BizTalk 2010/2013 EDI B2B项目实践(1)

本文介绍了使用BizTalk Server进行EDI (电子数据交换) 实践的过程,包括建立商业伙伴、配置协议、设置端口等内容,并提供了从接收850-PO报文到发送的完整流程。

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BizTalk 2010/2013 EDI B2B项目实践(1)

BizTalk开发标准EDI B2B是件非常容易的事情,但对于初学者可能有很多专业术语不太理解,不知道如何下手,我之前开始学的时候虽然跟着微软提供的Tutorial也能做成功,可有些地方就是不太明白为什么这样配置才可以。最近正好有同事开始做关于EDI B2B的项目,我顺便重新再看了一下,这下才明白什么叫温故而知新了。

下面我分享一下我对BizTalk在做EDI B2B项目中使用到的一些专业名词和配置解释一下,希望对初学BizTalk的朋友有所帮助。

场景1-BizTalk接收850-PO报文

还是拿BizTalk官方提供的Tutorial(C:\Program Files (x86)\Microsoft BizTalk Server 2013\SDK\EDI Interface Developer Tutorial)

Fabrikam就是作为BizTalkServer外部Partner,Fabrikam给BizTalkServer下了一张采购订单(850-PO),BizTalkServer把标准的EDI-850,经过mapping之后产生一个后台OrderSystem可以接受的XML文件,同时回一个ACK告诉Fabrikam我收到了这个报文。

 

新建Parties

Parties就是定义B2B的两个对象或者说是商业伙伴,在这个场景里面需要建2个OrderSystem,Fabrikam

OrderSystem作为BizTalk服务器因此必须在Local BizTalk process message打勾

Fabrikam是你的外部客户因此不需要打勾

 

Parties新建完后系统会自动创建对应的OrderSystem_Profile,Fabrikam_Profile,

新建Agreement

Agreement就是协议,定义双方交换的协议

First Party->Second Party 选择谁和谁做交互

Fabrikam->OrderSystem 表示OrderSystem(BizTalk)接收来之Fabrikam提供的850报文

InterChange Settings设置来识别和验证EDI报文的第一行,最重要的就是设置ISA6,ISA8

Acknowledgements设置是否回一个ack确认报文给Fabrikam如果不需要那么就不必要配置OrderSystem->Fabrikam这个tab下的信息

Transaction Set Setting设置来识别和验证EDI报文的第二行,第三行的信息

标准的850-EDI报文结构

第一行ISA开头专业术语叫Interchange control header,作为交换必要的识别代码*ZZ*就是表示发送方在我系统里的代码和接收放的系统代码,这些必须事先约定好

第二行GS开头专业术语叫Transaction set specific group header,一些相互之间的约定

第三行ST开头Transaction set header,表示这个报文是850是第几个

下面就是PO的具体内容了

 

接收端口配置

在你的接收端口下的接收位置的Pipeline选择EdiRecive

设置好主要的这些参数就可以完成接收一个EDI报文了。

 

场景2-BizTalk发送一个850-PO给外部客户

就需要配置OrderSystem->Fabrikam这个选项Tab,ISA6,ISA8,正好相反

 

 

Local Host Settings 设置EDI报文中第一行和第二行中产生的唯一序列,BizTalk会自动更新这些序列

 

配置发送端口,你要将这些配置绑定在哪个端口上,原理就是EDISend pipeline这个组件会在构造这个edi报文读取这些配置。

还可以根据实际情况定义EDI报文GS第二行的一些规则比如使用的EDI版本,时间日期等格式,当然也可以不必定义系统会根据默认给出。

 

 

配置完这些就可以实现对EDI报文接收和发送了。

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资 源 简 介 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系, 详 情 说 明 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。 本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系,在此基础上重点分析了一种快速ICA实现算法一FastICA。物质的非线性荧光谱信号可以看成是由多个相互独立的源信号组合成的混合信号,而这些独立的源信号可以看成是光谱的特征信号。为了更好的了解光谱信号的特征,本文利用独立分量分析的思想和方法,提出了利用FastICA算法提取光谱信号的特征的方案,并进行了详细的仿真实验。 此外,我们还进行了进一步的研究,探索了其他可能的ICA应用领域,如音乐信号处理、图像处理以及金融数据分析等。通过在这些领域中的实验和应用,我们发现ICA在提取信号特征、降噪和信号分离等方面具有广泛的潜力和应用前景。
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