CIO故事之二十一:整合之道

打造统一应用平台
随着公司业务变革和规模扩张,IT负责人老胡面临整合新旧信息孤岛的挑战。他计划建立一个统一的应用系统平台,旨在简化系统间的互联,并考虑采用SOA理念与EAI及传统中间件相结合的方式。

  基本理顺IT 治理结构之后,老胡的工作重心开始转向公司应用系统的整合。在老胡的多年努力之下,公司的各IT系统都运转良好,而且也并非是“老死不相往来”的信息孤 岛。近几年,由于公司业务的持续变革,特别是通过并购实现规模扩张,公司内部的新信息孤岛不断产生,而原有的信息系统“即使不是信息孤岛,但也算得上信息 ‘半岛’了”,老胡这样自嘲道。于是,他开始着眼系统整合。

  在这次CIO办公会上,老胡向他的得力干将们布置了任务:“我们不能继续让信息孤岛不断产生。打造统一的应用系统平台,势在必行!”他指出,如 果对各应用 系统进行点到点“捉对”整合,意味着n个系统就需要建立n ×(n-1)个连接,而如果建立一个统一的应用平台,所有系统与平台直接相连,n个系统只需要n个连接,并且将来增添新系统时,只需解决与平台的连接,便 可一次实现与其他系统的互联互通。

  系统整合尚在策划之中,各路神通的IT 厂商便闻风而至。在CIO 办公会的第二天早上,四方联公司的吴经理就出现在了老胡的办公室。四方联是一家软件中间件供应商,如今祭起了EAI(企业应用集成)的大旗。

  胖胖的吴经理用手掌擦着满脑门的汗,像背书似地对老胡说道:“企业的技术架构取决于整体的业务架构,四方联的EAI解决方案能够站在你们公司的总体战略上 部署技术架构,建立起面向未来的可持续发展的基础架构平台,支持你们业务创新和提高服务质量、管理能力。”

  老胡是老江湖了,他不愿意被厂商的理念“忽悠”占据太多时间,于是单刀直入地问道:“直截了当说吧,你们打算如何帮我搭建统一的应用平台?”

  吴经理一边掏出厚厚的一本打印资料一边说:“我们的EAI 能够帮助你们公司更多地与客户直接面对面的沟通,实现‘以客户为中心’的业务架构,从技术驱动过渡到业务驱动,最终实现战略驱动。”面对这种不懂技术、只 会大而空地照本宣科的销售人员,老胡的策略是——客气地请他回去,让他换位工程师来。

  午饭刚过,老胡办公室的门被一串银铃般的笑声“撞开”。SBI公司的女销售郝思嘉轻盈地坐到老胡对面的转椅上,一声“”叫得老胡后背有些凉意。

  郝思嘉看了一眼老胡桌上的四方联公司的EAI 资料,对他说:“,竟然还有人跟您提EAI!那个东西过时了,是‘死神之吻’,我们SBI现在推SOA。您没听过吗?SOA是EAI 的‘拯救天使’!”

  老胡有些受不了她的语气。老胡不是不知道,作为国际知名大企业,SBI 力推SOA(面向服务的体系架构)已经多年,据说每年研发经费高达数亿美元。他也知道SOA的理念是先进的,它采用服务的理念把IT资源封装成标准模块, 便于构建和改建业务流程,可以简化EAI的实施、避开EAI 的一些不足。

  老胡慢悠悠地问:“这位‘天使’就没有什么缺点吗?”其实他心里有数,SOA的优势在于标准化服务,然而SOA虽已确立一些开放性标准,但在接口规范、安 全性等方面还有一些有待解决的问题,而传统的应用整合,技术相对成熟,效率、可靠性和性价比都比SOA 要高。

  见老胡有所质疑,郝思嘉迫不及待地说:“,‘SOA 时代已经来临!’‘SOA 将改变整个IT 产业的格局!’这都是SBI的宣言,您要与时俱进就得尽快转向SOA!”

  老胡本来想问问,SBI 推行的SOA实施起来是否昂贵,但这位女sales让他已经张开的嘴巴变成一个呵欠。

  老胡心目中的统一应用平台是采用SOA 理念,结合EAI和传统中间件的一些具体技术,进行混合实施,这是他的原则——既要先进,更要实用、可操作,所以他心目中这个项目的IT 供应商既不是四方联,也不是SBI。

  送走郝思嘉后,老胡把大勇叫进办公室,和他讨论了自己的大致思路,他说:“统一应用平台应该像硬件的总线结构一样,成为应用和数据的公共通路,让应用和数据各行其道;同时,它还应该是业务流程的转换中心,并能够统一用户管理、整合用户界面。”

  老胡要求大勇根据这个思路写一个方案,然后按照方案遴选应用集成供应商。

内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向与逆向运动学求解、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,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂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)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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