设计好路线图是成功实施SOA的关键

本文通过比喻SOA为一次旅程,强调了在实施SOA过程中制定详细路线图的重要性。文章指出,SOA不仅是目标,也是一种实现方式,它需要规划、成熟度评估和关键组件如企业服务总线的支持。

业内人士Sean Rhody称,我喜欢的说法之一是,如果你不知道你要去哪里,你向任何方向走都可以。虽然人们在许多情况下用这句话作为他们随心所欲地做事的许可证,但 是,这句话的真正含义应该是,在你踏上旅途之前,你应该计划好你的目的地。你要拿出地图,找到你的方向,找到你要去的地方以及你沿途要做的事情。

SOA是一种旅途,也是一个目的地。对于大多数机构来说,SOA是IT机构的最终目标。他们已经开始认识到,SOA是他们最终运行自己机构的软 件的一种方法(在某种程度上也是运行硬件的方法)。他们的厂商都开始销售软件服务,他们甚至在使用基于Web的软件作为一种服务,如 Salesforce.com。因此,现在是理解目的地的时候了。

为了达到目的地,一个聪明的机构要创建一个路线图。就像你查询atlas地图(现在也查询MapQuest网站)找到你要去的地方一样,了解全 面实施SOA的旅途之中的站点,并且规划好如何达到目的地也是很重要的。就像你为了丰富旅途的乐趣决定绕道看风景一样,你的公司因为战略、战术、功能甚至 财务的理由也许会选择一条很少走的路。

根据周密的计划采取很少有人走的道路是一回事。错过路标走入歧途是另一回事。走入歧途会引起绕道和重新工作,更不用说还会引起烦恼以及同事和管理层的不信任。

由于许多原因,SOA的路线图是非常重要的,也许对于这个旅行的成功是更重要的,至少对于进行旅行的团队是如此。SOA的路线图包括许多方面。 它的基本要素包括网络和硬件以及操作解决方案。在现代的时代,这还包括随需应变的容量、虚拟化的容器和偶尔连接的计算。除了作为SOA运行的平台之外,这 些基础要素经常暴露自己的服务,创建更复杂的业务逻辑或者进行异常处理。

其它要素在路线图上也是很重要的。企业服务总线是一个关键的架构要素。没有企业服务总线,你将遇到点对点的布线问题。这个问题最终将成为比我们 最初要解决的那些问题更糟糕的问题。这是企业经常要绕过去的地方,也是企业应该在路线图上坚持的地方。更容易做的是把它放在企业服务总线中,在你开始实施 并且做了许多实施之后适应它。

需要考虑的一个地方是你的机构在SOA方面的整个成熟度。成熟有许多方面的标准,你可以查看技术、标准、安全、治理和管理。所有这些方面都有不同的资格。与它们相关的水平将导致整个成熟水平。

一个典型的路线图要找到这些范围,以及用来达到最终目标的计划。在安全方面,这也许就是实现单点登录的第一个计划。这个计划最终将成为安全服务 的基础,成为基本的基础实施的一部分。也许有许多核心IT服务的讨论。这些服务应该作为这个基础设施的一部分提供。也许还有一个合理化的计划帮助调整冗余 的业务流程或者应用程序。一个好的路线图是多维的和包含时间表的。它也许甚至要简要地说明每一个计划的相互依赖关系。最后,一个好的路线图是很难创建的。 它需要洞察力、承担义务和起领导作用。在你迈第二步之前,你要问问自己,我知道我要去哪里吗?如果不知道,这可能是应该拿出地图的时候了。

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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