SOA 聚焦:架构师的数据战之争

本文探讨了服务导向架构(SOA)与数据治理之间的紧密联系,强调了数据在SOA架构中的核心作用,并指出了普通SOA架构师常忽视数据治理的问题。
  当我向人 们说起数据治理和SOA时,我经常吃惊于人们对于这两个概念相互关系的缺乏理解。大多数人认为在此领域的领导在此问题上已经达成一致,而我仍然相信普通 SOA架构师忽略了他们的数据。原因是大多数情况下,这就是一个烂摊子,而在其他情况下是企业所有权的问题。有时候,两者兼有。
我一直在思考数据是如何与架构联系起来的,特别是像SOA这样的架构模式。有一些人倾向于将它们分开来看,但是我认为虽然SOA属于架构,但基础架构始终是来源于信息或者数据的。为此,我一直提倡通用数据模型(CDM)或者推动从 的语义或者数据层面进行理解,而后在信息与服务或流程绑定之前尝试逻辑结构调整。

  但是,当我向人们说起数据治理和SOA时,我经常吃惊于人们对于这两个概念相互关系的缺乏理解。大多数人认为在此领域的领导在此问题上已经达成一致,而我仍然相信普通SOA架构师忽略了他们的数据。原因是大多数情况下,这就是一个烂摊子,而在其他情况下是企业所有权的问题。有时候,两者兼有。

  那么问题的原因在哪里呢?假设你正第一次建立SOA,你知道要收集服务,现存的也好,新兴的也罢,也知道必须处理这些服务从而形成解决方案。但是在没有其所控制的数据,服务并没有太大的意义,因此架构的一大部分是在处理基础信息的,不管是理解、重构还是提取。

内容概要:本文介绍了一个基于Matlab的综合能源系统优化调度仿真资源,重点实现了含光热电站、有机朗肯循环(ORC)和电含光热电站、有机有机朗肯循环、P2G的综合能源优化调度(Matlab代码实现)转气(P2G)技术的冷、热、电多能互补系统的优化调度模型。该模型充分考虑多种能源形式的协同转换与利用,通过Matlab代码构建系统架构、设定约束条件并求解优化目标,旨在提升综合能源系统的运行效率与经济性,同时兼顾灵活性供需不确定性下的储能优化配置问题。文中还提到了相关仿真技术支持,如YALMIP工具包的应用,适用于复杂能源系统的建模与求解。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和能源系统背景知识的科研人员、研究生及工程技术人员,尤其适合从事综合能源系统、可再生能源利用、电力系统优化等方向的研究者。; 使用场景及目标:①研究含光热、ORC和P2G的多能系统协调调度机制;②开展考虑不确定性的储能优化配置与经济调度仿真;③学习Matlab在能源系统优化中的建模与求解方法,复现高水平论文(如EI期刊)中的算法案例。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的网盘资源,下载完整代码和案例文件,按照目录顺序逐步学习,重点关注模型构建逻辑、约束设置与求解器调用方式,并通过修改参数进行仿真实验,加深对综合能源系统优化调度的理解。
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