何时是采用SOA的大好时机

本文探讨了面向服务架构(SOA)的应用时机,列举了适宜采用SOA的情况,如集成成本持续增长、业务流程异构性高及需要快速响应市场变化等,并指出了不适宜采用SOA的情形。
  SOA能够优化业务需求与IT的一致性,能够将业务流程活动从服务实现中分离出来,还能够降低操作成本。那么何时是采用SOA的大好时机呢?

  SOA 能够优化业务需求与 IT 的一致性,能够将业务流程活动从服务实现中分离出来,还能够降低操作成本。只有在不固定供应商的情况下才能真正实现这些功能,此时面向 SOA 实现的技术可以无缝集成(考虑:“开放标准”),以构造全面的端到端解决方案。

  当考虑了策略业务目标和活动时,理论上的 SOA 概念非常具有吸引力,更加容易得到支持。不过,不可轻易决定要实现 SOA。这与改变生活方式有些类似,因为开发和操作团队遵循的 IT 控制模式将完全不同。我提倡进行业务驱动开 发。此过程涉及到将业务需求细化为 IT 要求,然后将 IT 要求细化为 IT 功能,以确定满足这些需求所需的技术。根据我过去四年开发基于 Web 服务的解决方案和更为成熟的基于 SOA 的解决方案的经验,以下这些相关因素通常会让我建议采用面向服务的体系结构:

  何时采用SOA

  集成成本持续增长,而并未因为可提供真正投资回报 (ROI) 的新业务机会而得到缓解。

  兼并和收购是您公司扩大市场份额和获得新发展机会的业务模式的核心。

  解决方案要求对来自异构系统和编程模型的业务功能进行集成。

  业务的生存依赖于根据市场变化快速调整或即时响应竞争威胁的能力。

  全球经济的影响要求您的公司事半功倍地开展业务,而且有必要依赖业务合作伙伴提供非核心业务功能。

  就提高收益而言,与业务合作伙伴协作的效率对您的公司十分关键。

  您公司业务资产的价值在减少,因为不能对其进行评估,以在最初用途之外的其他地方使用。

  您公司员工的效率出现了问题,因为他们的大部分时间并没有花在提供公司业务模型的核心功能和服务上。

  您公司的业务充满了机会型的业务工作。

  您公司从头开始开发新应用程序。(我认为 SOA 应当作为定位将来的新应用程序的缺省体系结构样式,业务条件有其他限制时除外。)

   在理想情况下,您和您的业务合作伙伴间没有预算限制、计划期限、技能差距和优先级差异,我想,此时完全可以说每个人都会采用 SOA,或者至少会考虑采用 SOA。不过,我们的选择实际上经常受到过去的决策的影响和限制(例如,技术投资、编程模型采用、服务的合同协定等)。因此,我们并不能总是自由地采用看 起来能满足某个业务需求或技术要求的最佳选项。以下的注意事项会让我不建议采用面向服务的体系结构或说明现在实现 SOA 的边际收益:

  何时不采用SOA

  您公司只将小部分 IT 预算用于集成活动。

  您公司的大部分流程都是手动的或以文档为中心的,自动化的机会几乎为零。

  您公司的大部分应用程序开发都使用相同的编程模型。

  您公司的操作由一个或两个客户关系管理 (CRM) 和企业资源规划 (ERP) 应用程序管理,几乎没有集成要求。

  您公司的现有技能库与实现支持 SOA 的基础结构所需的技能库之间存在重大差异。

  未发现可从 SOA 提供的功能受益的业务需求或机会。

  新业务服务的可用性将对现有的收益流带来负面影响。

  您公司依赖的业务合作伙伴对公司间流程的自动化采用了不同的优先级。

  您公司的主要业务的开展涉及到海量且同步性和实时性要求非常高的事务。

   前面的列表只是一个示例,用以说明 SOA 是否是您公司最佳选择的原因。当然,每个合同或项目都具有唯一的要求,因此关于何时采用 SOA 的决策取决于您公司的业务状况。SOA 的价值主张十分诱人,但选择何时让您的公司采用 SOA 必须考虑业务环境的实际情况。采用 SOA 不一定要跨一大步,而通常是采用循序渐进的方式进行的。首先找到可以利用 SOA 概念和原则的项目,然后使用主要性能指标测定其价值,这是一种让大家受益的好方法。

【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 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!
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