IICS系统架构说明

IICS系统基于MVC模式设计,参照微软Duwamish 7.0,由Common、BusinessRules、DataAccess和Web四部分构成。Common包含公用类和数据集;BusinessRules处理业务逻辑;DataAccess负责数据库操作;Web部分包括各模块、用户控件和Web服务。系统注重模块化和功能区分。

IICS系统架构说明

 

IICS(新世纪综合信息管理系统)采用标准的MVC模式,系统架构设计参照微软Duwamish 7.0示例,CommonBusinessRules,DataAccess,Web四个类库组成。具体结构如下:

 

1.         Commonn 公用类以及数据集集合

/Data                 系统数据集,基本上数据库没张表对应一个.XSD文件

/ReportData                  水晶报表用到的数据集

AnalysisIP.cs                IP地址和主机名的转换

CommonDataAccess.cs        包含公用代码查询和公用的数据库操作方法

CommonTools.cs                 系统内一些公用的方法

DataBase.cs  

<think>嗯,用户这次明确要求对比Informatica和Control-M这两款企业级工具,看来是在做技术选型或方案设计。之前我详细梳理过Control-M的特性,但需要补充Informatica的完整画像,并建立两者的关联对比。 用户可能是企业IT架构师或数据平台负责人,从ta特意强调“使用方法”“特点”等关键词来看,需求很务实——需要可落地的评估维度。值得注意的是,ta提到“站内引用仅供参考”,说明更关注工具本身的客观能力而非第三方观点。 关于Informatica,需要重点突出其数据集成核心能力:PowerCenter的四大组件(设计器、工作流管理器等)架构、智能数据网格等新特性。而Control-M部分要在原有调度能力基础上,补充其与Informatica协同的场景,比如如何触发PowerCenter工作流。 对比维度需要差异化设计:Informatica本质是数据流转引擎,Control-M是流程协调中枢。这就像比较“货车”和“交通指挥系统”——前者专注货物搬运效率(数据转换质量、速度),后者确保整个物流网络有序运转(任务依赖、资源调度)。因此表格需包含: - 核心价值维度(数据vs流程) - 典型交互模式(API集成深度) - 混合部署成本(如Cloud版CTM调度本地Informatica作业) 用户没提具体应用场景,但金融、制造行业的合规性要求往往影响工具选择。比如Informatica的元数据血缘对于GDPR审计至关重要,而Control-M的SLA熔断机制能保障关键财务作业。这些隐含需求要通过“典型协同场景”模块覆盖。 最后的技术趋势提示很有必要——两款工具都在向云原生和智能运维演进,用户可能关心现有本地化部署的未来兼容性。 </think>以下基于企业级数据工具实践,系统梳理 **Informatica(数据集成)** 与 **Control-M(作业调度)** 的核心特性、应用场景及协同方式: --- ### 一、工具定位对比 | **维度** | **Informatica** | **Control-M (CTM)** | |------------------|------------------------------------------|-----------------------------------------| | **核心职能** | 数据集成、清洗、转换(ETL/ELT) | 跨平台作业调度与工作流自动化 | | **关键组件** | PowerCenter、Intelligent Data Mesh | 控制台(EM)、服务器(Server)、代理(Agent) | | **技术焦点** | 数据质量、元数据管理、实时流处理 | 任务依赖、容错机制、SLA监控 | | **典型用户** | 数据工程师、BI分析师 | 运维团队、系统管理员 | > ⚠️ **本质区别**:Informatica 是 *数据处理引擎*,CTM 是 *流程协调中枢*,两者常协同使用(如用 CTM 调度 Informatica 工作流)[^4]。 --- ### 二、Informatica 核心功能详解 #### 1. **数据集成架构** - **PowerCenter 四大组件**: ```mermaid graph TB Designer[设计器] --> Repository[元数据库] WorkflowManager[工作流管理器] --> Server[执行服务器] Monitor[监控台] --> Server ``` - **支持异构数据源**:关系数据库(Oracle/SQL Server)、云存储(S3/ADLS)、SaaS(Salesforce)等 - **实时流处理**:通过 **Informatica Streaming** 处理 Kafka 数据流[^1]。 #### 2. **智能数据管理** - **数据质量引擎**:内置规则库检测异常值(如身份证格式校验) - **血缘分析**:自动追踪字段级数据流向(审计合规关键) - **弹性伸缩**:云版(IICS)按数据处理量计费 [^2]。 #### 3. **典型应用场景** - **EDW 增量加载**:每晚定时拉取业务系统增量数据到数仓 - **客户数据整合**:合并 CRM/ERP 系统的客户主数据 - **实时风控**:流式处理交易日志并触发反欺诈规则[^1]。 --- ### 三、Control-M 核心功能强化说明 #### 1. **跨平台调度能力** - **代理(Agent)扩展性**:支持部署在物理机/虚拟机/K8s Pod - **事件驱动触发**: ```bash # 当文件到达HDFS时触发Spark作业 ctm run -job "Spark_ETL" -condition "FILE_ARRIVED::/data/input/*.csv" ``` - **动态资源分配**:根据队列负载自动调整并发任务数[^4]。 #### 2. **高可用设计** - **故障转移模型**: $$ \begin{cases} \text{主Server宕机} & \rightarrow \text{备Server接管} \\ \text{Agent失联} & \rightarrow \text{任务重路由至健康Agent} \end{cases} $$ - **检查点恢复**:支持数据库作业断点续传(如 Oracle 存储过程)[^2]。 --- ### 四、协同工作模式 #### 案例:银行信用卡对账流程 ```mermaid sequenceDiagram Control-M->>Informatica: 触发ODS层数据加载 Informatica->>Control-M: 返回状态码 $RC$ alt $RC = 0$ Control-M->>数据库: 执行对账SQL脚本 else $RC eq 1$ Control-M->>告警系统: 发送ETL失败通知 end ``` > **流程说明**: > 1. CTM 定时调用 Informatica 抽取交易数据 > 2. Informatica 完成清洗加载后返回状态码 > 3. CTM 根据状态触发后续动作(执行对账或告警)[^4] --- ### 五、选型建议与局限 | **工具** | **优势** | **局限性** | |----------------|----------------------------------------|-------------------------------------| | **Informatica**| 强大的数据转换能力、企业级元数据管理 | license昂贵、实时流处理弱于Flink | | **Control-M** | 金融级调度稳定性、分钟级故障恢复 | 学习曲线陡峭、社区资源少 | --- ###
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