Ignite 技术架构分析

ignite 字段类型Ignite 是一个开源的分布式数据库和分析引擎，设计用于处理大规模数据集和执行实时查询、数据可视化以及机器学习任务。

它用于内存计算和分析，支持复杂的数据模型和查询语言，具有高度的可扩展性和性能。

本文将一步一步回答有关Ignite 字段类型的问题，介绍Ignite 中的字段类型以及与之相关的概念和用法。

1. Ignite 支持哪些常见的字段类型？Ignite 支持包括整型、浮点型、布尔型、字符串型等在内的常见字段类型。

此外，Ignite 还提供了更高级的字段类型，如日期、时间、UUID、二进制数据等。

2. 如何在Ignite 中定义字段类型？在Ignite 中，可以通过创建一个Ignite 缓存（Cache）来定义字段类型。

缓存是Ignite 中数据存储的基本单元，包含一组键-值对。

在创建缓存时，需要指定缓存的名称和键值对的数据类型，即字段类型。

3. 在Ignite 中如何存储自定义对象的字段类型？在Ignite 中，可以通过实现Serializable 接口来存储自定义对象的字段类型。

Serializable 接口是Java 中的一个接口，用于标记类的对象可以被序列化，即可以被转换成字节序列以便进行存储和传输。

4. Ignite 中的复杂字段类型是什么？Ignite 中的复杂字段类型是指那些由多个简单字段类型组成的字段类型。

例如，一个字段可以是一个包含多个子字段的结构体，或者一个由多个元素组成的数组。

5. 如何在Ignite 中使用复杂字段类型？在Ignite 中，可以使用复杂字段类型来存储和查询具有复杂结构的数据。

例如，可以使用结构体字段类型来存储具有多个属性的对象，使用数组字段类型来存储具有多个元素的列表。

6. Ignite 中的数组字段类型如何操作？在Ignite 中，数组字段类型可以通过索引来访问和修改数组中的元素。

可以使用类似于数组访问的语法来读取或更新数组元素的值。

⼤数据架构组件1.⼤数据架构图谱⽂件系统HDFS Hadoop Distributed File System，简称HDFS，是⼀个分布式⽂件系统。

HDFS是⼀个⾼度容错性的系统，适合部署在廉价的机器上。

HDFS能提供⾼吞吐量的数据访问，⾮常适合⼤规模数据集上的应⽤。

GlusterFS 是⼀个集群的⽂件系统，⽀持PB级的数据量。

GlusterFS 通过RDMA和TCP/IP⽅式将分布到不同服务器上的存储空间汇集成⼀个⼤的⽹络化并⾏⽂件系统。

Ceph 是新⼀代开源分布式⽂件系统，主要⽬标是设计成基于POSIX的没有单点故障的分布式⽂件系统，提⾼数据的容错性并实现⽆缝的复制。

Lustre 是⼀个⼤规模的、安全可靠的、具备⾼可⽤性的集群⽂件系统，它是由SUN公司开发和维护的。

该项⽬主要的⽬的就是开发下⼀代的集群⽂件系统，⽬前可以⽀持超过10000个节点，数以PB的数据存储量。

Alluxio 前⾝是Tachyon，是以内存为中⼼的分布式⽂件系统，拥有⾼性能和容错能⼒，能够为集群框架（如Spark、MapReduce）提供可靠的内存级速度的⽂件共享服务。

PVFS 是⼀个⾼性能、开源的并⾏⽂件系统，主要⽤于并⾏计算环境中的应⽤。

PVFS特别为超⼤数量的客户端和服务器端所设计，它的模块化设计结构可轻松的添加新的硬件和算法⽀持。

数据存储MongoDB 是⼀个基于分布式⽂件存储的数据库。

由C++语⾔编写。

旨在为web应⽤提供可扩展的⾼性能数据存储解决⽅案。

介于关系数据库和⾮关系数据库之间的开源产品，是⾮关系数据库当中功能最丰富、最像关系数据库的产品。

Redis 是⼀个⾼性能的key-value存储系统，和Memcached类似，它⽀持存储的value类型相对更多，包括string（字符串）、list（链表）、set（集合）和zset（有序集合）。

Redis的出现，很⼤程度补偿了memcached这类key/value存储的不⾜，在部分场合可以对关系数据库起到很好的补充作⽤。

ignite 分布式计算Ignite是一种开源的分布式计算平台，专注于高性能和可扩展性。

它提供了一套强大的工具和库，可以用于在大规模集群上进行分布式计算，处理大量的数据和高负载的应用程序。

Ignite的设计目标是让开发人员能够轻松地利用分布式系统的潜力，实现高性能和可靠的分布式计算。

它提供了许多功能，包括内存计算、集群服务、分布式数据结构、分布式SQL、流式处理、机器学习、事件和消息驱动编程等。

下面将详细介绍Ignite的一些关键特性。

首先，Ignite支持内存计算。

它可以将数据存储在内存中，从而实现快速访问和处理。

内存计算可以大幅提升计算性能，特别适用于需要处理大量数据的任务。

Ignite的内存计算功能可以极大地加速大规模分布式计算任务的执行。

其次，Ignite提供了分布式数据结构。

这些数据结构包括分布式集合、映射、队列、栈等，可以在集群中分布式地存储和访问数据。

开发人员可以使用这些数据结构来设计高效的分布式算法和应用程序。

Ignite还提供了事务支持，确保数据一致性和可靠性。

Ignite还提供了分布式SQL。

开发人员可以使用标准的SQL语句来查询分布式数据，并且可以在整个集群中执行这些查询。

这使得开发人员无需编写复杂的分布式代码，就可以以常规的方式进行查询和处理数据。

分布式SQL的功能大大简化了开发人员的工作，提高了代码的可读性和可维护性。

此外，Ignite还支持流式处理和机器学习。

开发人员可以使用Ignite的流式处理功能来处理实时数据流，对数据进行过滤、转换和聚合操作。

这对于处理大量产生的实时数据非常有用，如物联网应用程序、日志处理和实时分析等。

Ignite的机器学习功能则提供了一套强大的算法和工具，用于训练模型和进行预测分析。

Ignite还提供了集群服务和事件驱动编程。

集群服务可以在集群中的节点之间进行通信和协调。

开发人员可以使用这些服务实现分布式锁、计数器、计时器等功能。

事件和消息驱动编程则允许开发人员基于事件来设计和实现分布式应用程序。

ignite的getall方法【原创实用版3篇】篇1 目录一、介绍本文介绍了ignite的getall方法，该方法用于获取集合中的所有元素。

二、getall方法概述getall方法是ignite中的一个方法，用于获取集合中的所有元素。

该方法可以用于获取各种类型的集合，如List、Set和Map等。

三、getall方法的语法和参数getall方法的语法如下：```kotlinT[] getall(Collectionu003cTu003e col)```其中，T是集合中元素的类型，col是要获取的集合。

四、getall方法的返回值getall方法返回一个数组，其中包含集合中的所有元素。

如果集合为空，则返回一个空数组。

五、使用示例下面是一个使用getall方法的示例：```javaListu003cStringu003e list = new ArrayListu003cu003e();list.add("apple");list.add("banana");list.add("orange");String[] fruits = list.getall(true); // 获取所有元素并转换为数组System.out.println(Arrays.toString(fruits)); // 输出[apple, banana, orange]```篇1正文ignite的getall方法可以用于获取集合中的所有元素。

该方法可以用于各种类型的集合，如List、Set和Map等。

下面是使用示例：首先，我们创建一个包含三个水果的List集合：接下来，我们使用getall方法获取该集合中的所有元素并将其转换为数组：最后，我们使用Arrays.toString方法将数组转换为字符串并输出：根据getall方法的语法，我们可以看到它接受一个Collection对象作为参数，并将其转换为数组返回。

ignite 分布式计算Ignite 分布式计算是一种强大的计算框架，它能够帮助用户高效地处理大规模数据集。

本文将介绍 Ignite 分布式计算的基本原理以及其在实际应用中的优势。

Ignite 分布式计算采用内存计算的方式，以提高计算速度和效率。

它将数据存储在内存中，并通过分布式计算节点对数据进行并行处理。

这种方式使得 Ignite 分布式计算能够快速地处理大规模数据集，从而加速计算过程。

Ignite 分布式计算的一个重要特点是其灵活性。

它可以与各种数据存储系统和计算引擎无缝集成，如 Hadoop、Spark 等。

通过与这些系统的集成，Ignite 分布式计算能够利用它们的优势，进一步提高计算性能和效率。

除了高性能和灵活性，Ignite 分布式计算还具有强大的容错能力。

它采用了数据复制和故障恢复机制，以保证计算过程的可靠性。

当计算节点出现故障时，Ignite 分布式计算会自动将任务重新分配给其他节点，从而避免计算中断和数据丢失。

在实际应用中，Ignite 分布式计算被广泛应用于各个领域。

例如，在金融行业，Ignite 分布式计算可以用于实时风险分析和交易处理。

在电力行业，它可以用于智能电网的实时监控和优化。

在物流行业，它可以用于路径规划和运输调度。

无论是处理大规模数据集还是实时计算，Ignite 分布式计算都能够提供高效的解决方案。

Ignite 分布式计算是一种强大且灵活的计算框架，它能够帮助用户高效地处理大规模数据集。

通过其高性能、灵活性和容错能力，Ignite 分布式计算在实际应用中展现出巨大的潜力。

无论是金融、电力还是物流行业，Ignite 分布式计算都能够为用户提供高效、可靠的解决方案。

它的出现不仅推动了分布式计算的发展，也为各个行业带来了巨大的变革和机遇。

Ignite数据库是一种高性能的开源数据库系统，它提供了一个全面的数据存储解决方案，适用于各种规模的企业和开发人员。

下面是Ignite数据库的一些用法和搭配：1. 创建数据库：可以使用Ignite数据库提供的命令行工具或图形化界面工具来创建数据库。

根据需要选择合适的数据库类型和架构，并指定必要的参数。

2. 插入数据：可以使用Ignite数据库提供的INSERT语句将数据插入到数据库中。

可以根据需要使用各种数据类型和约束来定义表结构，并使用INSERT语句将数据插入到表中。

3. 查询数据：可以使用Ignite数据库提供的SELECT语句来查询数据库中的数据。

可以根据需要使用各种条件和排序规则来筛选和排序数据。

4. 更新数据：可以使用Ignite数据库提供的UPDATE语句来更新数据库中的数据。

可以根据需要更新表中的数据，并使用各种条件和约束来定义更新规则。

5. 删除数据：可以使用Ignite数据库提供的DELETE语句来删除数据库中的数据。

可以根据需要删除表中的数据，并使用各种条件和约束来定义删除规则。

6. 事务处理：Ignite数据库支持事务处理，可以使用BEGIN、COMMIT和ROLLBACK语句来控制事务的执行。

事务可以确保数据的完整性和一致性，并提高系统的性能和可靠性。

7. 连接和访问：可以使用Ignite数据库提供的连接器来连接到数据库，并使用各种编程语言和框架来访问数据库中的数据。

连接器提供了丰富的API和工具，以支持各种操作和查询。

8. 优化性能：Ignite数据库提供了多种性能优化技术，包括优化查询、调整配置、使用缓存等。

可以根据系统的需求和性能指标来选择合适的优化方法，以提高系统的性能和响应速度。

总之，Ignite数据库提供了一个全面的数据存储解决方案，可以用于各种场景下的数据存储和处理。

通过合理的使用和搭配，可以充分发挥Ignite数据库的优势，提高系统的性能和可靠性。

前端工程师GoogleAppEngine前端技术架构解析今天看到几篇有关Google App Engine的技术架构文章，一起分享给大伙儿，没看到过的同学赶忙惊喜一下吧，看到过了的同学也假装惊喜一下嘛，呵呵。

全部文章有点长，请耐心看下去，相信程序员差不多上有耐心的，除了我.......一、Google的核心技术在切入Google App Engine之前，第一会对Google的核心技术和其整体架构进行分析，以关心大伙儿之后更好地明白得Google App Engine的实现。

本篇将要紧介绍Google的十个核心技术，而且能够分为四大类：◆分布式基础设施：GFS、Chubby 和 Protocol Buffer。

◆分布式大规模数据处理：MapReduce 和 Sawzall。

◆分布式数据库技术：BigTable 和数据库 Sharding。

◆数据中心优化技术：数据中心高温化、12V电池和服务器整合。

分布式基础设施GFS由于搜索引擎需要处理海量的数据，因此Google的两位创始人Larry Page和Sergey Brin在创业初期设计一套名为"BigFiles"的文件系统，而GFS(全称为"Google File System")这套分布式文件系统那么是"BigFiles"的连续。

第一，介绍它的架构，GFS要紧分为两类节点：◆ Master节点：要紧储备与数据文件相关的元数据，而不是Chunk(数据块)。

元数据包括一个能将64位标签映射到数据块的位置及其组成文件的表格，数据块副本位置和哪个进程正在读写特定的数据块等。

还有Master节点会周期性地接收从每个Chunk节点来的更新("Heart- beat")来让元数据保持最新状态。

◆ Chunk节点：顾名思义，确信用来储备Chunk，数据文件通过被分割为每个默认大小为64MB的Chunk的方式储备，而且每个Chunk有唯独一个64位标签，同时每个Chunk都会在整个分布式系统被复制多次，默认为3次。

apache ignite应用实践Apache Ignite应用实践：实现高效数据同步与缓存管理Apache Ignite是一个高性能、分布式的内存计算平台，它提供了丰富的功能，包括数据网格、计算网格和流处理等。

在实际应用中，Apache Ignite展现出了卓越的性能和可扩展性，特别是在数据同步和缓存管理方面。

在数据云和云计算领域，业务数据库往往面临着巨大的压力。

随着数据量的不断增长，全量抽取更新及关联查询对业务数据库造成了巨大的负担。

在这种背景下，我们引入了Apache Ignite框架，实现了分钟级的数据同步，大大提高了数据处理效率。

通过使用Apache Ignite的数据网格功能，我们将业务数据缓存在内存中，从而实现了快速的数据访问和同步。

这样，当应用程序需要访问数据时，它可以直接从内存中获取，而不是从慢速的磁盘或数据库中读取。

这大大提高了数据访问速度，降低了业务数据库的压力。

同时，我们还利用Apache Ignite的计算网格功能，将部分计算任务分发到各个节点上并行执行。

这样，不仅提高了计算性能，还降低了单个节点的负载。

通过合理的任务分配和负载均衡，我们实现了高效的计算资源利用。

在实际应用中，我们采用了始终可靠的HashMap类来缓存对象，并在需要时使用ConcurrentHashMap来处理并发访问。

这种解决方案为我们带来了快速的好处，并确保了数据的一致性和可靠性。

总之，通过引入Apache Ignite框架，我们成功地实现了高效的数据同步和缓存管理。

这不仅提高了数据处理性能，还降低了业务数据库的压力。

未来，我们将继续探索Apache Ignite的更多功能和应用场景，为企业创造更大的价值。

ignite 分布式计算一、分布式计算概述分布式计算是一种通过网络连接多个计算机共同完成计算任务的技术。

它能有效提高计算性能、扩展性和容错能力，广泛应用于大数据、机器学习、科学计算等领域。

二、Ignite架构介绍1.Apache Ignite是一个高性能、轻量级的分布式计算框架，起源于Apache Project Voldemort。

2.Ignite支持多种计算模型，如内存计算、流处理、图计算等。

3.Ignite提供了丰富的API和工具，便于开发者进行分布式应用的开发。

三、Ignite的优势和特点1.高性能：Ignite直接在内存中执行计算任务，避免了磁盘I/O瓶颈。

2.易于扩展：通过添加更多的节点，Ignite能线性扩展计算能力。

3.容错性：Ignite支持故障转移和负载均衡，确保系统在高可用性条件下运行。

4.支持多种计算模型：Ignite能满足不同类型的计算需求，如实时数据处理、大规模数据分析等。

四、Ignite的应用场景1.实时数据处理：金融、物联网、在线广告等领域。

2.大规模数据分析：推荐系统、图像识别、自然语言处理等。

3.分布式事务处理：分布式数据库、分布式锁、分布式缓存等。

五、如何使用Ignite进行分布式计算1.引入Ignite依赖：在项目中添加Apache Ignite依赖。

2.创建Ignite集群：初始化Ignite实例，配置集群参数。

3.编写分布式任务：使用Ignite API编写分布式计算逻辑。

4.部署和运行：将应用程序部署到集群中的节点上，进行分布式计算。

六、总结与展望Apache Ignite作为一个高性能、轻量级的分布式计算框架，为开发者提供了便捷的分布式计算解决方案。

微软解决方案框架结构疯狂代码 / ĵ:http://Programing/Article59986.html 微软解决方案框架结构(MSF)是组建立、开发和实现分布式企业系统应用工作模型、开发准则和应用指南它帮助企业融合商业和技术目标降低采用新技术后系统整体费用以及成功应用微软技术整合商业过程思路方法 MSF揭示出为成功设计、构建和管理技术基础结构或商业解决方案所需了解重要风险、重要设计基础假设和关键依赖关系它包括明确知识库、应用指南和实战经验如: 企业结构设计方案—采用交互方式侧重于制定长期规划同时也能完成短期目标 项目开发准则—包含组队模型和过程模型用于建立高效项目组管理项目生命周期 项目设计过程和多层结构应用模型—用于支持设计复杂分布式企业应用 企业信息基础设施实施思路方法—使用组队模型和过程模型支持实现、操作和技术上方案 、概述 MSF是个经验知识库它包括以下方面内容: 企业结构设计方案—采用交互方式侧重于制定长期规划同时也能完成短期目标 项目开发准则—包含组队模型和过程模型用于建立高效项目组管理项目生命周期 项目设计过程和多层结构应用模型—用于支持设计复杂分布式企业应用 企业信息基础设施实施思路方法—使用组队模型和过程模型支持实现、操作和技术上方案 它是种框架结构 框架结构重点解决个基本问题:它提供解决总体问题和作出有效决策轮廓 框架结构可以增强分析和开发大型项目能力MSF 能够确定项目最大风险在何处强调制定计划和确定进度确保成功发布个产品所必备条件 MSF基于组工作模型这组模型是由微软公司及其合作伙伴在和客户成功开发分布式计算和客户服务器应用经验得来 框架结构不是种预先决定工作结构、工作任务和发布产品具体思路方法思路方法论而是提供了灵活方式、应用有创造力思路方法去解决实际存在问题思想 象任何明确定义工作模型样MSF积累了 3个关键成功原因: 种帮助提供技术决策指南观点 组反复跟踪、监控和管理项目及其进展参考思路方法 致重用性保证在灵活计算环境中有效利用已有知识和技能 个资源集合 MSF收集了组集成资源和准则来指导项目组走向成功它包括明确概念、详细工作指南和微软最好实战经验保证您能立即开始工作 这些资料可由以下途径得到: 联机资料 CD-ROM知识库 教学课程 完整参考手册 CD光盘中内容是由HTML文档组成所以要使用Microsoft Internet Explorer阅读这些资料此外CD光盘中还有更详尽指南讨论在参考手册中提出概念 您如何得到它 MSF在世界范围内由微软顾问咨询部及微软认证培训中心提供培训 它在不断发展 MSF是个框架结构它不是成不变相反MSF会随我们从微软客户和合作伙伴那里学习而不断发展和完善新思想和准则会不断地被引进MSF这些发展将适应技术更新、商业需求变化并支持构建更好软件Software解决方案 技术上变化会导致MSF作出相应变化我们会不断地在参考资料上增加更多指南、介绍和更新概念根据当前思维增进我们教学课程例如:我们认识到Internet强大生命力和影响力我们就在我们资料上很快作了针对Internet更新, 补充介绍我们概念如何应用于开发基于Internet/Intranet基础和结构应用 MSF将个项目中区别阶段工作人员分为 6个角色,通过这 6个角色,项目可以得以迅速、完善地实施这也体现了项目开发 6个重要质量指标,它们在全球是致这 6个角色分别是: 产品经理他了解用户特征,尤其是商业特征,明确用户需求以及需求期望值的所以强户需求期望值,是用户商业化特征比较强,需求无尽,无法界定到底如何才算需求得到了满足而确定了需求期望值后,用户商业目就非常明确,实施起来也比较顺畅 管理员他负责制定计划,每天找出完成该计划风险所在,排除风险,每天交付应该完成内容,确保计划按质、按量实施 用户教育设计友好用户界面,对用户进行培训,确保用户能够并且愿意和喜欢使用开发出产品 开发开发者在开发前期就参和用户需求分析和项目计划制定,他最清楚具体开发过程在开发期开始后,他负责进行代码开发,在每个阶段,交付每项内容代码 测试负责开发出代码测试测试者并不是要找到每个开发者每段代码每个(bug),而是要找到代码的间关系,解决最根本,掌握状态,从而迅速排除 后勤后勤人员负责将实验室产品商品化,变成实际可以运行产品,达到最初制定商业目,取得商业效益这项工作在以往项目中可能比较简单,实验室环境可能和实际环境几乎致或差别不大而现在却区别了,实验室环境可能十分简单,而实际环境可能非常复杂,比如分布式环境、Internet/Intranet环境等,尤其是大企业,实际环境比实验室环境复杂得多,因而将实验室产品运用到实际环境中是项非常重要工作这项工作没有完成好,往往使整个项目前功尽弃,功亏篑 2、MSF简史 1994年基于微软产品开发经验和教训以及微软微软咨询服务业务经验微软推出了Microsoft? 解决方案框架Microsoft Solution Framework (MSF)当时MSF只是这些经验教训松散集合在以后几年中MSF 进步吸收了微软各个部门和微软合作伙伴在实际项目中经验在2002年随着Visual 发布微软发布了系列有关MSF 3.0白皮书针对MSF 3.0 大规模培训也在中国开始 2006年MSF 4.0 随着Visual Studio Team Foundation 2005 发布它增加了不少敏捷开发内容并且明确刻画了团队(Team)典型流程和在新团队(Team)协作软件Software包VSTS 中应用 我们可以不用管MSF 演化细节要记住所有模式都不是成不变关键是要掌握变化原因 3、MSF基本原则 MSF核心有 8个基本原则: 推动开放沟通 为共同前景而工作 充分授权和信任 各司其职对项目共同负责 重视商业价值 保持敏捷预期变化 质量投资 学习所有经验 4、MSF些特点 MSF是微软在整理总结自身多年项目管理(project management)经验基础上提出套项目管理(project management)界方案主要特点是实用性和可操作性强有许多方面值得我们借鉴现对其要点作描述需要注意是微软有国内企业不能比拟优势:如人力资源优势等所以并不定完全适合国内软件Software行业但我们可以发现他们很多做法是我们已经意识到并有所改进有些做法我们可能已经体会到但还没有有上升到个管理原则高度 1、Code Review 原则 是指员定期向其他人讲解自己源活动这个思路方法被众多公司采用并被认为是个行的有效思路方法主要优点有: 要向大家讲解自己员会更重视自己工作进度、代码质量 可以互相学习共同提高及时发现问题 员可掌握他人设计思想和思路方法利于维护他人 2、版本管理思路方法采用统版本管理服务器管理项目源每个人必须经另外个员检查后才能Check in 每天晚上都有build所有如果build不能通过员必须立即修改自己每隔段时间配合进度里程碑release个内部版本主要优点: 从开始就是个整体而不是到最后才整合在起 互相检查才能Check in可以减少发生 里程碑设定对大项目管理尤其有益既不会计划时间较长而有松懈也能做到有张有弛 3、文档管理MSF文档崇尚实用简洁尽量避免事后没人看得文档资料积累和经验继承通过加强员交流来解决(如Code Review, Check in 前互相检查)微软认为个项目存在是和项目组存在相关联如果项目组整个离开了团队(Team)那么有再多文档也没用在区别开发阶段微软也有区别文档要求但应该注意到微软开大是办事系统软件Software和般应用软件Software开发相比会有所区别 4、人员招聘培训人员招聘首先注重人格原因其次是技术原因人员培训最有效最方便手段是利用网络以多媒体、电子文档方式提供 5、项目角色组成:管理、产品管理、开发、测试、部署、用户培训但微软并不是每个项目都配全了这些角色尤其是小项目角色会有重叠强调最好由用户来充当产品管理角色 6、项目测试人员和开发人员比例为1:1,微软通常是2:1微软通常会雇用大量学生等临时人员来进行开发和测试 7、强调进行风险管理对项目风险进行确认并全程跟踪 8、项目开发过程进行里程碑建立和管理 9、项目整理总结制度每个项目完成后对其失败和成功地方进行整理总结 5、为什么应用MSF? 商业问题 商业策划者在面对世界上不断变化复杂技术时必须确定自身企业总体技术策略方向最大挑战来自于保证商业目标和技术目标间致 当前信息技术投资较以往越来越高投资以不仅仅局限在数据中心方面更多倾向于分布式网络增值、群组工作软件Software和提高使用者生产力保证信息技术投资得到有效控制 即便完全不考虑这些投资使用技术给商业带来负向费用影响也是不容质疑所以新技术成功实现将给企业带来重要机会: 今天分布式组件技术允许更大弹性包括集成区别协议、应用接口、应用、操作系统和硬件 今天技术也通过消息传递、事务处理协调、复制、数据仓库、多层结构设计和鲁棒性客户机/服务器开发工具包提供对商业处理过程和活动支持 基于组件技术提供了种在商业方案中集成组件行业最好产品能力组件同样也允许随企业结构和商业处理过程变化更快地重新配置应用系统 今天技术能够在不瓦解企业基础结构设施情况下不断适应发展变化中商业需求多层结构应用允许分离用户、事务和数据服务保证新版本组件在不影响整个系统情况下加以实现 降低费用 客户机/服务器技术可以降低系统整体费用但是企业必须重新评估它们基础结构设施和商业运作过程来保证多余费用真正被消除(例如:传统功能转移到更低廉平台旧系统停止使用新商务处理过程最大提供了增值能力等等) 6、MSF如何帮助解决问题? MSF通过 5个基本模型应用帮助企业认识到采用新技术优点这些模型适用于规划、构建和维护整个过程中区别方面问题(参见图1) " alt="微软解决方案框架结构" /> 图 1:MSF强调几个领域 MSF企业总体结构 MSF企业总体结构模型提供了系列指南用于规划企业基础技术设施流程化商业运作过程并鼓励重用性这种模型是描绘构建于用户服务、事务服务和数据服务基础上多层应用开发MSF应用模型基础 " alt="微软解决方案框架结构" /> 图 2:企业总体结构模型 " alt="微软解决方案框架结构" /> 图 3:MSF应用模型 MSF组队模型 MSF组队模型展示了如何组织项目队伍在时间控制和连续不断发展计划要求下有效交付系统解决方案它描述了 6种基本角色(管理、产品管理、开发、测试、系统实现和用户教育) " alt="微软解决方案框架结构" /> 图 4: MSF组队模型 MSF过程模型 MSF过程模型解释了如何基于:范围、进度和资源规划和控制面向结果项目它是基于 4个可见里程碑交互、允许修改过程模型过程模型中“设计”阶段在面向商业解决方案内容结合过程模型、组队模型和应用模型组件方案设计过程(Designing Component Solutions Process)中进行了详细介绍 " alt="微软解决方案框架结构" /> 图 5:MSF过程模型 " alt="微软解决方案框架结构" /> 图 6:组件方案设计过程 7、MSF组成元素 规划 企业总体结构规划 应用 3个基本模型可以帮助整体理解企业企业总体结构规划提供了分析企业组织机构运作和商业应用集成和处理基准 企业总体结构是包含 4个方面框架:事务、应用、信息和技术 这些模型不仅仅描绘了企业总体结构组成部分还通过以上各个方面在集成系统中应用帮助企业有效地实现每个方面企业总体结构规划过程提供、揭示了商业运作标准和所受局限使商业运作过程更易管理、费用更有效 MSF思路方法以“边规划、边设计”为基础这意味着企业总体结构规划过程直伴随着商业需求变化和技术发展连续过程企业总体结构规划使用了MSF些基本原则如:风险控制时间安排、固定产品发布时间、基于活动设计、外部可见里程碑、小组模型、并行结构设计、最大限制、连续方案开发和结果实现对比以往自上而下思路方法现在项目不仅由企业模型所控制它们还将直接受企业总体结构发展影响 构建 方案开发准则--Solutions Development Discipline (SDD) 软件Software开发是种复杂、有创造力过程在较大开发队伍中采用自上而下思路方法将会抑制创造力、有效交流和真正方案开发SDD通过在软件Software开发过程中应用MSF基本模型帮助软件Software组织克服这些障碍 组件方案设计--Designing Component Solutions (DCS) DCS详细解释了MSF过程模型中“设计”阶段内容DCS基于方案设计过程覆盖了为给出满足商业需求功能设计所必需进行设计活动DCS概念帮助理解和融合使用者和商业需求(在项目层次上)它强化应用逻辑结构以达到简化复杂性目标 这种设计过程允许有效地分派各种具备专业技能人以使特定需求得到满足这种技术同样保证在设计过程中维护应用致性整个设计体系使用场景分析描绘概念设计使用对象和服务描绘逻辑设计使用组件描绘物理设计 重用性设计--Designing for Usability (DFU) DFU提供了大量简明概念和实际经验进行以用户为中心基于Windows设计它侧重Windows应用物理设计强户界面和操作衔接等原型技术 维护 基础设施实现和维护 MSF建立起对 3个基本MSF模型中角色、关系和应用致理解解决实现、管理和维护技术基本结构问题 MSF包含IT基础结构实现要求、有效组队模型和过程模型确定了关键项目构成原因和最终交付成果强调致规划和管理模型给系统带来好处和费用降低 8、实施MSF 在项目实施过程中运用MSF,其效果将是显著,它能够将技术变成产品,由产品变成效益;它能够帮助用户少走或不走弯路,从而更快地达到自己商业目标 MSF在微软许多大客户中得以大显身手,比如:瀛海威、中国投资银行、香港跑马场、香港汇丰银行等目前,在全国几个大城市举办MSF巡回讲座,其目 在于帮助更多国内公司领导,尤其是大公司领导,认识MSF这思想和原理,并能够在 实际中运用这思想微软正计划或已经开始和些大客户共同实施MSF架构,如方正、用等张彤川先生笑着对记者说,尽管每位实施MSF项目微软顾问收费比较高,但MSF来效益足可以使这笔费用微不足道 由于我国旧体制往往并不以商业化为主要目标或商业化目不明确,致使现在仍抱有旧体思想企业在进行项目实施时常常陷入死循环比如,当个开发项目即将结束时,由于技发展或业务发展,客户需求有所变化(往往是提高了),和最初签定项目实施协议时区别抱有旧体制思想客户通常是拒绝在项目结束协议上签字,而是要求开发商按照变化了需求继续进行开发但是,当按照变化了需求所进行开发结束时,需求可能又发生了变于是又继续进行开发,如此死循环而MSF却可以解开这死循环当开发项目结束时, 即使需求发生了变化,但仍然可以将已开发出部分变成产品,把该产品投入商业应用,使它生商业效益至于变化了需求,则可以开发出下个版本来满足,甚至不断地开发新版本, 以满足不断变化需求 MSF思想正是要解开这旧体制造成死循环,从而更好地利用投资,帮助客户实现自己业利益这也是微软进行MSF巡回讲座、和大公司共同实施MSF思想主要原因的 张彤川先生告诉记者,微软是个产品提供商和技术提供商,提供平台、产品和技术而真正满足用户实际需求成千上万应用要靠合作伙伴来完成微软提供解决方案架构(Solution Framework),而不提供具体解决方案(Solution)解决方案架构是种准则或规则, 各个领域内合作伙伴按照这准则,以工业化模式制定出具体解决方案所谓工业化模,是指产品几乎只需要装配下即可就像盖房子样,建筑者只需要把满足定标准各各样预制板组装起来,即可建出符合标准房子这种模式可以大大提高代码利用率, 使开发商不必切从头做起,从而提高开发效率而MSF是这切协调准则 可喜是,现在在国内已经有很多MSF应用或MSF思想得到认可例子比如,用友公司是内最著名财务软件Software公司,以往大多是最终使用客户购买用友软件Software,而现在有很多系统集商来购买用友财务软件Software这些集成商在用友软件Software基础上开发出更能满足区别客户千万别需求产品,帮助它们达到自己商业目而用友只需提供财务软件Software核心,让其它集成商在此基础上进行再开发这对用友、集成商和客户都是有利此外,其它领域公司也有类似情形MSF将结出越来越多灿烂果实2009-2-3 3:02:41疯狂代码 /。