Quellenreferenz¶
Wähle eine Quelle nach ihrer Lesesemantik und referenziere danach die konfigurierte Environment-ID im fachlichen Modell. Endpunkte, Zugangsdaten, Topics, Queues und Buckets bleiben Environment-Eigentum.
database¶
Konfigurierter RDBMS-Client, der eine physische Tabelle oder einen SQL-Selektor liest.
Kanonische URI: database://<identifier>
Unterstützte XML-Verbraucher: generate, iterate, variable
Leseformen: database_table, database_query
Leseformen nach XML-Verbraucher: generate=database_table, database_query; iterate=database_table, database_query; variable=database_table, database_query
Verteilungen: ordered, random, round_robin
Auswahlfähigkeiten: selector=ja; iterationSelector=ja; pagination=ja; random access=ja; cyclic=ja; unique=ja
Environment-Grenze: In Platform-Projekten nur <database id="sourceDB" /> deklarieren und die konfigurierte Environment-ID referenzieren.
Vollständige Workflows:
- Eine begrenzte relationale Auswahl kopieren — Nutze dieses Muster, wenn Zeilen aus einer relationalen Quelle in ein explizites Datenbankziel fließen.
file¶
Projekt-relative Datei, die über ihren deklarierten Suffix-Vertrag ausgewählt wird.
Kanonische URI: file://<identifier>
Unterstützte XML-Verbraucher: generate, iterate, variable, nestedKey
Leseformen: file_csv, file_xlsx, file_json, file_ndjson, file_parquet, file_xml, file_template
Leseformen nach XML-Verbraucher: generate=file_csv, file_xlsx, file_json, file_ndjson, file_parquet, file_xml, file_template; iterate=file_csv, file_xlsx, file_json, file_ndjson, file_parquet, file_xml, file_template; variable=file_csv, file_xlsx, file_json, file_ndjson, file_parquet, file_xml; nestedKey=file_csv, file_json
Verteilungen: ordered, random, weighted, stratified, round_robin, reservoir, cumulated
Auswahlfähigkeiten: selector=nein; iterationSelector=nein; pagination=ja; random access=ja; cyclic=ja; unique=ja
Environment-Grenze: Referenziere descriptorlokale Daten mit <generate source="data/customers.ent.csv">.
Vollständige Workflows:
- Eine Projektdatei in ein Artefakt transformieren — Nutze dieses Muster für begrenzte lokale Eingaben, deren transformierte Zeilen als Datei-Artefakt entstehen sollen.
kafka¶
Konfigurierter Kafka-Consumer, der das am Importer deklarierte Topic liest.
Kanonische URI: kafka://<identifier>
Unterstützte XML-Verbraucher: generate, iterate
Leseformen: kafka
Leseformen nach XML-Verbraucher: generate=kafka; iterate=kafka
Verteilungen: ordered
Auswahlfähigkeiten: selector=nein; iterationSelector=nein; pagination=nein; random access=nein; cyclic=nein; unique=nein
Environment-Grenze: Die ID des konfigurierten Kafka-Importers referenzieren; Topic und Verbindung gehören zu seiner Environment-gestützten Importer-Konfiguration.
Vollständige Workflows:
- Eine begrenzte Kafka-Auswahl weiterleiten — Nutze dieses Muster, wenn eine endliche Topic-Auswahl transformiert und erneut publiziert werden soll.
memstore¶
Benannter Datensatz, den der Redis-Memstore-Exporter gespeichert hat.
Kanonische URI: memstore://<identifier>
Unterstützte XML-Verbraucher: generate, iterate, variable, nestedKey
Leseformen: redis_memstore
Leseformen nach XML-Verbraucher: generate=redis_memstore; iterate=redis_memstore; variable=redis_memstore; nestedKey=redis_memstore
Verteilungen: ordered, random, weighted, stratified, round_robin, reservoir, cumulated
Auswahlfähigkeiten: selector=nein; iterationSelector=nein; pagination=ja; random access=ja; cyclic=ja; unique=ja
Environment-Grenze: Erzeuge die Daten über ein Memstore-Ziel und lies sie mit derselben ID wieder ein.
Vollständige Workflows:
- Generated- und Source-Produkte über Memstore verketten — Verwende dieses Muster für begrenzte mehrstufige Verarbeitung, wenn ein späteres Produkt ein früheres im selben Lauf konsumiert.
- Constraints an der richtigen Ausführungsgrenze platzieren — Verwende dieses Muster, wenn Quellzeilen vor dem Mapping und fertige Zeilen vor dem Export geprüft oder verändert werden müssen.
ml_model¶
Liest begrenzte synthetische Datensätze aus einem zuvor mit
Kanonische URI: ml://<identifier>
Unterstützte XML-Verbraucher: generate, iterate
Leseformen: ml_model
Leseformen nach XML-Verbraucher: generate=ml_model; iterate=ml_model
Verteilungen: ordered
Auswahlfähigkeiten: selector=nein; iterationSelector=nein; pagination=ja; random access=nein; cyclic=nein; unique=nein
Environment-Grenze: Das Modell mit <ml-train> trainieren und persistieren; es aus einem begrenzten Source-Produkt mit source="ml://<model-name>" referenzieren.
Vollständige Workflows:
- Ein begrenztes persistiertes ML-Modell konsumieren — Nutze dieses Muster nach ml-train, wenn ein begrenztes Produkt Datensätze aus dem persistierten Modell erzeugen soll.
mongodb¶
Konfigurierter MongoDB-Client, der eine Collection oder einen Mongo-Selektor liest.
Kanonische URI: mongodb://<identifier>
Unterstützte XML-Verbraucher: generate, iterate, variable
Leseformen: database_table, database_query
Leseformen nach XML-Verbraucher: generate=database_table, database_query; iterate=database_table, database_query; variable=database_table, database_query
Verteilungen: ordered, random, round_robin
Auswahlfähigkeiten: selector=ja; iterationSelector=ja; pagination=ja; random access=ja; cyclic=ja; unique=ja
Environment-Grenze: In Platform-Projekten nur <mongodb id="sourceMongo" /> deklarieren und die konfigurierte Environment-ID referenzieren.
Vollständige Workflows:
- Eine begrenzte MongoDB-Collection projizieren — Nutze dieses Muster für eine begrenzte Collection-Auswahl, die in eine andere Collection geschrieben wird.
object_storage¶
Konfigurierter Object-Storage-Client, der ein Objekt über dessen Source-URI liest.
Kanonische URI: object-storage://<identifier>
Unterstützte XML-Verbraucher: generate, iterate
Leseformen: object_storage
Leseformen nach XML-Verbraucher: generate=object_storage; iterate=object_storage
Verteilungen: ordered, random, weighted, stratified, round_robin, reservoir, cumulated
Auswahlfähigkeiten: selector=nein; iterationSelector=nein; pagination=ja; random access=ja; cyclic=ja; unique=ja
Environment-Grenze: In Platform-Projekten nur <object-storage id="archive" /> deklarieren und die konfigurierte Environment-ID referenzieren.
Vollständige Workflows:
- Ein Objekt in ein gespeichertes Artefakt transformieren — Nutze dieses Muster, wenn Eingabe und erzeugte Datei-Artefakte hinter einem Object-Storage-Client liegen.
rabbitmq¶
Konfigurierter RabbitMQ-Consumer, der aktuell verfügbare Nachrichten aus seiner Queue liest.
Kanonische URI: rabbitmq://<identifier>
Unterstützte XML-Verbraucher: generate, iterate
Leseformen: rabbitmq
Leseformen nach XML-Verbraucher: generate=rabbitmq; iterate=rabbitmq
Verteilungen: ordered, round_robin
Auswahlfähigkeiten: selector=nein; iterationSelector=nein; pagination=nein; random access=nein; cyclic=nein; unique=nein
Environment-Grenze: Die ID des konfigurierten RabbitMQ-Importers referenzieren; Queue-Topologie und Verbindung gehören zu seiner Environment-gestützten Importer-Konfiguration.
Vollständige Workflows:
- Eine begrenzte RabbitMQ-Queue weiterleiten — Nutze dieses Muster für count-begrenzten FIFO/SP-Konsum mit bestätigter Publikation.