企業資料高效整合：聚水潭與金蝶系統對接實戰

standxy發表於2024-10-26

聚水潭盤虧-金蝶其他出庫：高效資料整合方案

在企業管理系統中，如何實現不同平臺間的資料無縫對接一直是一個關鍵挑戰。本文將分享一個具體的技術案例：如何透過輕易雲資料整合平臺，將聚水潭的盤虧資料高效整合到金蝶雲星空的其他出庫模組。

背景與需求分析

在本次整合專案中，我們需要從聚水潭獲取盤虧資料，並將其準確、及時地寫入到金蝶雲星空的其他出庫模組。這一過程不僅要求高吞吐量的資料寫入能力，還需確保資料質量和實時監控，以避免任何漏單或錯誤。

技術要點

  1. API介面呼叫：

    • 聚水潭：使用inventory.count.query介面抓取盤虧資料。
    • 金蝶雲星空：利用batchSave介面批次寫入其他出庫資料。

  2. 高吞吐量支援：
    輕易雲平臺提供了強大的高吞吐量資料寫入能力，使得大量盤虧資料能夠快速被整合到金蝶雲星空，極大提升了處理時效性。

  3. 集中監控與告警系統：
    集中的監控和告警系統實時跟蹤每個資料整合任務的狀態和效能，確保在出現異常時能夠及時發現並處理，保障整個流程的穩定執行。

  4. 自定義轉換邏輯與格式差異處理：
    在實際操作中，不同平臺的資料格式往往存在差異。透過自定義的資料轉換邏輯，我們可以靈活適應特定業務需求，確保從聚水潭獲取的資料能夠正確對映到金蝶雲星空所需的格式。

  5. 分頁與限流機制：
    為了有效處理聚水潭介面可能存在的分頁和限流問題，我們設計了一套可靠的分頁抓取策略，並結合限流控制機制，保證在大規模資料傳輸過程中不丟失任何重要資訊。

  6. 異常處理與重試機制：
    資料對接過程中難免會遇到各種異常情況。我們實現了一套完善的異常處理與錯誤重試機制，在發生錯誤時自動進行重試，確保最終所有資料都能成功寫入目標系統。

透過上述技術手段，本次“聚水潭盤虧-金蝶其他出庫”專案不僅實現了兩大平臺間的資料無縫對接，還顯著提升了業務透明度和效率，為企業管理提供了堅實的資料支撐。
用友BIP介面開發配置

如何對接釘釘API介面

呼叫聚水潭介面inventory.count.query獲取並加工資料

在輕易雲資料整合平臺的生命週期中，呼叫源系統介面是至關重要的一步。本文將詳細探討如何透過呼叫聚水潭的inventory.count.query介面來獲取盤虧資料，並進行初步加工處理。

聚水潭介面配置與請求引數

首先，我們需要了解inventory.count.query介面的基本配置和請求引數。根據後設資料配置，該介面使用POST方法，主要引數包括分頁資訊、時間範圍、單據狀態等。

{
  "api": "inventory.count.query",
  "method": "POST",
  "number": "io_id",
  "id": "io_id",
  "condition": [
    [{"field":"items.qty","logic":"lt","value":0}],
    [{"field":"batchs.qty","logic":"lt","value":0}]
  ],
  "request": [
    {"field":"page_index","label":"開始頁碼","type":"string","describe":"第幾頁，從第一頁開始，預設1"},
    {"field":"page_size","label":"每頁條數","type":"string","describe":"每頁多少條，預設30，最大50"},
    {"field":"modified_begin","label":"修改開始時間","type":"string","describe":"修改起始時間，和結束時間必須同時存在，時間間隔不能超過七天，與線上單號不能同時為空", "value": "{{LAST_SYNC_TIME|datetime}}"},
    {"field":"modified_end","label":"修改結束時間","type":"string", "describe": "修改結束時間，和起始時間必須同時存在，時間間隔不能超過七天，與線上單號不能同時為空", "value": "{{CURRENT_TIME|datetime}}"},
    {"field": "io_ids", "label": "盤點單號", "type": "string", "describe": "指定盤點單號，多個用逗號分隔，最多50，和時間段不能同時為空"},
    {"field": "status", "label": “單據狀態”, “type”: “string”, “describe”: “單據狀態, Confirmed=生效, WaitConfirm待稽核, Creating=草擬, Archive=歸檔, Cancelled=作廢”, “value”: “Confirmed”}
  ]
}

資料請求與清洗

在實際操作中，我們需要確保分頁請求能夠順利進行，並處理好可能出現的限流問題。以下是關鍵步驟：

  1. 分頁處理：由於每次請求返回的資料量有限（最大50條），我們需要透過迴圈分頁來獲取所有符合條件的資料。
  2. 限流控制：為了避免觸發API限流機制，可以在每次請求之間設定適當的延時或使用批次處理策略。
  3. 資料過濾與清洗：根據業務需求，對返回的資料進行初步過濾，例如只保留數量小於零（即盤虧）的記錄。

示例程式碼片段如下：

def fetch_inventory_data(api_url, headers):
    page_index = 1
    all_data = []
    
    while True:
        payload = {
            'page_index': page_index,
            'page_size': 50,
            'modified_begin': get_last_sync_time(),
            'modified_end': get_current_time(),
            'status': 'Confirmed'
        }
        
        response = requests.post(api_url, headers=headers, json=payload)
        data = response.json()
        
        if not data['items']:
            break
        
        all_data.extend(data['items'])
        page_index += 1
    
    return [item for item in all_data if item['qty'] < 0]

資料轉換與寫入準備

在完成資料清洗後，需要對資料進行必要的轉換，以便後續寫入到目標系統（金蝶雲星空）。這一步通常涉及欄位對映、格式轉換等操作。例如，將聚水潭中的欄位名轉換為金蝶雲星空所需的欄位名，並調整日期格式等。

def transform_data(raw_data):
    transformed_data = []
    
    for item in raw_data:
        transformed_item = {
            'outbound_id': item['io_id'],
            'product_code': item['product_code'],
            'quantity': abs(item['qty']),
            'warehouse_code': item['warehouse_code'],
            # 更多欄位對映...
        }
        transformed_data.append(transformed_item)
    
    return transformed_data

實時監控與異常處理

為了確保整個整合過程的穩定性和可靠性，需要實現實時監控和異常處理機制。輕易雲平臺提供了集中監控和告警系統，可以實時跟蹤任務狀態並及時發現問題。此外，還可以設定錯誤重試機制，以應對臨時網路故障或API響應異常。

try:
   rawData = fetch_inventory_data(api_url, headers)
   processedData = transform_data(rawData)
   write_to_kingdee(processedData)
except Exception as e:
   log_error(e)
   retry_task()

透過以上步驟，我們可以高效地呼叫聚水潭介面獲取盤虧資料，並進行初步加工，為後續的資料寫入做好準備。這不僅提升了資料處理效率，也確保了業務流程的連續性和準確性。
釘釘與MES系統介面開發配置

金蝶雲星空API介面配置

聚水潭盤虧資料整合到金蝶雲星空的ETL轉換與寫入

在資料整合生命週期的第二步，我們需要將已經從源平臺（聚水潭）獲取的資料進行ETL轉換，以符合目標平臺（金蝶雲星空）的API介面要求，並最終將轉換後的資料寫入金蝶雲星空。這一步驟的核心在於理解和配置後設資料，確保資料格式和業務邏輯的正確性。

資料轉換與寫入的關鍵步驟

  1. 資料解析與對映：

    • 首先，我們需要解析從聚水潭獲取的資料，並將其對映到金蝶雲星空API所需的欄位。透過後設資料配置，我們可以清晰地定義每個欄位的對映關係及其轉換邏輯。
    {"field":"FBillNo","label":"單據編號","type":"string","describe":"單據編號","value":"{io_id}"}

    例如，聚水潭中的io_id欄位對應金蝶雲星空中的FBillNo欄位。

  2. 複雜型別處理：

    • 對於複雜型別（如陣列或巢狀物件），我們需要進一步細化其子欄位。例如，明細資訊FEntity包含多個子欄位，每個子欄位都需要單獨對映和轉換。
    {"field":"FEntity","label":"明細資訊","type":"array","children":[{"field":"FMaterialId","label":"物料編碼","type":"string","describe":"基礎資料","parser":{"name":"ConvertObjectParser","params":"FNumber"},"value":"{{items.sku_id}}"}]}

    上述配置中，items.sku_id被對映為FMaterialId，並使用了ConvertObjectParser進行格式轉換。

  3. 自定義轉換邏輯：

    • 針對特定業務需求，我們可以定義自定義函式進行資料處理。例如，將實發數量乘以-1，以滿足金蝶雲星空對負庫存的要求。
    {"field":"FQty","label":"實發數量","type":"string","describe":"數量","value":"_function  {{items.qty}} *(-1)"}

  4. 批次管理與日期處理：

    • 對於批次管理和日期欄位，我們可以根據條件動態生成值。例如，根據物料編碼判斷是否啟用批次管理，從而設定生產日期和有效期。
    {"field":"FLot","label":"批號","type":"string","describe":"批次","value":"_function case _findCollection find FIsBatchManage from d36b5c74-bdf8-3bcb-a345-22dac34d52aa where FNumber={{items.sku_id}} _endFind when true then 'DY20230421' else '' end"}

  5. 介面呼叫與錯誤處理：

    • 配置完成後，透過呼叫金蝶雲星空的API介面，將轉換後的資料批次寫入目標平臺。為了確保可靠性，需要設定錯誤重試機制和異常處理邏輯。
    {"api":"batchSave","method":"POST"}

關鍵技術特性

  1. 高吞吐量寫入能力：

    • 支援大量資料快速寫入到金蝶雲星空，有效提升資料處理時效性。

  2. 實時監控與日誌記錄：

    • 提供集中的監控系統，實時跟蹤資料整合任務狀態，及時發現並處理異常情況。

  3. 分頁與限流處理：

    • 在呼叫聚水潭介面時，透過分頁機制和限流策略，確保資料抓取過程穩定可靠。

  4. 定製化資料對映：

    • 支援根據業務需求進行定製化的資料對映和轉換，靈活適應不同的資料結構。

  5. 異常處理與重試機制：

    • 針對介面呼叫失敗情況，設定自動重試機制，提高系統整體可靠性。

  6. 資料質量監控：

    • 實時監控資料質量，透過異常檢測及時發現並修正問題，確保資料準確性。

透過以上步驟和技術特性的應用，我們可以高效地將聚水潭盤虧資料整合到金蝶雲星空，實現跨平臺的資料無縫對接，為企業提供可靠的資料支撐。
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