Objectifs d'une architecture d'intégration de données

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Il y a encore beaucoup de gens qui architecture d'intégration les données vous semblent étranges. Presque comme une contradiction. Ils ne sont pas d'accord pour que l'intégration des données ait sa propre architecture.

Actuellement, de nombreux spécialistes de l'intégration de données créent encore des interfaces distinctes. Une mauvaise pratique qui est aussi tout simplement anti-architecturale. Une autre idée fausse courante est que lors de l'utilisation du produit fourni par un fournisseur pour l'intégration de données, nous avons déjà automatiquement garanti le architecture d'intégration.

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Et quel est le problème avec tout ça? Bon, si on ne suppose pas l'existence d'une architecture d'intégration de données, nous ne serons pas en mesure d'expliquer comment cette architecture affecte l'évolutivité de l'intégration, frais, personnel, capacité d'assistance en temps réel, gestion de données, SOA, etc.

Voyons un peu plus détaillé quels sont les objectifs d'un architecture d'intégration de données. Comment est-il capable d'imposer un ordre dans la complexité.

La plupart des composants d'une solution d'intégration de données appartiennent à l'une des trois catégories: les serveurs, interfaces et éléments pour la transformation des données. En tenant compte de cela, on pourrait dire qu'un architecture d'intégration les données ne sont rien de plus que la modélisation de serveurs qui sont reliés au moyen d'interfaces.

Le point idéal de ce modèle d'architecture est qu'ils fournissent une vision globale de l'infrastructure et de tous les développements qui y sont mis en œuvre.. De cette façon, tout le monde sera clair sur ce qu'il y a, et tout le monde aura une vision commune pour collaborer aux développements.

En même temps, si ces règles de développement sont toujours respectées et que le architecture d'intégration s'est bien adapté à eux, un emploi ultérieur qui doit même être hérité par d'autres personnes, ce sera beaucoup plus rapide.

Comment ces normes de développement et modèles architecturaux peuvent être appliqués à plusieurs projets d'intégration de données, le résultat sera la simplicité en favorisant la réutilisation du code tout en augmentant la cohérence dans le traitement des données.

Le genre de architecture d'intégration préféré pour la plupart des solutions d'intégration est connu comme hub et parlé. Dans cette architecture, la communication et le transfert de données entre serveurs passent par un centre central, où un serveur d'intégration gère les communications et effectue les transformations de données. Si la réponse d'intégration de données est créée avec l'outil d'un fournisseur, ce serveur dans le centre est généralement le serveur d'intégration de données pour ce fournisseur. Si vous utilisez vos propres solutions, le serveur centre il peut s'agir de votre propre système de gestion de base de données ou d'un ensemble de routines de programmation créées par votre propre équipe. Vous pouvez sélectionner et tout a toujours du sens.

  • Reconnaître que l'architecture d'intégration des données existe. Même lorsqu'il chevauche l'architecture de stockage de données et interagit avec le reste de l'infrastructure de business intelligence, l'architecture d'intégration de données est un cadre autonome qui a besoin d'une solution autonome.
  • Il intègre du personnel spécialisé dans l'intégration de données. Au lieu d'embaucher des spécialistes de l'intégration de données de votre équipe d'entreposage de données, envisager l'opportunité de créer un département spécialisé en intégration de données.
  • Adoptez l'architecture hub et parlé pour vos implémentations d'intégration de données. Le centre Réduit le nombre d'interfaces indispensables et fournit un modèle que tout le monde peut comprendre et être productif avec. C'est aussi une architecture idéale pour garantir la réutilisation, la productivité, collaboration et normes de développement cohérentes.
  • Ne téléchargez pas tout votre travail sur ce hub central. Si vous ne répartissez pas un peu la charge de travail, le centre va bientôt s'effondrer. Lorsque vous devez gérer de gros volumes de données, il est préférable de répartir la charge de travail au-delà du hub au moyen de divers modules de pré-traitement et de post-traitement.

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