如今,在大数据和云原生技术的背景下,不少传统企业都对内部进行数字化改革。同时企业内部存在着不同部门之间的数据互不相通,无法得到有效的利用的问题。随着业务的发展,数据的积累也就越多,部门之间存储数据的数据库类型也越来越多,需要解决异构数据源之间的数据同步问题,在一些业务场景中,对数据处理的延迟有着严格的要求,这就需要做到实时在异构数据源之间同步的工具。针对上述问题,本文实现了一个基于云原生架构的实时ETL平台,该系统以联通各个孤立数据源为目标,结合实际业务情况,基于云原生、实时采集、大数据处理等技术,着力解决企业内部异构数据源数据的联通问题,并且提供了对数据实时处理的能力,建立了平台监控运维智能化的体系,采用灵活扩展的架构,方便系统的开发扩展。论文的主要工作如下:根据企业职能人员的需求进行需求分析,对需求进行细化分析。确定系统与外部系统的边界并明确系统内数据流向。对系统的主要功能模块进行分解,分别使用UML用例图的方式描述系统中的任务管理、数据资源管理、用户与权限管理和监控管理等主要功能模块需求,同时确定了系统的非功能性需求。对实时ETL平台进行架构设计并实现各个功能模块。使用Kafka Connect技术实现数据实时的从源数据库的抽取,然后用Flink实现对数据的计算处理。在数据处理过程中使用Bloom Filter算法对处理数据进行去重统计。在搭建监控告警模块的基础上使用改进Louvain社区发现算法对告警记录进行分析,挖掘出告警事件之间的关联关系,将告警事件分为多个社区,为告警的根因分析做准备。在系统设计实现方面,采用Spring Cloud框架,用微服务的方式构建系统,并详细描述系统各个功能的设计实现过程,根据需求分析设计出系统数据库中的物理表。在实现完成整个系统后,根据需求设计各个功能的测试用例,将系统部署到运行环境后,对主要功能按照需求分析的用例进行测试。系统性能测试分别对主要功能的响应实现测试,对实时ETL的性能、并行数量和数据处理延迟分别进行测试,最后对功能模块中使用到的算法进行测试。经过完整的系统测试验证了系统各个功能的符合需求,性能上也满足需求中的要求,可供企业用户正常使用。