SOA加速企业信息化步伐

SOA(面向服务架构)是一种软件系统架构,旨在通过连接独立功能实体解决互联网环境下的业务集成需求。SOA强调服务间的松耦合,允许跨平台、跨语言地复用应用程序功能,提高系统的灵活性和敏捷性。
SOA 是英文Service- Oriented Architecture的缩写,中文名称为“面向服务架构”,是指为了解决在Internet环境下业务集成的需要,通过连接能完成特定任务的独立功能实体实现的一种软件系统架构。尽管这一定义看上去有些晦涩难懂,但只要告诉你这样一个事实,我们最熟悉的HTTP协议就是一个非常典型的SOA架构设计,你就可能会对SOA 有了好感。 面向服务强调逻辑处理单元(服务)之间的松耦合。其核心在于将单个应用程序功能彼此分开,以便这些功能可以单独用作单个的应用程序功能或"组件"。这些组件可以用于在企业内部创建各种其他的应用程序,或者如有需要,对外向合作伙伴公开,以便用于合作伙伴的应用程序。 而在没有SOA的情况下,软件包是被编写为独立的(self-contained)软件,即在一个完整的软件包中将许多应用程序功能整合在一起。实现整合应用程序功能的代码通常与功能本身的代码混合在一起。我们将这种方式称作软件设计"单一应用程序"。与此密切相关的是,更改一部分代码将对使用该代码的代码具有重大影响,这会造成系统的复杂性,并增加维护系统的成本。而且还使重新使用应用程序功能变得较困难,因为这些功能不是为了重新使用而打的包。
SOA 架构理念最关键的优势在于交互性(互操作性),在基于SOA的系统平台上,人们可以使用任何平台之间的功能,而不必考虑编程的语言、操作系统和计算机类型等等。SOA可以实现软件程序的大量复用。不仅仅是在开发层被调用,而是在应用层可以被用户调用,可以根据服务请求通过分布式网络对松散耦合的应用群件进行部署、组合和使用。用户通过调用SOA的程序服务,可以建立适合自己的软件应用功能,可以为直接用户建立起完全个性化的软件应用功能,实现表单的多样化和角色的动态化、流程的柔性化,以适应深化协同软件应用和管理变革的需要。 SOA 架构使得应用程序的重复使用成为可能,并且能够降低开发成本。服务的重复使用,其长期作用在于减少企业中冗余的功能,简化基础架构,从而降低维护代码的成本。通过按服务的使用者来组织应用程序,与传统的编程技术相比,企业将能够获得一个要灵活敏捷得多的集成模型,从而可以迅速修改业务流程模型。
SOA 等新需求的提出,使得协同软件概念也赋予了新的含义。在激烈竞争的市场环境下,企业的管理模式很难固化,当企业要做出一些改动时需要面对巨大的挑战。同时,随着信息化建设的深入,不同应用系统之间的功能界限已趋于模糊。目前的协同软件,已经超出了早期的公文管理等简单内容,参与协同的事务不仅包括了行政办公事务,还包括了企业的人、财、物等等多项管理事务,这就要求协同软件能够自动与企业现有的管理信息系统,如ERP、CRM、HR等实现无缝连接,满足企业业务灵活性和数据接口复杂性的需求。这种需求定决定了基于SOA理念的协同软件在未来将大有所为。

作为国内OA行业的领导者,方正OA一直在理念和技术上走在行业前端,在SOA理念的落地上,同样也是表现出色。目前,基于SOA的方正OA系统已经在数千家企业得以成功应用,不仅在用户交互性方面表现卓越,也为众多企业的信息化系统集成应用带来了便捷。在这种架构模式下,企业信息化系统各司其职与企业的信息化整体规划实现了统一,企业能够从自身需求出发,整合各应用系统为其所用,而不至于被信息化所累。

   
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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