写在前面
业界流行 modern data stack 的说法，本质上就是将传统的一些工具用 SaaS 化的思路在云上重新再做一遍，从来显著提升客户的使用难度。modern data stack 几大核心是：cloud 、open-source 、SaaS business models。
data Integration 是个传统市场，Gartner 对这个市场很早就有分析，但是收集和整理的还是偏传统的公司，文中有一些简单关于 Gartner 对这个市场的理解和整理；
此次内容会分为上下两篇，本文会重点讨论下 Modern data stack 本身，还有 Gartner 对 data integration 的理解。后面还有一篇讨论具体的在 modern data stack 下面 data integration 都有些典型公司。
这块还是有非常多的创新的公司，典型的 FiveTran ，现在估值都超过50亿美金了。正是因为这些公司都比较早期，所以也还是在不停的冒出新的公司，所以我这个尝试梳理的，可能会有部分涉及不够全面。
Modern data stack 相对传统数据处理几点关键变化
云化：The move from on-prem to the cloud
ELT not ETL：数仓的计算能力会比较强，处理一般下移到数仓
自助式分析：The rise of self-service analytics to democratize data exploration
除了上面几点，modern data stack 核心变化下图有总结：
Modern data stack 示意
上图是一个典型的数据接入，存储和消费的流程，和传统的区别不大，核心是都被新云化服务取代。
下面这个图会更详细一些，但是缺少 reversel etl 部分，可以放到一起参考：
Gartner & Forrester 对 Data Integration 的定义
这个市场很复杂，Gartner 从场景角度做了一个比较好的定义，但是这个定义偏 marketing：
Data Engineering：创建、管理和操作数据 pipeline，给数据仓库，数据湖，或者给 end-user自服务的数据集成能力。
Cloud Migration：数据迁移和整合能力到云的基础设施，或者直接在云上提供服务，支持混合云，多云或者通过云来进行集成的场景。
Operational Data Integration: 操作数据集成（包括操作数据，事务数据等），支持关键业务。企业间数据分享。跨应用数据一致性，包括企业内部或者企业间。
Data Fabric: 数据集成的同时支持作为数据服务（可以通过web接口访问）。包括支持各种数据生产和消费者。
老牌厂商很多，Gartner 2021 数据集成魔力象限如下：
Forrester 2020 Q2 Data Fabric 梳理的厂商
上面的 Gartner 和 Forrester 主要都是一些比较老牌的厂商；不是特别符合现在所说的 modern data stack 的逻辑。
下一遍接着梳理这个领域都有哪些公司，以及能做什么？敬请期待！