Flower® orchestriert Datenbewegung und Verarbeitung zwischen Speichern und Datenbanken: validieren, filtern, aggregieren, transformieren und liefern. Erstellen Sie deklarative Flüsse mit integrierter Recovery, Schutz und Betriebstransparenz, von Edge bis Cloud.
Verbinden Sie Systeme, orchestrieren Sie Abläufe, verarbeiten Sie Daten während der Übertragung und steuern Sie die Zustellung. Flower vereint diese Funktionen in deklarativen Flüssen mit integrierten Betriebsregeln.
01
Verbinden und orchestrieren
Speicher, Dateien und Datenbanken
Bewegen Sie Daten zwischen Clouds, privaten Netzen und Datenbanken mit Ihren bestehenden Systemen.
Planung und Orchestrierung
Definieren Sie Zeitpläne, Dateiauswahl und Parallelität. Koordinieren Sie Ausführungen mit gemeinsamen Betriebsregeln.
Batch- und Stream-Verarbeitung
Verarbeiten Sie Byte-Ströme und Datensätze während der Übertragung und orchestrieren Sie wiederkehrende Lieferungen mit konfigurierbarer Ressourcensteuerung.
Zugangsdaten und Secret-Speicher
Laden Sie Secrets und Zertifikate aus unterstützten Cloud-Vaults, Unternehmensspeichern oder lokalen Quellen passend zu Ihrem Zugriffsmodell.
02
Verarbeiten und schützen
Filterung und Aggregation
Wählen Sie relevante Datensätze, entfernen Sie Duplikate und gruppieren und aggregieren Sie vor nachgelagerten Plattformen.
Transformationen und Formate
Ordnen Sie Felder zu, konvertieren Sie Typen und Formate wie CSV, JSON, Avro und Parquet im Datenfluss.
Validierung und Datenqualität
Prüfen Sie Struktur, Werte und Fachregeln. Behandeln Sie ungültige Eingaben gemäß Ablehnungs- oder Quarantäneregeln.
Verschlüsselung und Komprimierung
Verschlüsseln, entschlüsseln, komprimieren und dekomprimieren Sie Streams mit konfigurierten Schlüsseln und Formaten.
03
Prüfen und steuern
Self-Healing und Wiederholungen
Beheben Sie vorübergehende Fehler mit richtliniengesteuerten Wiederholungen und Backoff. Halten Sie Teams mit handlungsrelevanten Warnungen informiert.
Integrität und Abgleich
Gleichen Sie Quell- und Zielzustand ab und prüfen Sie unterstützte Kopierpfade. Definieren Sie Abnahmekriterien für transformierte Ausgaben.
Lineage und Lebenszyklus
Verfolgen Sie Ausführungen und Datenbewegungen. Wenden Sie Regeln für Archivierung, Aufbewahrung, Bereinigung und Quarantäne an.
Proaktive Warnungen und Transparenz
Nutzen Sie Ereignisse, Logs, Metriken und Warnungen, um Fehler zu erkennen und dem Betrieb Handlungskontext zu geben.
Deklarative Flüsse
Ergebnis definieren. Betriebslogik aktivieren.
Erstellen Sie Flüsse ohne Programmierung: Endpunkte, Datenregeln und Betriebsrichtlinien werden kompakt und lesbar konfiguriert. Planung, Verarbeitung, Recovery und Überwachung arbeiten in Flower zusammen.
Definieren Sie Endpunkte, Zugangsdaten, Pfade und Datenauswahl.
02
Verarbeitungsregeln zusammenstellen
Kombinieren Sie Validierung, Filter, Aggregation, Transformation und Schutz aus integrierten Schritten.
03
Betriebsregeln festlegen
Wählen Sie Zeitpläne, Wiederherstellungsregeln, Quarantäne, Aufbewahrung und Warnungen. Flower führt den konfigurierten Datenfluss aus.
Recovery in Aktion
Daten im Fluss halten. Ausnahmen sichtbar machen.
Flower koordiniert die Wiederherstellung, isoliert ungültige Eingaben und liefert handlungsrelevante Warnungen. Erkunden Sie diese integrierten Kontrollen an einem Beispiel: komprimierte CSV-Dateien aus Amazon S3, als Parquet verarbeitet und an Azure Blob geliefert.
Recovery-Regeln erkundenorders-001.csv.gz
01QuelleAmazon S3CSV · gzip
02{ }Prüfen, filtern, aggregieren und transformierenFlowerCSV → Parquet
03ZielAzure BlobParquet
✓ Geliefert
Die Beispieldaten bestehen die Validierung und werden in Parquet umgewandelt. Die Darstellung folgt den Daten durch Verarbeitung, Zielprüfungen und abgeschlossene Lieferung.
↻ Wiederholung ausstehend
Bei einem vorübergehenden Zielausfall wendet der Datenfluss seine Wiederherstellungsregeln mit Wiederholungen und Backoff an. Stellen Sie das Ziel wieder her, um die Fortsetzung zu erkunden.
! In Quarantäne
Die Beispieldaten enthalten einen ungültigen Datensatz. Das Szenario stellt die Quelldatei mit Prüfkontext in Quarantäne und schützt so die nachgelagerte Datenqualität.
✓ Innerhalb der Wiederholungsregeln wiederhergestellt
Das Ziel ist wieder verfügbar und die Lieferung wird abgeschlossen. Die Darstellung zeigt Wiederherstellung und Quelllebenszyklus unter konfigurierten Richtlinien.
Eine native Go-Runtime als einzelne ausführbare Datei bringt denselben deklarativen Ansatz auf eingebettete Geräte, private Server und Cloud-Infrastruktur. Verarbeiten Sie nahe der Quelle und passen Sie Parallelität und Puffer an die Last an.
01
Edge und eingebettete Geräte
Wählen, prüfen und bereiten Sie Daten nahe der Quelle auf. Verringern Sie unnötige Übertragungen vor dem Verlassen des Geräts oder Standorts.
02
On-Premises und private Netze
Verbinden Sie interne Dateien, Datenbanken und Geschäftssysteme. Halten Sie Ausführung und Datenzugriff innerhalb Ihrer Infrastruktur.
03
Cloud- und Hybridplattformen
Führen Sie Flüsse nahe Cloud-Speichern und Analysediensten aus. Dimensionieren Sie Worker und Ressourcen passend zur Last mit demselben Betriebsmodell.
Flower verbindet Datenverarbeitung mit den Kontrollen für den Produktionsbetrieb. Der Vorteil ist praktisch: weniger Komponenten zusammenfügen, weniger manuelle Recovery und mehr Kontrolle über Ressourcen und Ausführung.
✓
Bereits integrierte Betriebslogik
Konfigurieren Sie Recovery, Validierung, Quarantäne und Lebenszyklus mit dem Datenfluss. Nutzen Sie die Kontrollen über Routen und Umgebungen hinweg.
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Nützliche Daten nahe der Quelle verarbeiten
Filterung, Aggregation und Komprimierung können übertragene Bytes sowie Bandbreite, Speicher und zentrale Rechenlast reduzieren.
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Ausführung unter Ihrer Kontrolle
Bestimmen Sie, wo die Runtime läuft und wie sie Ihre Systeme erreicht, ohne verpflichtende Steuerungsebene beim Anbieter.
Verbinden Sie Cloud-Speicher, Teamdateien, Datenbanken und Analyseplattformen in einem Datenfluss. Lesen und schreiben Sie Excel- und OpenDocument-Tabellen (ODS) und integrieren Sie Tabellenlieferungen mit konfigurierbarer Formelverarbeitung und Passwortschutz in gesteuerte Datenflüsse.
Nutzen Sie Zustände erneut mit Caches wie Redis, DynamoDB und Hazelcast. Ergänzen Sie Transformationen und semantische Filter mit OpenAI oder Claude, lokale ONNX-Verarbeitung oder optionale lokale llama.cpp/GGUF-Inferenz und wörterbuchbasierte Namenserkennung. Secret-Speicher und fünf optionale Skript-Runtimes erweitern den Fluss. Der Katalog zeigt Integrationsmöglichkeiten und Datenkontrollen.
Erfahrung ist der Anfang. Nachweise tragen die Entscheidung.
Flower verarbeitet seit 2019 kontinuierlich große Telekommunikationsvolumen und geschäftskritische Finanzdaten. Prüfen Sie Ihre Last anhand vereinbarter Tests für Korrektheit, Recovery und Ressourcen.
Flower Consulting Srl entwickelt Flower und unterstützt Evaluierung, Integration und Betrieb. Vereinbaren Sie Last, Abnahmekriterien, Übergabe und Support vor dem Produktivbetrieb.
Nennen Sie Quelle, Ziel und die wichtigste Einschränkung. Wir klären den Bedarf mit Ihnen und schlagen den nächsten Schritt vor. Vertrauliche Daten sind nicht erforderlich.
QuelleAmazon S3
ZielAzure Blob
