书接上回，大家知道了云蛛系统的试衣模式，我们先复习一下什么是试衣模式。所谓的试衣模式，顾名思义，衣服合不合适只有穿在身上才知道，衣服和裤子搭不搭，也是只有穿在身上才能看出具体效果。人靠衣服马靠鞍，人需要试衣服才能挑选出适合自己的。这也是为什么实体店面，在互联网大潮的冲击下至今仍存在的原因。
作为数据可视化，是直面用户眼球的东东，所以颜色搭配等议题就提上了台面，好不好看，炫不炫就成为了主要。但是每一块数据大屏都是需要很多元素组合在一起的，这就和我们的穿戴一样，或许上衣很漂亮，但是和帽子，裤子，鞋等等，搭配在一起就会显得很俗。所以是需要很好的搭配的，色系的搭配，风格的搭配......而这些都需要在试衣镜前面来完成的，即使一套衣服搭配好了，不同人穿也会产生不同的效果，所以试衣就成为必然的模式。而作为数据可视化工具，试衣模式就显得非常重要，合不合适现场立即调整啊！这个确实非常有用，而云蛛系统的试衣模式，就完全支持用户的这种想法，直接在浏览器最终环境上进行试衣，柱状图，饼状图等等，不合适的话，直接调整，甚至图形位置，颜色，标题等等细节均可以在线调整。足足的试衣模式，用户直接在大屏上开始调整，合不合适直接就可以在最终环境下看出来。
说完试衣模式的好处之后，就是云蛛系统独特的多数据源模式。简单点讲，如果一个页面有10个元素组成，那么这10个元素，云蛛系统支持从不同的数据源抽取数据。也是就是说，这块大屏上的数据，可以来自Mysql，Oracle，Postgresql，DB2，Sqlserver，达梦，redis，mongodb等等，这个相比较很多单一数据源的工具，灵活性可谓大大增加。而且其不仅支持连接这些，像Hbase、ElasticSearch这样的也支持，甚至用户自定义的rest服务，这种支持下，就更别说dubbo的微服务了，完全不在话下。这种有容乃大的模式，让云蛛系统的可用性极大的增强，适应能力也是远超您的想象，没有做不到的，只有想不到的。
这就是云蛛系统的数据化试衣模式及多数据源的支持，接下来，小编会介绍大数据模式下的，组件化性能提升，敬请期待哦！
