电子核心论文刊发数据的利用

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摘要：摘要：通过对数据的利用和价值探索，研究传统应用架构中的问题，针对新型的挑战和现实的分析，进行新一代数据库架构的思考。 关键词：数据;烟囱式;数据孤岛;数据架构 1 概述 我们坚信处于大多数系统核心的是数据，而不是算法(或者称之为代码)。随着互联网(固

　　摘要：通过对数据的利用和价值探索，研究传统应用架构中的问题，针对新型的挑战和现实的分析，进行新一代数据库架构的思考。

　　关键词：数据;烟囱式;数据孤岛;数据架构

　　1 概述

　　我们坚信处于大多数系统核心的是数据，而不是算法(或者称之为代码)。随着互联网(固定互联网和移动互联网)技术和物联网技术的发展，最终用户产生和消费的数据将比以往更加推动信息技术的使用，我们业务流程的运转需要各个环节的人员产生和消费相应的数据，数据需要更加地及时、有效、精确;我们的业务的运营越来越离不开相应的数据。

　　在任何情况下我们需要通过Web来呈现给用户使用的所有功能归根结底都是一个界面一个具有较好用户体验的界面来更好地产生和消费数据，以促进人与人之间的协同、人与机器之间的协同以及业务流程更加高效、精准的运转从而提高企业的经营效率和效益。这些数据就构成了我们企业应用信息系统的核心价值，不论这些数据是合作伙伴创建的还是我们的一线员工和管理层所创建的。市场需求的变化促进了业务和业务流程的变化和促进了人的变化，促进了数据的变化即需要创建和消费、利用更多类型、更多种类、更大量的数据，数据推动了我们需要更多的产品/应用，所以架构师、开发人员将会围绕数据创建了传统的“n”层软件栈(数据存储层、业务逻辑层与显示层)即我们的应用都是由数据来驱动的。

　　2 传统方式实现的问题

　　从上面所阐述的信息我们可以了解到架构师、开发人员将会围绕数据创建了传统的“n”层软件栈(数据存储层、业务逻辑层与显示层)即我们的应用都是由数据来驱动的。例如我们假想一个非常简单的购买书籍的Web应用，此应用提供书籍方面的信息(如果用户感兴趣，它可能也提供购买这些书的功能);此应用的功能可能包括可查找的库存索引、关于每件产品的基本信息，以及用户每本书作出的评论。而访问这些具体的信息构成了这个应用的核心，驱动了架构的其他部分。该应用还有可能使用Flash和AJAX技术， 支持通过移动设备来访问， 并提供一个一流的用户界面。而此应用的归根结底来看就是提供相应的一些具有特定逻辑页面围绕相应的数据，让用户能够创建、操作、查询、显示这些数据从而完成相应的业务功能;数据在系统中处于核心地位。

　　对于我们的Web 业务应用(架构师、开发人员将会围绕数据创建了传统的“n”层软件栈(数据存储层、业务逻辑层与显示层))来说相应的应用全景图如下图简述：

　　在如上图所示的一般的传统n层软件栈架构中，应用将输入(对于Web来说，就是GET、POST和cookie信息的集合)映射为对原始数据的请求，这些原始数据可能存在于数据库中。它们被转换为内存中的数据，并通过一些业务逻辑进行智能化处理。输出模块将针对显示对这些数据对象进行转换，变成HTML、JavaScript、CSS等。

　　随着按照这种方式建设的应用系统越来越多，就出现了如图2所示的情况。

　　这种方式即是以应用为划分的“烟囱”结构，数据基于应用，并被锁定在应用系统中，形成一个个数据的孤岛。带来以下一些最基本的问题：

　　1)数据并没有被作为一个单独的IT组成部分被规划和设计，而是作为应用系统的一部分，由于应用系统的供应商不同，并且其设计工作也缺乏相互之间的协调，因此，数据模型基本按照各个应用系统的功能需求进行设计和实现。

　　2)由于缺乏有效的数据共享，在有些业务环节上，一个应用所需的数据无法从相关的其他应用系统中获得，而只好重复录入。

　　3)另一方面，由于同一个数据可能存在多个数据源(从多个应用系统中被重复录入)，由此导致了信息的不一致。

　　在我们按照传统的方式中由于存在的这些问题和重大缺陷和限制，导致不能形成完整的数据视图(例如相互有关联的数据分散于不同的应用系统，数据编码标准不一致，数据不一致和不可信等;让进行数据的整合和数据分析基本上不太可能)和应用系统集成复杂度和难度很高(没有好的设计规范和架构以及代码质量，基本上代码重用程度都很低;从界面集成、数据集成、应用集成这三个方向来做都很困难);甚至出现无法集成或者为了集成而集成纯粹完成任务而已)。相应的如图3所示：

　　在很多企业当中都在建设数据中心以形成一个好的商业智能(BI)平台，从而采用一系列技术和产品：例如ETL技术、数据仓库技术、实时数据复制技术、BI技术等等来实现;以达到辅助业务决策管理的功能。相应的数据流架构图例子如下所示：

　　这个架构图基本上不存在什么问题，但是按照这种模式建设出来相应的数据中心平台后会发现对我们的数据的利用、数据的完整性、数据的精确性是无法保证的。这是因为我们没有解决“应用为划分的“烟囱”结构，数据孤岛“ 这个症结，如果这个症结不进行解决的话，我们企业整体IT系统的数据的增长和利用是无法保证和实现的更好以辅助我们的业务运营让我们的用户更加依赖于我们的数据这一目标的。

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