快，企业IT工程师和数据工程师在应用和数据集成方面的工作变得日益密切。IT工程师通常利用iPaaS（Integration Platform as a Service）来进行异构应用和数据的集成，而数据工程师则倾向于使用ELT/ETL（Extract, Transform, Load）工具来进行数据集成。两者之间如何进行高效协作呢？它们的边界又是如何界定的呢？
现状分析
随着企业规模和复杂性的增长，数据在业务决策中的作用愈发重要。iPaaS和ETL作为应用及数据集成的两个关键工具，在企业协同工作中发挥着各自的优势。很多企业IT部门都面临如何让这两个不同的部门或思维不同的人员进行友好协作的难题，他们之间如何更好地界定各自的业务边界，以实现企业高效的数据集成和应用集成的双轮驱动。
在实际项目中我们也经常听到IT工程师会说这个是数据的事情是大数据部门那边负责的我们这边不管，我们只负责应用之间的拉通即可，而大数据工程师也经常会说这些是业务问题我们只管提供数据库表，数据怎么集成到业务系统如何使用我们不管，这样中间形成了一个真空地带。
而很多情况下企业很难界定这个是由iPaaS来实现还是由ETL来实现，有些企业使用ETL和数仓来实现业务数据的拉通(如主数据、采购单数据等...)、有些企业又会用iPaaS来实现大批量数仓数据的传输，这两种做法从最佳实践上来看都存在问题的，接下来我们将探讨如何区分不同的业务场景让不同的集成工具来实现。
iPaaS和ETL的基本概念介绍
iPaaS（Integration Platform as a Service）：
iPaaS是新一代的应用及服务的集成平台，为企业提供了集成不同应用和数据源的平台。它通过云或本地化部署提供了一套工具和服务，使得不同系统之间的连接和数据流动变得更加灵活和高效，iPaaS主要用于构建企业服务总线以快速地拉通企业的异构系统之间的数据并进行API的管理。
ETL（Extract, Transform, Load）：
ETL是一种传统的数据集成方法，主要用于从源系统中提取数据，对数据进行转换，然后加载到目标系统中。ETL工具通常用于数据仓库建设和数据分析，适用于大批量数据的传输、文件的传输、数据的清洗转换等。
iPaaS与ETL的差异对比
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| 对比维度 | iPaaS | ETL |
| 协作与边界 |||
| 产品定位 | 负责应用与应用间的集成，确保不同业务应用之间的数据流畅通 | 负责数据仓库和数据分析领域的数据流，确保数据从源系统到目标数仓的有效传递。 |
| 事件触发与批处理选择 | 适合于事件触发机制实时响应应用间的数据变化，数据可以通过iPaaS进行复杂的变化和映射后直接传输给目标系统。 | 适合批处理，通过定期或按需执行，处理大量数据，同时反向ETL也可以承担从数仓到业务系统间数据的反向传输。 |
| 适用场景 | 适用于应用间的单据数据、主数据等实时时效性强的数据集成工作 | 适用于数据的统一采集入仓、分析和反向数据传输 |
| 监控和数据集成协同 |||
| * iPaaS的数据流可以通过kafka等中间件实现与ETL的数据流转及协同工作，iPaaS在应用数据同步过程中产生的原始单据数据可以用ETL进行数据的采集并推送到数仓中进行统一分析和加工； * iPaaS和ETL都需要强大的监控和日志功能，以便及时发现和解决集成过程中的问题，iPaaS和ETL从集成的角色来说可以共享监控告警能力； * iPaaS和ETL都能够把集成日志进行统一管理和分析有助于企业打造整体的集成的可视化和运维管理界面。 |||
| 异构系统中传送大批量数据或进行主数据初始化 | 需借助ETL工具实现大批量数据传送功能 | 可直接实现大批量数据传送功能 |
| 数据传输监控 | 可实现API级别的调用以及报文监控，但无法监控到表级别的数据变化情况 | 可实现行级别记录的插入、更新、删除的数据量跟踪 |
| 数据规模与性能差异 |||
| 数据处理规模 | 注重处理应用间的轻量级集成 | 适用于处理大规模数据 |
| 传输数据量表现 | 使用API传输超过10M以上的数据已经变得很吃力，虽然可以通过分页进行数据的传输但是这样增加了数据接收方的集成难度，同时数据的传输性能也受到了不同程度的损耗。 | 可以轻松实现数亿数据量的表的快速传输，ETL通常通过多通道分片技术来实现数据的多片并行传输，高于iPaaS几十倍的数据传输性能。 |
| 数据库事务的保持以及 断点的续传能力 | API因为是对库表或业务逻辑的再封装所以很难实现该功能特点。 | ETL通过技术手段可以实现数据库事务的保持以及断点的续传能力 |
| 安全性和合规性差异 |||
| 安全性和合规性差异 | * IT工程师更注重应用之间的安全通信； * iPaaS通常通过API来进行数据的传输，具备更高的安全性，应用之间或企业与企业之间应尽量使用标准化的API接口来进行数据的传输，而不是中间表或视图。 | * 数据工程师通常更关注数据的安全性和合规性； * ETL往往需要直接访问数据库表来进行数据的传输，ETL需要数据库的帐号及密码，安全性更低。 |
iPaaS与ETL协同集成的最佳实践
- 清晰的责任划分
确保iPaaS团队与ETL数据开发工程师清楚各自的责任和边界，避免重复工作和冲突，同时在碰到业务问题时尽量让iPaaS来实现业务之间的协同集成，当碰到数据集成的工作时特别是大批量的数据时应首先考虑使用ETL工具来集成，如果大批量的数据使用API进行传输不但增加了iPaaS平台的压力同时给其他异构业务同步带来了风险，反之如果让ETL去实现iPaaS之间的应用集成则会让ETL承担iPaaS的部分功能，在出现故障时用户忙于多个地方进行错误的定位与排查，同时ETL的监控、重发能力往往不如iPaaS，这样使用ETL进行集成反而会影响到业务的运作。
- 采用标准化接口
在应用之间的集成应尽量使用标准化的API接口和数据格式，有助于降低整合的复杂性，提高可维护性。而在应用与数仓之间的集成只需要通过原始的库表结构或者数据库日志的采集即可完成数据的采集。
- 高效沟通
企业需要提升团队的综合能力，培养既懂iPaaS又懂ETL的人才，促进团队协同发展，同时现在很多如RestCloud iPaaS类的产品已具备混合集成能力，既具备应用之间的集成又具备ETL、ELT、CDC的数据集成能力，通过一款产品可以解决之前需要使用多款产品才能解决的问题，也可以加速让应用与数据的集成更集中更方便，很多集成类的工作可以在同一个团队下进行管理和沟通，针对大型企业如果两个团队相对独立时可以相互之间建立一个沟通渠道，统一协调集成的边界与范围。
结论
iPaaS与ETL的协作是实现企业数据集成的关键环节。通过明确责任划分、采用标准化接口、云原生架构以及持续集成等最佳实践，企业可以更高效地整合应用和数据，实现数字化转型的目标。随着iPaaS不断演进的技术目前部分iPaaS产品(国内的RestCloud iPaaS)已经能够很好的同时处理好应用与数据集成的复杂工作。