Execution Context
数据采集框架是企业数据管道的基础层，负责从各种上游系统收集、验证和初步转换原始数据。通过利用高性能计算资源，它确保对流式和批量数据集进行低延迟处理，同时在不同格式之间保持模式一致性。此功能对于使下游分析和机器学习模型能够处理干净、统一的数据集至关重要，无需手动干预或产生显著的延迟。
系统通过检测来自连接的数据源（如数据库、API和文件系统）的新数据流，启动数据摄取过程。
它采用实时验证规则，过滤掉格式错误的数据记录，并在数据处理之前确保数据符合预定义的模式约束。
经过验证的数据随后会通过并行处理线程转换为标准化的内部格式，以实现最佳的吞吐量。
Operating Checklist
检测并验证连接到多个异构数据源的连接。
解析接收到的数据流，并进行初步的格式验证。
过滤无效记录，并在实时环境下强制执行模式约束。
将经过验证的数据转换为统一的内部表示。
Integration Surfaces
数据源连接器配置
工程师会为每个上游数据源定义连接参数和认证协议，以确保安全可靠的数据访问。
模式验证引擎
自动化规则检查入库记录是否符合预定义的结构，并拒绝任何可能破坏下游分析模型的异常数据。
流数据转换层
数据在到达后，会立即进行标准化和数据增强处理，以备存储或进一步处理。
