本文以云器 Lakehouse 为例，介绍利用bluepipe构建跨网络的数据复制最佳实践。
如下图，客户业务系统部署在私有 IDC 中，而Lakehouse作为多租户湖仓服务部署在云上。数据需要从Oracle同步到Lakehouse
，我们推荐将bluepipe部署在客户 IDC 中，推数据到Lakehouse。
方案优势
开箱即用，10 分钟完成配置
bluepipe几乎可以运行在任何Linux系统中，支持x86和arm芯片；常见的机架式服务器、笔记本电脑，甚至树莓派都可以用来部署；- 极简的配置过程，默认参数即可达到最佳性能。
全、增量一体化，无需运维干预
- 全量同步与增量同步深度协同，几乎无需日常运维操作；
- 高效的数据比对与热修复技术，始终保证数据一致；
- 高度鲁棒的
Schema Evolution。
推数据，而不是暴露端口
bluepipe与您的数据库一起部署在您的内网，无需对外暴露端口；- 弹性
buffer size技术，在吞吐(Throughput)和延迟(latency)之间自动平衡。
Oracle 链路的独特优势
bluepipe基于Oracle LogMiner实现对变更数据的捕捉。与此同时，在以下几个方面做了深度优化：
对 DDL 行为的深度兼容
在LogMiner默认策略下，当发生DDL行为后，相关表上后续的DML操作均无法正确解析，从而导致无法正确捕捉到变更。
bluepipe维护了字典文件的自动构建策略，保证表结构变更后仍然能捕捉到正确的增量数据。
大事务优化
Oracle Redo Log中记录了完整的事务(Transaction)过程，而业务上通常仅希望拿到commit
之后的数据，因此，需要在传输过程中使用buffer来暂存尚未commit的变更记录。
bluepipe基于独特的内存管理技术，单节点上也能轻松应对千万量级的大事务。
全面支持名称超过 30 字符的表
Oracle 12.2版本之后，对表名、字段名的最大长度支持到了 128 字节。
但因为种种原因，LogMiner对于无OGG LICENSE的实例，至今仍不支持对包含长名称的表的 DML
解析，详情参考官方文档。
bluepipe基于高效的流批融合技术，全面支持了此种情况下的增量数据捕捉与投递。