论企业集成平台的架构设计

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论企业集成平台的架构设计

三、选择合适的应用集成平台

（介绍）目前，开放式（开源）企业应用集成的规范和平台的主流技术有两种: - 种是微软公司的COM+（组件对象模型）规范和Windows . NET平台，另一种是SUN公司的EJB规范（服务器端组件模型）和J2EE平台。（解决选择）在平台的选择上我进行了反复的比较，最后选择了J2EE 平台.（原因*3）因为J2EE平台的开放性（开源）与支持异构性（支持异构环境），可移植性，支持的广泛性（被广泛接受）。对企业现有遗产系统的继承性和技术优势等（意思是现在公司使用就是java相关的架构）。更重要的是它具跨平台（PC端和移动端）的功能。（实际）公司的ERP(企业资源计划)系统是运行在Linux服务器上的，PDM (产品数据管理)系统用的则是Microsoft Windows NT(New Technology)操作系统， E- mail是Microsoft的Exchange Server, 这些应用使用不同的操作系统和平台，（对比）而微软的. NET只能用在Windows的操作系统的。（结论）所以基于公司的实际，J2EE 平台是合适的选择。（缺点）选择J2EE平台存在的问题在于，一是成本相对比较高。二是公司的IT人员对JAVA还不熟练。为此，(解决缺点)我在确定选用该平台后，先了解该平台的软件构成(意思就是大致知道需要安装什么软件)，只购买了我们需要的开发软件，从而节省了成本。对JAVA则安排了几次培训，使IT人员能很快地上手用JAVA开发程序。（400）

企业系统集成分类：

交互型系统(System of Engagement)与记录型系统(System of Record)

企业微服务架构的引入主要集中在以下两类系统：

记录型系统：（定义）是指传统的应用系统，对应用所关注领域的信息进行增删改查作为应用的核心能力。如CRM（客户关系管理）、ERP（企业资源计划）、OA（办公自动化）等系统。（缺点）记录型系统使用的往往是一些传统的经典IT技术构建，往往更难改变，其集成难度也较高。

交互型系统：（定义）是指以与用户交互为主要目的而开发的应用系统。如各种移动应用、微信、微博等等。（优点）交互型系统更多地会采用现代的各种新技术语言及运行时部署，具体高度的敏捷性，通过简单的现代化连接即可实现集成。

注：敏捷性，是指企业在不断变化、不可预测的经营环境中善于应变的能力。

系统集成中的问题与原则：

部分系统无法重构为微服务架构：例如非常老旧又缺乏维护的系统，（解决）对此类系统可以采用“如果应用无法被打破，就不要试图解决它”的策略，其中SOA资产重用化是更佳的解决方案。

原有系统无法改变数据存储方式：对这种情况，（分析）第一，需要考虑如果数据仍然保持烟囱式（单体）或集中式存储，那对应用进行微服务化是否具有业务价值；第二，切分数据库是否会导致事务性一致性问题并进而影响系统的稳定性；第三，考虑应用能否采用如BASE、CQRS等模式解决数据的一致性问题。

注：BASE模式（接受临时的不一致，采用最终一致性）

CQRS模式（操作和查询分离，读写分离）

原有系统如何融入微服务架构：在原有系统中剥离部分功能并重构为微服务时，如何实现微服务与原有系统在高可用性上的隔离，如果原有系统与微服务的扩展性不匹配又如何处理？这些问题在微服务重构前需要考虑清楚。

微服务转型

采用微服务架构意味着以更复杂的运维环境为代价，快速推出市场。大部分企业都有大量遗留的应用系统，通常情况下，企业不会全新构建一个完整的应用，而是对已有应用进行重构或希望能尽量重用已有代码。

企业应用集成解决方案：

在应用集成和重构方面，我们的团队对项目中可能的微服务进行了梳理：(1)每个REST服务是一个潜在的微服务；(2)每个SOAP web服务或EJB是一个潜在的微服务,特别是无状态的session bean,需要将面向功能的接口重新设计为面向资产的接口，并使接口转变为RESTful形式；(3)使用领域驱动设计(domain-driven design)发现企业资产，这些资产可能是微服务。

在数据集成和重构方面，我们的团队通过以下方式：(1)寻找与其他数据关联不大的数据孤岛，（解释）检查系统的实体-关系图；如果有与其他数据断开的数据，作为一个潜在的数据重构点；(2)数据表非规范化，找到高规范化数据库中非规范化一些数据表 , 将其重组为更大的逻辑块，其目的是增加数据冗余度使其更容易被打破；（从而便于构建独立的数据库微服务）(3)反向批数据更新，当数据重构失败时可批量地将新数据反向导回旧的数据模式；(4)使用主数据管理，对被广泛使用的数据实体组成一个单一的一致性视图，并开发相应的微服务与主数据一起工作；

补充理解：主数据管理重要性：保证企业内各单位系统信息编码标准的高度唯一性，另一方面为企业未来数据仓库建设奠定基础保障，为各系统数据标准化导入、多维统计分析工作创造先决条件。

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