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历年计算机软考《系统分析师》复习知识点总结(1)

来源:考试吧 2018-01-15 8:21:40 要考试,上考试吧! 万题库
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  SOA

  【基本概念】

  1、SOA定义:

  一种粗粒度、松耦合的体系结构模型;不同功能单元通过中立方式定义的接口联系起来;独立于硬件、操作系统、编程语言;构建的服务以统一通用方式进行交互;

  SOA涉及三种角色:1)服务提供者(Service Provider);2)服务请求者(Service Requestor);3)服务目录 (Service Registry)。

  SOA涉及三个操作:1)发布(Publish);2)查找(Find);3)绑定(Bind)。

  2、三个抽象级别:操作、服务、业务流程;

  3、3个软件层次:

  (1)基础设计层:OOA、OOD思想,设计开发底层服务构件;

  (2)应用结构层:采用EA架构,以表示业务服务逻辑构建为中心,集中定义服务间接口和服务级协定;

  (3)业务组织层:BMP,流程编排与组织;

  4、SOA常用标准、规范:

  SOAP, WSDL, UDDI

  WSDL,UDDI和SOAP是SOA基础的基础部件。WSDL用来描述服务;UDDI用来注册和查找服务;而SOAP,作为传输层,用来在消费者和服务提供者之间传送消息。SOAP是Web服务的默认机制,其他的技术为可以服务实现其他类型的绑定。一个消费者可以在UDDI注册表(registry)查找服务,取得服务的WSDL描述,然后通过SOAP来调用服务。

  5、SOA特征

  ·可从企业外部访问

  ·随时可用

  ·粗粒度的服务接口分级

  ·松散耦合

  ·可重用的服务

  ·服务接口设计管理

  ·标准化的服务接口

  ·支持各种消息模式

  ·精确定义的服务契约

  6、关键问题

  ·发现服务

  ·服务规约

  ·服务实现

  7、基础架构

  【优势】

  SOA是一种可适应的、灵活的体系结构类型,基于SOA构建的系统架构可以在系统的开发和维护中缩短产品上市时间,因而可以降低企业系统开发的成本和风险。因此,当SOA架构师遇到一个十分复杂的企业系统时,首先考虑的应该是如何重用已有的投资而不是替换遗留系统

  【作用】

  SOA解决的是集成的问题,包括数据集成、应用集成、流程集成等,分两步:一是将业务系统能力分解为独立、自治、离散和可复用的服务;二是对服务进行组装和编排来满足业务和流程的变化。

  SOA本身是集成平台,本身并不产生能力,本身也不存储和结构化数据,SOA服务目录库能力源自业务系统,业务系统提供服务注册到SOA服务目录库,SOA更多是能力集成平台,可以将业务系统各个层面能力转化为数据服务、业务服务、流程服务和展现层服务。通过SOA集成这些服务,提供统一的服务目录库来屏蔽底层业务系统。

  【SOA解决方案】

  【注意事项】

  最常见的失误包括:

  1. 注意供应商专有服务产品 。不要局限于实际上具有专有特征的 SOA 供应商产品;这可能会导致失去真正 SOA 的互操作性和灵活性好处。

  2. 寻求使用开放标准的稳定性 。行业中的最新开放标准规范并不一定是最稳定的;因此,可能并不成熟,不适合采用。

  3. 仔细评估遗留资产现代化工作 。选择特定遗留系统进行现代化工作时,请从企业的全局出发进行考虑。SOA 过渡中的竖井 (Silo) 方法可能导致出现冗余。

  4. 避免“瀑布”式开发和缺少服务版本控制的情况 。SOA 过渡本质上应该具有迭代的特征。服务生命周期管理应该具有维护服务的多个版本的功能。

  5. 了解遗留系统的技术限制 。在进行遗留资产现代化工作前,请充分考虑遗留系统的所有技术限制。

  6. 不要将 SOA 等同于 Web 服务 。了解 SOA(一种体系结构样式)和 Web 服务(一组 SOA 实现标准)间的差异。

  7. 避免采用竖井方法处理服务创建和所有关系 。理解传统应用程序开发和基于 SOA 的开发之间的范式转换。

  8. 避免使用细粒度服务 。与细粒度应用程序编程接口(Application Program Interfaces,API)相比,服务是更高级的抽象。服务应该为粗粒度的,且与业务一致。

  9. 避免点到点调用 。使 SOA 生态系统具有可管理性,且组件间采用松散耦合方式。加入中介层,以处理服务发现和调用,并协调不同 SOA 实现间的基础技术差异。

  10. 避免不遵循标准的情况 。采用稳定的、经过验证的行业特定标准。此方法将为您的 SOA 带来互操作性的好处。

  11. 使用冗余数据存储 。将重点放在数据整合策略上。通过创建虚拟数据服务来提供数据冗余性。

  12. 避免使用“大爆炸”方法 。对于复杂 SOA 过渡,请完全避免使用“大爆炸”方法。请充分认识到,最好的平稳 SOA 过渡是通过采用迭代方法实现的,并尊重这一事实。

  13. 分配服务所有关系 。不要让服务孤立。为其提供一个环境,让某个业务部门作为其所有者。此所有关系使得有人负责维护非功能性服务质量。

  进行 SOA 治理 。授权治理组织管理整个服务生命周期。

  【面向服务的开发】

  ·两个视图:服务提供者关注服务实现、封装、发布、服务消费者关注服务组合满足需求;

  ·面向重用的开发;

  面向服务开发是对前面已经讨论过的面向过程、面向对象、面向方面等开发方法的补充。它具有以下优点:

  1重用:创建可重用用各种业务应用的服务能力;

  2 效率:通过组合现有服务,以快速创建新的服务和业务应用的能力,这样就可以集中精力于数据共享,而不是底层实现的能力;

  3 与技术的松耦合:独立于服务的执行环境进行服务建模的能力。例如,紧紧盯以服务能够收发的消息,而不需要考虑具体的技术实现。

  4职责的划分:可以令业务人员和技术人员分别关注业务问题和技术问题,双方通过服务契约进行协同。

  当 SOA 架构师构建一个企业级的 SOA 系统架构的时候,关于系统中最重要的元素,也就是 SOA系统中的服务的构建。

  有一点需要特别注意的地方,就是对于服务粒度的控制。服务粒度的控制 SOA 系统中的服务粒度的控制是一项十分重要的设计任务。通常来说,由于服务的访问通常是远程的,所以,对于将暴露在整个系统外部的服务推荐使用粗粒度的接口,而相对较细粒度的服务接口通常用于企业系统架构的内部。

  应用服务来设计、开发和部署应用,需要在思考方式上发生重大转变,为了帮助这一转变的完成,我们可以把 IT部门的职责划分为两个部分:

  1创建服务:处理服务所涉及的复杂的下层技术,确保 Web 服务的描述与服务消费者的需要相一致,而且双方共享着应该有的数据。

  2使用服务:组装新的合成应用(Composite Applications)和业务流程流(Business Process Flows),确保共享数据以及业务流程流能够准确反映业务的运营和战略需求。

  在项目层次上,架构师通常要指导可重用服务的开发,并确定一种存放、管理和检索服务描述的方法。可重用的服务层把业务操作(比如“获取客户信息”、“下订单”)与下层软件平台的实现差异相隔离(就象浏览器把服务器的实现语言的差异相隔离一样),这样,就有可能具备把可重用的服务快速组合成更大服务的能力,这样,组织就具备了使过程自动化和快速适应环境的优点。事实上,定义可重用的服务是面向服务最重要的方面,要实现服务的最高价值,必须在开发的时候,就考虑与其它服务的互操作,并且通过与其它服务的组合来构建应用。这种思想上的转变,可能需要某个处于领导职位上的人协调完成检查设计,以确保它们与新的 IT 目标一致。

  【与数据仓库关系】

  把数据和服务作为企业的资产

  主数据(Master Data,MD)指系统间共享数据(例如,客户、供应商、账户和组织部门相关数据)。与记录业务活动,变动较大的交易数据相比,主数据(也称基准数据)变化缓慢,一般每年的变化在 20 %左右。

  (区别元数据:元数据是指表示数据的相关信息,比如数据定义等,而主数据是指实例数据,比如产品目录信息等。)

  数据存储层规划:为了保证业务系统的性能同时实现数据的共享、数据分析的需要,将数据存储层的数据分为三个层次:私有数据层、共享数据层和分析数据层。

  ·私有数据层:主要用于支撑企业的运营,是典型的操作型数据环境。包括经营、财务、人力资源、资产管理等已有系统的数据库,其主要职能在于支撑企业日常的经营和管理活动的运营需要。

  ·共享数据层:包含业务共享数据、主数据、系统数据、流程数据和元数据。

  ·分析数据层:该层的数据集主要用于支撑企业的管理和决策需要,是典型的分析型数据环境。它从数据仓库中提取数据并整合管理决策所需要的数据集。

  【与云计算关系】

  • 应用系统涉及的跨系统边界的主数据抽象到主数据管理系统,提高数据服务能力。

  • 业务系统下层,业务模块分为界面和逻辑两个部分内容,业务模块下沉为提供业务服务能力的单元

  • 流程引擎+业务规则引擎可以进一步对业务服务,数据服务进行服务的编排

  • 展现层可以实现界面层的组装,可以调用数据服务能力和业务服务能力

  【云计算融合】

  SOA中的ESB能力,流程引擎能力、规则引擎能力,演化至云计算中的Pssa层;

  硬件能力(底层虚拟化资源池:计算能力、存储能力、网络能力),可以集成至ESB ;

  【展望】

  IBM谈到的下一代SOA的概念,说到下一代 SOA 需要做到五件事:连接本地应用和云应用、将应用扩展到移动设备上、连接到物联网、发布 API 并将企业连接到社交网络、提供可以满足大数据需求的服务规模和质量。

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