国内EAI正当时,BPM为时尚早,Workflow持续增长,SOA依然概念

随着国内EAI市场的逐渐成熟,技术应用已从概念炒作转向实用阶段。TIBCO等供应商凭借产品优势取得显著成绩,特别是在银行业和证券行业的应用增多。文章分析了EAI、BPM和SOA在国内的发展现状。

         这两天PSG部门喜报不断,接连拿下了两个EAI项目(为了避免一些不必要的麻烦,在此不便说明客户名称),在POC环节把几个巨头,直接PK下去了。 这一点也再次证明了在EAI领域,TIBCO产品的优越性。

         不说废话,言归正传。新的一年开始,作为一个技术人员,也应该关注一下这几年的应用趋势。我不是做业务性系统的,对于业务领域的应用不敢出声。就我个人来说,最近几年还是定位在EAI/BPM相关领域。

EAI正当时
  经过前几年的磕磕绊绊,国内EAI应用目前终于开始进入一个市场发展期了。前几年整个国内应用,EAI都像现在的SOA一样,概念疯狂,实际应用却少,失败的案例不少,成功的却寥寥无几。据说前两年,在电信领域,已经形成了“闭口不谈EAI”的情形,就其原因,就是早先搞得太虚,而技术及整体信息化普及不够,势必造成EAI项目大多夭折。

  虽然前几年国内的EAI一直是个“寒冷的冬天”,为此很多过早进入国内EAI领域的提供上都被“市场撞了一下腰”,损失不小。
  这方面IBM一直是雷声大,雨点小。产品架构很大,却很多忽视了国内的实用性。毕竟“Service on Demand”对于国内客户,依然过于超前;BEA更是日子不景气,市场上面对四面八方的竞争,舆论上被“并购”困扰,技术上遭遇抱怨不少;WebMethod在苦苦挣扎多年后,终放弃了国内直接销售;而Vitria由于过高的估计国内EAI市场前景而忽视国际市场开拓的做法,似乎终于在最近一两年显现问题·········这方面似乎TIBCO要聪明的多,在今年之前,一直没有较大的国内市场推广动作。
  但是,从今年开始,明显感觉到,覆盖在EAI上的“冬雪”在融化,国内EAI应用已经蓄势待发。比较明显的是在银行业和证券行业,EAI项目明显增多。
  事实上,这也符合国内当前信息化的趋势,信息整合将是未来几年内国内集团化、综合化项目应用的基础铺垫。这决不是前几年炒作的“信息孤岛”那么虚幻了,而是实实在在的业务性需求和信息整合化应用的必然阶段。

BPM为时尚早,Workflow持续增长
  这几年,我自己搞Workflow应用不少,BPM领域也跟的比较紧,但就个人感觉来说,BPM应用在国内依然为时尚早。短时间内(最近几年内),国内的主要信息化项目还依然以构建“目前信息化应用”为主,说得更加直白些,叫做“辅助业务过程处理”,而不是“推动业务过程优化”。
  最为直接的证明,就是目前国内还没有一款真正的国产BPM产品,国内的工作流厂商,他们的产品,还主要是“流程自动化处理”应用为主。有些产品会有一些的统计功能,但那离BPM整体解决方案,还是有很大差距的。

  而Workflow的热度不减,这已经是不挣的事实。

SOA依然概念
  SOA是个不错的未来前景,也一定代表了未来很多年内的发展趋势。但是,对于国内应用市场,依然还停留在概念层偏多。—— 好像很多技术人员都这么看,跟很多搞技术的聊,都是一个感觉,“SOA太虚”。—— 但是我们的客户不这么看,他们很热衷这个术语。
  在IBM,BEA,Oracle这些巨头的宣传攻势下,已经让国内很多客户变得也不再理性,明明是一个单纯的EAI应用,还非要扣上一个“基于SOA架构的EAI应用”帽子。

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胡长城(银狐999)
TIBCO CDC / Inforstructure Administrator Team
http://www.javafox.org
http://blog.youkuaiyun.com/james999




  

       




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内容概要:本文详细介绍了一个基于MATLAB实现的电力负荷预测项目,采用K近邻回归(KNN)算法进行建模。项目从背景意义出发,阐述了电力负荷预测在提升系统效率、优化能源配置、支撑智能电网和智慧城市建设等方面的重要作用。针对负荷预测中影响因素多样、时序性强、数据质量差等挑战,提出了包括特征工程、滑动窗口构造、数据清洗与标准化、K值与距离度量优化在内的系统性解决方案。模型架构涵盖数据采集、预处理、KNN回归原理、参数调优、性能评估及工程部署全流程,并支持多算法集成与可视化反馈。文中还提供了MATLAB环境下完整的代码实现流程,包括数据加载、归一化、样本划分、K值选择、模型训练预测、误差分析与结果可视化等关键步骤,增强了模型的可解释性与实用性。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统分析、能源管理、智能电网或相关领域研究的研发人员、工程师及高校师生;适合工作1-3年希望提升实际项目开发能力的技术人员; 使用场景及目标:①应用于短期电力负荷预测,辅助电网调度与发电计划制定;②作为教学案例帮助理解KNN回归在实际工程中的应用;③为新能源接入、需求响应、智慧能源系统提供数据支持;④搭建可解释性强、易于部署的轻量级预测模型原型; 阅读建议:建议结合MATLAB代码实践操作,重点关注特征构造、参数调优与结果可视化部分,深入理解KNN在时序数据中的适应性改进方法,并可进一步拓展至集成学习或多模型融合方向进行研究与优化。
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