对SOA的误解

以前对SOA的认识总是局限于web service,所以总认为SOA的最大优势在于异构程序间的互操作性,因此感觉如果系统只在一个平台上开发完成的话就不需要SOA。其实SOA的最大厉害之处在于让业务人员有效地参与到系统构建中来,它可以很好地填补Bussiness和Application的gap。

现在最牛的人是连接Bussiness和Application的系统架构师,他们要做的事情就是把业务人员需求转变成程序的设计,这个确实很难,这也是很多项目失败的原因。用户抱怨系统不是他们想要的,程序员抱怨业务人员不懂软件。现在的项目流程大概都是系统架构师从业务人员的需求通过自己的经验和方法,构建程序设计方案,然后再拿给下面的程序人员去实现。如果SOA成为主流设计方法,那么整个方法流程就有很大的变化,业务人员可以通过一些model工具,比如WebSphere Bussiness Modeler,在不需要任何编程基础的情况下,完成符合他意愿的Bussiness Model,这些model就是用户真正想要的bussiness process。下面的问题就是要实现这些process。设计人员可以基于这些model,构建具体的UML,比如可以把model导入到Rational architecture,这样可以保证你是在bussiness driven的情况下构建程序架构,而不是像原来那种application driven。接着编码人员基于UML去实现各个程序模块。然后把bussiness model和具体的实现代码整合在一起,具体来说可以用Webshpere Integration Developer来实现。接着可以把这些中间成品导入到一些runtime环境中去测试,比如WAS, WPS等,并且可以借助很多测试和monitor工具对模块进行测试,比如RFT,RPT,Tivoli。如果结果不满意,可以让业务人员和程序人员同时参与修改,业务人员修改bussiness model,程序人员修改application,然后再进行整合和测试,这是一种很科学,很良性循环的流程。最后可以通过如Portal等工具把后台系统展现给用户使用。这大概就是基于SOA的思想下的软件开发流程。仔细想想它确实有提高效率,降低风险的好处。

以上提高的一些工具都是现在IBM最为主流的产品线,所以不然发现IBM对SOA的重视程度。IBM现在基本上提供了对SOA各个环节的支持。

虽然屏蔽异构系统间的差异,整合异构系统是SOA的一大利器,但这不是SOA的核心,SOA的核心是怎样通过最接近客户的想法去构建软件系统
代码转载自:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 本文重点阐述了利用 LabVIEW 软件构建的锁相放大器的设计方案及其具体实施流程,并探讨了该设备在声波相位差定位系统中的实际运用情况。 锁相放大器作为一项基础测量技术,其核心功能在于能够精确锁定微弱信号的频率参数并完成相关测量工作。 在采用 LabVIEW 软件开发的锁相放大器系统中,通过计算测量信号与两条参考信号之间的互相关函数,实现对微弱信号的频率锁定,同时输出被测信号的幅值信息。 虚拟仪器技术是一种基于计算机硬件平台的仪器系统,其显著特征在于用户可以根据实际需求自主设计仪器功能,配备虚拟化操作界面,并将测试功能完全由专用软件程序实现。 虚拟仪器系统的基本架构主要由计算机主机、专用软件程序以及硬件接口模块等核心部件构成。 虚拟仪器最突出的优势在于其功能完全取决于软件编程,用户可以根据具体应用场景灵活调整系统功能参数。 在基于 LabVIEW 软件开发的锁相放大器系统中,主要运用 LabVIEW 软件平台完成锁相放大器功能的整体设计。 LabVIEW 作为一个图形化编程环境,能够高效地完成虚拟仪器的开发工作。 借助 LabVIEW 软件,可以快速构建锁相放大器的用户操作界面,并且可以根据实际需求进行灵活调整和功能扩展。 锁相放大器系统的关键构成要素包括测量信号输入通道、参考信号输入通道、频率锁定处理单元以及信号幅值输出单元。 测量信号是系统需要检测的对象,参考信号则用于引导系统完成对测量信号的频率锁定。 频率锁定处理单元负责实现测量信号的锁定功能,信号幅值输出单元则负责输出被测信号的幅值大小。 在锁相放大器的实际实现过程中,系统采用了双路参考信号输入方案来锁定测量信号。 通过分析两路参考信号之间的相...
边缘计算环境中基于启发式算法的深度神经网络卸载策略(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了在边缘计算环境中,利用启发式算法实现深度神经网络任务卸载的策略,并提供了相应的Matlab代码实现。文章重点探讨了如何通过合理的任务划分与调度,将深度神经网络的计算任务高效地卸载到边缘服务器,从而降低终端设备的计算负担、减少延迟并提高整体系统效率。文中涵盖了问题建模、启发式算法设计(如贪心策略、遗传算法、粒子群优化等可能的候选方法)、性能评估指标(如能耗、延迟、资源利用率)以及仿真实验结果分析等内容,旨在为边缘智能计算中的模型推理优化提供可行的技术路径。; 适合人群:具备一定编程基础,熟悉Matlab工具,从事边缘计算、人工智能、物联网或智能系统优化方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究深度神经网络在资源受限设备上的部署与优化;②探索边缘计算环境下的任务卸载机制与算法设计;③通过Matlab仿真验证不同启发式算法在实际场景中的性能表现,优化系统延迟与能耗。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法实现细节与仿真参数设置,同时可尝试复现并对比不同启发式算法的效果,以深入理解边缘计算中DNN卸载的核心挑战与解决方案。
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