DataFlux 是由駐雲最新重磅打造一款實時大資料分析平台，可以通過對任何來源、類型、規模的實時資料進行監控、分析和處理，釋放資料價值。
為什麼說是“實時”？
因為是實時的資料采集，通過自研的資料網關，實時打入 InfluxDB 時序資料庫，依托于 InfluxDB 時序資料庫的強大查詢分析能力，實時資料分析展示。
為什麼說是“統一”？
萬物皆資料，資料皆可被采集。企業内，從員工考勤資料到 IT 裝置資料，從客戶關系資料到銷售資料，從市場外部大環境資料到企業内部管理資料等，皆可彙聚，進行統一綜合分析，提升資料價值。
五大硬核元件
- 資料采集器：目前支援200多種資料的采集，還在大量開發擴充中。
- 資料網關：資料的核心功能子產品，采用 golang 語言開發，高效處理資料，并且有消息隊列保障資料的可靠性與一緻性。
- DataFlux Studio：強大的場景建構能力，豐富的圖表元件，随心所欲展示資料。
雲原生+微服務，實作「DataFlux」快速傳遞！ - 函數開發平台：賦予使用者無限擴充能力，可基于 Python 編寫資料處理函數，簡便易入手。與 DataFlux Studio緊密結合，進行資料預測分析，并且内置大量官方函數，也可以配合其他應用，作為其他應用的資料來源。
- 強大的實時預警能力：可配置多名額實時檢測，支援多種預警行為輸出途徑。
如何實作快速傳遞
DataFlux 強大的功能背後是運作着的幾十個應用服務，這些應用服務如何穩定且高效有序運作，并且能夠快速部署與持續傳遞，原因之一是 DataFlux 完全基于雲原生的微服務架構。
PS：雲原生是一種理念和應用傳遞模式，是一套技術體系和方法論，它充分發揮和利用雲計算模型的優勢建構和運作可彈性擴充的應用。雲原生的三大特征：微服務化、容器化、動态管理。
容器技術為基礎，發揮資源最大力量
整個DataFlux 核心後面是運作着的幾十個微服務，實作了使用不同開發語言開發、不同環境要求的應用服務在一個伺服器上運作；搭配Kubernetes技術，動态資源編排與排程，最大化利用伺服器資源。
但是如果隻有 Kubernetes，我們還是無法快速的完成一套産品的傳遞，因為幾十個應用服務需要手工建立和配置，也是一個巨大的工作量，那麼如何解決這一個問題對于快速傳遞來說就至關重要。
自研工具，實作1+1>2
Kubernetes 可以使用 YAML語言去描述所有類型的資源，如 pvc、deployment、service、ingress、confiogmap等，再利用 kubectl （kubernetes 的指令行用戶端工具）執行這些 YAML 檔案的應用，去建立或修改資源。
正是利用這一點，我們開發了一個DataFlux 的安裝配置工具 Launcher，在準備好硬體資源的情況下，可以做到10分鐘完成整個應用的部署與配置。整個安裝過程變得非常簡單，根據 Launcher 的引導步驟，完成MySQL資料庫、Redis、InfluxDB 等資訊的輸入，Launcher 根據使用者輸入的資訊，自動完成資料庫表結構的初始化有及資料的初始化，并且根據準備好的模闆自動生成Kubernetes 的 YAML資源描述檔案，以及 DataFlux 的服務應用配置檔案，然後利用 kubectl 指令行工具執行 YAML 檔案的導入。