像 Matillion 这样的工具可以帮助您自动化和协调整个云生态系统中的数据转换，从而使您的团队可以减少对管道维护的关注，而将更多精力放在推动实际业务影响上。欢迎阅读本博客系列的第五部分，我们将展示无限可能的艺术，并利用 Matillion 的产品和功能构建 MatiHelper Slack AI 应用。在本系列中，我们将深入探讨 MatiHelper Slack AI 应用的构建过程，从设计开始，现在重点介绍管道开发。如果您还没有看过 MatiHelper 的实际操作，这里有一个视频可以帮助您了解详情！
在本系列的第一部分中，我讨论了如何设计数据管道，重点 法国 whatsapp 数据库 介绍了可用于创建简单且可扩展管道的设计概念。第二部分重点讨论了数据生命周期及其如何定义数据路径。我还展示了 MatiHelper Slack AI 应用的数据生命周期，并设计了一个跟踪表和辅助视图，用于显示 MatiHelper 在其生命周期不同阶段的数据。在第 3 部分中，我展示了如何使用 Matillion Flex Connectors 与 Slack 集成，从频道中提取消息。在第 4 部分中，我重点介绍了 MatiHelper 与生成式 AI 的集成，以及其核心功能。
在下一部分中，我将重点介绍如何将 Data Productivity Cloud 与外部系统集成，并以 Slack 消息的“回复”操作为例。
通过 Webhook 与外部系统集成
在本系列的第 3 部分中，重点介绍了 Matillion Custom Connector 框架作为一种与 Slack API（数据源）集成的方法。MatiHelper 管道的这一部分使用了另一种常见的集成方法：Webhook。对于不熟悉 Webhook 的用户，可以将其视为一种允许自动向其他系统发送消息的 API。 Webhook 通常用于不同应用程序或系统之间的“事件驱动”集成模式。Data Productivity Cloud 有一个 Webhook Post 组件，允许 Data Productivity Cloud 管道将消息发送到外部系统的 Webhook 端点。
在数据管道中包含 Webhook 的场景多种多样。最常见的用例之一是当多个依赖进程在不同系统上运行时。通常，Webhook 是外部系统触发另一个系统上进程执行的常用方法。Data Productivity Cloud 允许您编排这些企业流程依赖关系，并在适当的时间将数据发送到不同的 Webhook 端点。