SAP增强SAP NetWeaver®功能

SAP AG宣布为其NetWeaver技术平台增加新工具和组件,以帮助客户实现投资最大化并增强竞争优势。新增的SAP NetWeaver流程集成(PI)等产品助力客户简化业务流程,降低运营成本。瑞士邮政与EnBW等企业通过采用SAP NetWeaver PI实现了业务流程的自动化和整合。
SAP AG公司近日宣布为SAP NetWeaver技术平台增添了新的增强型工具和组件,这些工具和组件将帮助客户通过统一的IT环境,实现其投资和竞争优势的最大化。SAP NetWeaver拥46700多个生产系统,为了使SAP®应用软件能够围绕一个稳定的核心不断添加、定制和更新,客户需要持续依赖于一个强大的基础, 因此采用SAP NetWeaver系统的客户数量也将继续增长。新SAP NetWeaver流程集成(SAP NetWeaver PI)产品的上市、最新版本的自适应计算控制工具的发布以及市场对最近宣布的SAP NetWeaver®业务流程管理组件的强烈需求,都进一步拓展了NetWeaver的综合功能,从而为关键任务的核心运作,提供了强大的持续创新平台。 对这种开放式的集成平台的各种功能补充,充分显示了SAP公司确保客户成功实施面向服务架构( SOA)战略的承诺。公司是在11月5日至6日于中国上海举行的2008年SAP全球技术研发者大会( SAP® TechEd 2008)上宣布这一消息的。

Forrester Research 2008年10月的报告《Forrester浪潮:2008年第四季度集成式业务流程管理套件》中提到:“集成式业务流程管理套件产品已经作为基础中间件在 众多业内领先企业中占据了主导地位,各公司正越来越多地通过使用这些产品获得其制胜的解决方案。显而易见,这种类型工具的问世将使企业能够在改进运营效率 的同时支持业务创新。依靠关键的增强功能,SAP NetWeaver®技术平台正朝SOA迈进,并已取得业内领先地位。”

全新的SAP NetWeaver PI确保了灵活性

公司越来越倾向于寻找一种端对端流程整合的单一平台,以简化执行,实现工作流程自动化,减少运营成本。为使顾客能够更有效地管理集成业务流程,SAP公司推出了一种新的SAP NetWeaver PI产品,这是一种单一的SOA中间件产品,通过提供企业服务库(Enterprise Services Repository)、企业服务总线和3000多个预打包的集成情景模板、技术和应用适配器,提供全面整合的解决方案,以支持整个业务网络的端对端流程 整合。目前,SAP NetWeaver PI 每天新增2.7个新客户,现已拥有授权客户2800个,对那些期望突破传统技术整合瓶颈以迅速带来积极业务影响的企业来说,SAP NetWeaver PI继续保持巨大的吸引力。

瑞士邮政(Swiss Post)不仅面临着放松管制的邮递市场带来的竞争压力,还面对着由于更多顾客使用电子和混合邮件服务代替传统邮件服务而带来的市场变化。他们的顾客也希 望得到更加灵活可靠的服务,而这种挑战使得瑞士邮政不得不利用新兴技术,通过更好的顾客服务和更完善的运营,使自己从竞争中脱颖而出。

瑞 士邮政项目经理Gerald Eder表示:“为了保持竞争优势,我们需要一种灵活的IT平台,以此为基础在顾客服务方面不断突破创新,而SAP正好提供了这样的平台。通过SAP NetWeaver PI系统,我们能够迅速将20种SAP应用程序和10种非SAP应用软件与生产环境相连接,包括甲骨文公司的账单应用软件。有了SAP NetWeaver PI系统,我们现在能够以独立技术提供新的网络服务。通过反复使用SAP的预打包的整合模板,我们能够减少我们在开发和整合方面多达三分之二的工作量。”

Energie Baden-Württemberg(EnBW)是德国第三大能源供给商。在行业管制更加宽松、立法更加严格的情况下,EnBW公司需要经常与合作伙伴、 经销商、竞争对手和政府机构交流信息。EnBW公司使用内置了企业服务库和打包集成方案模板的SAP NetWeaver PI系统,使开发人员能够比过去更高效地工作。

EnBW公司职业分析师Markus Hautschek表示:“过去,在一些棘手的问题上,我们常常要临时制定应急方案。有了SAP NetWeaver PI系统广泛的功能及其提供的灵活的企业服务,现在我们可以针对自身的需求制定个性化的解决方案。”

SAP NetWeaver的新增功能有助于降低运营成本

SAP公司最新推出的自适应计算控制器工具提供了管理SAP系统的功能,用户可以此作为控制的中心点,灵活分配计算资源,从而能够在任何服务器上随时运行各种服务。借助SAP NetWeaver平台提供的这一新增功能,用户用一种工具就可以使虚拟化实现更高层次的抽象化和自动化。该工具处于最顶端,控制着来自SAP开放生态系统中合作伙伴的低层IT架构产品。自适应计算控制器工具能够操作资料处理中心的实体服务器和虚拟服务器。

MARS有限公司旗下MARS信息服务公司技术能力中心主管Remy Otzenberger表示:“SAP公司的自适应计算控制器工具在大幅削减运营成本、显著提高IT架构灵活性方面,发挥了关键的作用。”

预计新增的业务流程管理产品将助SAP客户实现创新,从竞争中脱颖而出

即 将推出的SAP NetWeaver BPM将为用户实施和管理复杂、多层面的业务流程提供一个标准化、统一的环境。在代号为“银河项目”的SAP NetWeaver BPM Beta测试项目自今年早些时候实施以来,显示出惊人的发展势头,已与44家用户签订协议,这些用户一直在使用Beta测试组件。

SAP AG公司 SAP NetWeaver研发主管兼Business Objects公司产品部执行副总裁Hervé Couturier 表示:“SAP为SAP NetWeaver开发的这些增补产品进一步表明了SAP公司提供全面技术平台、简化用户IT架构的承诺。我们将一如既往地为企业提供解决方案,使其通过 我们全面的战略平台,最大化其灵活性和竞争优势。”


在信息技术快速发展的背景下,构建高效的数据处理与信息管理平台已成为提升企业运营效能的重要途径。本文系统阐述基于Pentaho Data Integration(简称Kettle)中Carte组件实现的任务管理架构,重点分析在系统构建过程中采用的信息化管理方法及其技术实现路径。 作为专业的ETL(数据抽取、转换与加载)工具,Kettle支持从多样化数据源获取信息,并完成数据清洗、格式转换及目标系统导入等操作。其内置的Carte模块以轻量级HTTP服务器形态运行,通过RESTful接口提供作业与转换任务的远程管控能力,特别适用于需要分布式任务调度与状态监控的大规模数据处理环境。 在人工智能应用场景中,项目实践常需处理海量数据以支撑模型训练与决策分析。本系统通过整合Carte服务功能,构建具备智能调度特性的任务管理机制,有效保障数据传递的准确性与时效性,并通过科学的并发控制策略优化系统资源利用,从而全面提升数据处理效能。 在系统架构设计层面,核心目标在于实现数据处理流程的高度自动化,最大限度减少人工干预,同时确保系统架构的弹性扩展与稳定运行。后端服务采用Java语言开发,充分利用其跨平台特性与丰富的类库资源构建稳健的服务逻辑;前端界面则运用HTML5、CSS3及JavaScript等现代Web技术,打造直观的任务监控与调度操作界面,显著提升管理效率。 关键技术要素包括: 1. Pentaho数据集成工具:提供可视化作业设计界面,支持多源数据接入与复杂数据处理流程 2. Carte服务架构:基于HTTP协议的轻量级服务组件,通过标准化接口实现远程任务管理 3. 系统设计原则:遵循模块化与分层架构理念,确保数据安全、运行效能与系统可维护性 4. Java技术体系:构建高可靠性后端服务的核心开发平台 5. 并发管理机制:通过优先级调度与资源分配算法实现任务执行秩序控制 6. 信息化管理策略:注重数据实时同步与系统协同运作,强化决策支持能力 7. 前端技术组合:运用现代Web标准创建交互式管理界面 8. 分布式部署方案:依托Carte服务实现多节点任务分发与状态监控 该管理系统的实施不仅需要熟练掌握Kettle工具链与Carte服务特性,更需统筹Java后端架构与Web前端技术,最终形成符合大数据时代企业需求的智能化信息管理解决方案。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
【数据融合】【状态估计】基于KF、UKF、EKF、PF、FKF、DKF卡尔曼滤波KF、无迹卡尔曼滤波UKF、拓展卡尔曼滤波数据融合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕状态估计与数据融合技术展开,重点研究了基于卡尔曼滤波(KF)、无迹卡尔曼滤波(UKF)、扩展卡尔曼滤波(EKF)、粒子滤波(PF)、固定增益卡尔曼滤波(FKF)和分布式卡尔曼滤波(DKF)等多种滤波算法的理论与Matlab代码实现,涵盖其在非线性系统、多源数据融合及动态环境下的应用。文中结合具体案例如四旋翼飞行器控制、水下机器人建模等,展示了各类滤波方法在状态估计中的性能对比与优化策略,并提供了完整的仿真代码支持。此外,还涉及信号处理、路径规划、故障诊断等相关交叉领域的综合应用。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事自动化、机器人、导航与控制系统开发的工程技术人员。; 使用场景及目标:①深入理解各类卡尔曼滤波及其变种的基本原理与适用条件;②掌握在实际系统中进行状态估计与数据融合的建模与仿真方法;③为科研项目、论文复现或工程开发提供可运行的Matlab代码参考与技术支撑; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码逐项运行与调试,对照算法流程理解每一步的数学推导与实现细节,同时可拓展至其他非线性估计问题中进行对比实验,以提升对滤波算法选型与参数调优的实战能力。
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