文章:《SOA治理》作者访谈

就新发布的《SOA治理:实现并保持业务和IT的机动性》一书,InfoQ采访了它的作者Clive Gee,William A. Brown,Robert G. Laird和Tilak Mitra等人,采访的内容包含了重用在SOA中的地位、用于SOA治理的工具以及业务和IT对齐等。相关的问题有:

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1. 人们广泛地认为SOA的主要优势是重用,你们同意这种看法吗?

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……我们同意重用是SOA的优势之一,但不一定是最主要的优势……SOA更重要的优势是业务和IT的机动性……
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2. 您推荐哪些工具来支持书中提到的治理流程?

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实施治理的最重要的能力是有效的双向沟通……标准的,企业范围的业务实体和消息模型对于开发适合企业的服务来说至关重要……使用通用数据库或存储空间……使用模型驱动的设计方法……服务目录或服务注册表……存储源代码或配置信息等资产的注册库……
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3. 书中谈及较少的一个话题是如何为实现SOA解决方案选择合适的服务。如何解决这个问题,前提条件是什么,你们有何建议?

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……自顶向下的分析方法……有机地根据明显需求而建立……将遗留系统的能力转化成服务……
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4. 你们在书中建议把业务资助纳入SOA工厂的一部分,那该如何引入资助呢?

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……我从不讨论SOA,从不使用技术术语,也从不说“架构”这个词。相反,我们在白板上讨论业务。我们讨论如何让业务服务有价值……尽管他们并不知道SOA,他们却变成了SOA的业务资助方……
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5. 似乎在你们看来,成功实现SOA的唯一途径是通过ESB实现服务基础设施的标准化。那么你们是否认为ESB是实现SOA的前提呢?你们是否认为一个企业应该有一个(联邦的)ESB来实现SOA呢?

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尽管企业服务总线(ESB)不是成功SOA的 实现的绝对前提,但是它的确可以为服务端点路由,数据仲裁等提供基础基设……至于是否要为SOA的实现建立联邦ESB的问题,我们觉得那得视公司的具体情况而定……
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欲了解详情,请阅读:《SOA治理》作者访谈

内容概要:本文档详细介绍了基于MATLAB实现多目标差分进化(MODE)算法进行无人机三维路径规划的项目实例。项目旨在提升无人机在复杂三维环境中路径规划的精度、实时性、多目标协调处理能力、障碍物避让能力和路径平滑性。通过引入多目标差分进化算法,项目解决了传统路径规划算法在动态环境和多目标优化中的不足,实现了路径长度、飞行安全距离、能耗等多个目标的协调优化。文档涵盖了环境建模、路径编码、多目标优化策略、障碍物检测与避让、路径平滑处理等关键技术模块,并提供了部分MATLAB代码示例。 适合人群:具备一定编程基础,对无人机路径规划和多目标优化算法感兴趣的科研人员、工程师和研究生。 使用场景及目标:①适用于无人机在军事侦察、环境监测、灾害救援、物流运输、城市管理等领域的三维路径规划;②通过多目标差分进化算法,优化路径长度、飞行安全距离、能耗等多目标,提升无人机任务执行效率和安全性;③解决动态环境变化、实时路径调整和复杂障碍物避让等问题。 其他说明:项目采用模块化设计,便于集成不同的优化目标和动态环境因素,支持后续算法升级与功能扩展。通过系统实现和仿真实验验证,项目不仅提升了理论研究的实用价值,还为无人机智能自主飞行提供了技术基础。文档提供了详细的代码示例,有助于读者深入理解和实践该项目。
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