4、企业消息系统:JMS 应用与优势解析

企业消息系统:JMS 应用与优势解析

1. 企业消息系统的多场景应用

1.1 企业应用集成(EAI)

在大多数成熟的组织中,往往同时存在独立开发且无法互操作的遗留应用和新应用。为了实现信息共享和企业级的协同运作,企业需要对这些应用进行集成,这就是企业应用集成(EAI)。

企业消息系统在 EAI 中扮演着核心角色,它允许由不同产品、技术和组件构成的孤立应用在保持物理独立的情况下进行事件通信和数据交换。数据和事件可以通过主题或队列以消息的形式进行交换,这种抽象方式将参与集成的应用解耦。

例如,一个互联网订单处理系统可以使用 JMS 将新订单的业务数据发送到一个主题,而一个通过原生 API 访问 SAP 应用的 ERP 网关应用可以订阅该订单主题。当新订单广播到主题时,网关接收订单并将其录入 SAP 应用。

1.2 企业对企业(B2B)

过去,企业之间通过电子数据交换(EDI)系统交换数据,使用固定格式在专有增值网络(VANs)上进行批量数据交换,进入成本高且无法实现实时业务事件处理。

如今,互联网、XML 和现代消息系统彻底改变了企业间的数据交换和交互方式,即企业对企业(B2B)模式。消息系统是现代 B2B 解决方案的核心,它使企业无需紧密集成业务系统即可进行合作,降低了参与门槛,企业可以根据与之交互的队列和主题灵活加入或退出 B2B 活动。

例如,制造商可以设置一个主题来广播原材料的招标请求,供应商可以订阅该主题并通过向制造商的队列发送消息进行响应。供应商可以随意添加或移除,还可以使用不同的主题和队列对不同类型的库存和原材料系统进行分区。

1.3 地理分

六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法仿真方法拓展自身研究思路。
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