基于synchroesb的数据集成解决方案

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1、1.1.背景　　　　今天，存储于计算机中的大量数据信息驱动着一切商业、军事以及政治活动。计算机技术已经解决了数据的安全存储，数据的快速查询，数据可用性等多方面的需要，然而如何将现存的以及新建的庞杂异构的数据资源整合为一个统一界面的、易于用户使用的信息系统成为当今计算机界急需解决的问题之一。　　由于历史的原因，数据形式多种多样。各行业、单位和部门只是根据自身的具体业务和需求构建了许多相互独立的信息服务和管理系统，甚至在一个单位内部所采用的信息化环境也可能不会固守任何一个平台，而是由不同平台组成。这样随着时间的推移和技术的进步，这些由不同技术构

2、建的信息系统就像一个个“信息孤岛”，各自有不同的数据适应不同的需求，操作方法和专有客户端也不相同。　　从数据集成的角度来看，每个部门就是一个数据源，因为他们之间的信息和组织都不一样，这样每个数据源又都是异构的，如此就构成了一个巨大而复杂的异构数据环境。由于部门之间协同合作的需要，在各个环节之间的数据交流以及集成共享的问题也日益严重起来。然而现行的大多数应用程序是建立在这些分离的数据源基础之上的，应用程序间难以实现互相的协同。这就严重地阻碍了人们对数据资源，特别是异构数据库资源的共享。数据集成就是立足于解决上述问题。它的目标是实现各个异构数据

3、源之间的数据共享，从而有效地利用数据资源，为决策提供更全面信息资源。　　然而，目前如何使这些原有异构的信息系统集成起来，却不是一件容易的事情，这是因为：一：这些应用系统具有不同的硬件平台、操作系统、网络协议和数据管理系统，它们之间往往存在着很大的异构性；二：这些应用系统来自不同的软件供应商，它们的工作方式千差万别；三：随着业务数量和范围的扩展，需要新旧系统协调的工作；四：企业自我发展完善过程中，还需要对系统不断的进行扩展和改进。企业应用集成(EAI)通过各种软硬件技术将已有的和新建的业务系统集成起来，共同完成企业的各种商务活动，并能够灵活快

4、速地适应企业的发展和市场的变化。根据集成的方式不同，企业应用集成可以分为数据集成、应用集成、组件集成、流程集成等多种模式。由于在当初开发各种业务系统的时候，很少甚至没有考虑到将来的集成需求，所以大部分的遗留系统都是封闭的，没有提供一种开放接口来实现与其它应用的集成。但是，大部分业务系统的数据往往都存在于数据库或者是文件系统中，这些数据库和文件系统可以通过其它的方式来进行访问。所以在目前的企业应用集成中，最实际和最简捷的方式就是基于数据的应用集成。　　数据集成是将不同数据源进行整合，并提供给用户一个访问这些数据的统一的数据视图，解决如下问题：

5、一：提供数据的可靠传输，解决不同软硬件和网络环境中系统的通信问题，实现信息孤岛之间的联通；二：解决数据的异地分布问题，实现数据的集中和汇总；三：解决数据的异构性问题，使不同格式、不同数据管理系统中的数据能够相互交流和转换；四：保持已有系统的自治性，在进行数据集成的同时不能影响已有系统的正常运行；五：具有很好的可扩展性和适应性，能够适应企业应用需求的不断变化。　　目前数据集成的方案主要有：数据仓库，联邦数据库，中间件。数据仓库和联邦数据库是比较成功的数据集成解决方案，然而这些解决方案不但复杂而且是面向主题的。中间件方式有很大的优势：充分利用现

6、有企业资源，提供与平台无关的系统集成方案，采用面向服务的编程方法，提供给用户一致的编程接口，采用基于webservice企业级解决方案等等。中间件的基本实现方案为一个层次模型：底层采用wrapper机制对底层数据源的进行封装；中间层主要完成查询和缓存功能、查询语义解析及其用户管理功能；上层提供终端用户访问接口和与其他系统进行集成的编程接口。　　　　　　1.2几种方案的比较　　联邦数据库和数据仓库的应用成功解决了许多数据集成问题，然而也使许多用户望而却步，主要是：　　1．数据集成是面向主题的：在进行集成工作之前，各数据源的本地模式是已知的，数

7、据集成的目标是明确的，构建导出模式或建立包装器是局限于已知应用，由于主题的多样性，必然丧失了灵活性与适应性。　　2．全局模式难以建立：在联邦数据库中，由于本地设计自治的需要，导出模式差异较大，要建立与各种导出模式相协调的联邦模式比较困难。对于包装器和协调器模式的数据集成，有些系统甚至不能提供全局模式，转而依赖于匹配算法等方式来进行模式集成。　　3．数据集成是重量级的：联邦数据库和数据仓库一般面向大型应用，在数据集成工作之后还要进行分析处理等工作，其集成模式并不适用于部分简单应用。　　因此，我们采用协同企业服务总线SynchroESB中间件，

8、利用它来灵活地完成数据集成工作。1.3基于SynchroESB的数据集成方案　　基于SynchroESB中间件的数据集成是一种比较新颖的数据集成解决方案。这种集成方式与数据仓库中