23、BizTalk Server与SharePoint Portal Server:企业信息管理与集成的利器

BizTalk Server与SharePoint Portal Server:企业信息管理与集成的利器

1. BizTalk Server的部署与应用

1.1 BizTalk Server的部署配置

BizTalk Server有不同的部署配置方式,主要分为在非军事区(DMZ)部署和在企业内部网络部署:
- DMZ部署 :可以将部分或全部BizTalk服务器部署在DMZ中,而SQL服务器放置在第二个防火墙后面的企业内部网络。入站消息先通过防火墙到达DMZ中的BizTalk服务器,若该服务器需要与企业网络中的SQL服务器通信,消息还需通过另一个防火墙。DMZ中的服务器只能使用本地传输服务,如HTTP、消息队列或SMTP。
- 企业网络部署 :BizTalk服务器部署在第二个防火墙后面,有两种配置可供选择:仅允许HTTP交互的模型和消息队列扇出模型。配置的选择取决于允许的事务类型。简单情况下,所有事务通过HTTP协议交互,实现同步事务;但并非所有BizTalk事务都适合同步模型,在一些实际场景中,业务事务可能持续数天或数周,此时需要异步交互,仅允许HTTP交互的模型就不适用了。

1.2 BizTalk Server在企业应用集成中的应用

BizTalk Server在企业应用集成(EAI)解决方案中发挥着重要作用。许多组织的远程站点需要与集中式数据库进行交互,目前很多数据传输通过OLE DB或ODBC进行,但这种方式可能因驱动问题和无法使用互联网而产生问题。BizTalk Server提供了通过XML进行数据传输的能力,可通过互联网传输数据。

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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