解析在soa中实现语义互操作性

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1、解析在SOA中实现语义互操作性语义学关注的是含义的研究。语义互操作性表示数据的含义可以明确地被人类和计算机程序理解，而且可以通过有意义的方式来处理该信息。语义集成是指实现语义互操作性的方式，它可以被认为是信息集成的子集，其中包括数据访问、聚合、关联和转换等。在面向服务的体系结构(SOA)中，语义互操作性可确保服务使用者和提供者可以通过一致、灵活的方式交换数据，这种方式能满足许多非功能性的要求(Non-FunctionalRequirement，NFR)，如性能和伸缩性等，而不受所涉及的各种信息的限制。例如

2、，帐单编制应用服务请求者需要获知客户余额“BALANCE”。同时，会计应用服务提供者提供名为“REMAINDER”的客户余额。实现语义互操作性的方法是，将帐单编制应用中的“BALANCE”映射到会计应用中的“REMAINDER”。语义互操作性是SOA中的一个重要体系结构特性，因为它使服务的使用者和提供者能够交换有意义的信息，然后遵照这些信息进行操作。它是SOA的基础。没有了语义，数据只是一串串没有任何意义的二进制字节。如果没有语义互操作性，服务使用者和提供者可能误解和破坏数据，最终给SOA和业务带来负面影

3、响。广而言之，大多数信息集成都是对语义互操作性进行处理。问题在于，人们认为语义互操作性是理所当然的，并且很少在语义互操作性方面进行理性而明智的体系结构决策，因为语义解释、映射和转换通常与自主开发应用程序、企业应用程序集成(EnterpriseApplicationIntegration，EAI)和企业信息集成(EnterpriseInformationIntegration，EII)联系在一起。因此，语义互操作性通常会在SOA的开发过程中被忽略。本文的目标是使应用程序架构师和数据架构师认识到语义和语义互操

4、作性的重要性，以便在构建新的基于SOA的解决方案或者将现有系统迁移到SOA时能够进行合理的决策。要想理解语义互操作性，我们首先必须了解其背后的各种技术和方法，这些技术和方法统称为语义谱。此外，反模式可提醒我们避免犯错。模式和最佳实践则为我们指明了正确的方向。.我们将首先讨论语义谱，然后讨论语义互操作性的模式、反模式和最佳实践。语义谱语义谱描述了用于创建越来越精确的数据定义的一系列技术和方法。需要在精确度与模糊度之间求得平衡——并非总是精确度越高越好——还需要考虑很多因素，如时间、成本和工作量等。为了定义数

5、据元素，我们不仅需要考虑事物本身(数据实例)，还需要考虑事物的定义和描述(元数据)。因此，语义谱同时覆盖了数据和元数据。它包括词汇表、控制词汇、数据词典、数据模型、分类法和维基百科中的本体。例如，“数据词典”和“数据模型”与元数据相关;而词汇表、控制词汇和分类法则与数据实例相关。本体描述则同时覆盖了这两方面。不过，有些人认为词汇表和分类法也属于元数据的范畴。本文将不讨论数据与元数据的具体区分。词汇表是带有定义的术语列表。许多文档和书籍都在末尾列出了词汇表，以方便读者阅读相关内容。控制词汇是特定方面的组织和

6、团体人遵守的标准化术语列表。控制词汇的遵守可能是自愿的，也可能是强制性的。地区代码列表就是控制词汇。词汇表和控制词汇从开始出现书面语言就有了，通常被用作大众传播和语言框架的组成部分。20世纪实现数据数字化后，关系数据库被用作主要的数据持久性机制。数据词典用于捕获不同数据元素的含义和表示形式，并就此进行交流，最常用于关系数据库。数据词典是一个重要的构件，它支持业务和IT社区之间进行有意义的交流。数据模型描述数据元素的结构。从20世纪70年代开始，早在发明统一建模语言(UniversalModelingLan

7、guage，UML)之前，关系数据库社区就已经使用实体关系(Entity-Relationship，ER)图表来改进交流和简化开发工作。为了应对日益复杂的异类数据库环境，人们意识到需要创建企业数据模型(EnterpriseDataModel，EDM)。流行的观点认为EDM需要海量数据库来存储组织所处理的所有数据，但是事实上并非如此，EDM仅仅是一个公共逻辑数据模型。它通常位于第二或第三范式。其他逻辑或物理数据模型(如ESB、应用和数据仓库)都可以映射到这个公共逻辑数据模型。EDM通常用作信息集成的参考模型

8、，或者用作持久性数据库和数据仓库的基础。例如，IBMInsuranceInformationWarehouse(IIW)中的企业模型就是一个EDM实现。EDM允许支持数据企业视图，用以帮助降低数据冗余、提高数据质量以及加速项目的集成和新项目的开发。它还可以简化业务需求与数据模型之间的映射。企业分类法用于组织一套标准化的术语、概念、目录和关键词。它被组织成一个层次结构，以表示术语和概念的隶属关系，通常与内容管理、知识管理和搜索技