SOA中DataService的分析与设计(1)
soa服务设计原则
soa服务设计原则
SOA服务设计原则
1. 以服务为中心: 服务设计应先从服务化的视角分析需求，将业务能力抽象成多个服务，每个服务能实现一个业务功能，在服务阶段之间不产生副作用，每个服务的功能能够向外暴露，有非常好的复用性和可重用性。
2. 低耦合: 服务之间具备较低的耦合性，所有服务之间几乎没有直接调用关系，客户端可以对各个服务进行独立调用，服务之间调用可以使用统一的客户端接口，不受具体技术实现所影响。
3. 开放组合: 服务之间可以开放组合，采用金字塔式结构，配置灵活，使得系统可以快速适应不断变化的条件，在服务层面，它可以帮助企业更快地实现业务流程的变化，从而使得系统可以对外界变化做出快速反应。
4. 高灵活性: 服务设计应遵循高灵活性的原则，要求服务能够外放，具有良好的可维护性，可以快速响应系统条件的变化，满足系统的可配置性，可扩展性，可移植性，可替换性等特性。
5. 共享通用服务: 服务设计的核心思想是实现复用，在服务交换的层面，应该尽量采取通用服务的设计，采用集中管理的方式，将共享服务融入整个服务架构，以节约成本、提升服务质量。
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论面向服务架构设计及其应用(一)
论面向服务架构设计及其应用(一)面向服务架构设计及其应用1. 什么是面向服务架构（SOA）面向服务架构（Service-Oriented Architecture，简称SOA）是一种软件设计模式，通过将应用程序拆分为可重用的服务来实现系统的灵活性和可扩展性。
每个服务都是一个独立的功能单元，可以通过网络进行通信，协同工作并提供特定的业务功能。
2. SOA的优势SOA架构设计具有以下优势：2.1 增强系统的灵活性通过将功能拆分为独立的服务，可以灵活调整和更新系统的各个部分，而不需要对整个系统进行大规模改动。
每个服务可以根据需要独立开发、测试和部署，从而提升系统的灵活性和可维护性。
2.2 提高系统的可重用性面向服务的设计使得服务可以被其他应用程序或系统重复利用，减少了重复开发和维护的工作量。
服务的复用性使得系统更加模块化，并鼓励开发人员设计通用的、可组合的服务。
2.3 支持跨平台的集成面向服务的设计方式使得不同平台和技术之间的集成更加容易。
通过使用标准的通信协议和接口定义语言，不同系统之间可以实现无缝的集成并进行数据交换和通信。
3. SOA的应用场景面向服务架构设计可以应用于多个领域和行业，以下是一些典型的应用场景：3.1 电子商务平台面向服务架构可以帮助企业构建可扩展、可定制的电子商务平台。
不同的功能模块（如商品、订单、支付等）可以被设计为独立的服务，通过服务间的协作实现整个电商系统的功能。
3.2 企业资源规划（ERP）系统企业资源规划系统需要集成多个不同的业务模块，如人力资源、财务、采购和供应链等。
面向服务的设计可以将每个模块作为独立的服务，通过服务间的通信和数据交换实现不同模块之间的集成和协作。
3.3 云计算平台云计算平台需要支持大规模的弹性扩展和资源管理。
面向服务的设计可以将云计算平台的各个组件（如虚拟机管理、网络管理、存储管理等）作为独立的服务，通过服务间的通信和调度实现对资源的管理和分配。
云计算中的面向服务架构设计
云计算中的面向服务架构设计在当今互联网时代，云计算技术正在成为越来越多企业进行数字化转型的关键推动力量。
云计算可以为企业提供通用的网络、存储和计算资源，减少维护和购买硬件设备的成本，使企业能够更快、更便捷地部署和使用IT资源。
面向服务架构（SOA）是云计算中的一种设计模式，它非常适合云计算的环境和特点。
本文将着重探讨云计算中的SOA设计以及相关的最佳实践，帮助企业更好地理解如何在云计算中使用SOA设计。
一、什么是面向服务架构（SOA）SOA是一种架构设计模式，它将功能分解为一个个独立的服务，这些服务通过定义好的接口来交互。
在SOA架构中，每个服务都可以独立开发、测试、部署和升级，且不影响系统整体的功能。
这种松散耦合的设计方式使得系统更加灵活和可扩展，能够更好地应对不断变化的业务需求。
SOA的核心思想是服务。
在SOA中，所有的功能都被看作是面向服务的，每个服务都有一个定义明确的接口，通过这个接口可以与其他服务进行交互。
服务可以被灵活地组成和重组，使得系统具有高度的可扩展性和可配置性。
二、云计算中的SOA2.1 云计算环境下的SOA与传统IT架构相比，云计算可以为企业提供更加灵活和弹性的IT资源。
在云计算环境下，员工可以随时随地通过网络访问企业资源，无需关注硬件设备、网络环境等方面的细节。
由于云计算的高可扩展性和高可配置性，SOA的优势在云计算中更加突出。
云计算的环境往往是分散、分布式、异构化的。
SOA可以将系统分解为一系列独立的服务，这些服务可以跨越不同的计算平台、语言和部署位置进行交互，最大化地利用云计算的灵活性。
对于云计算中的大型系统，SOA有助于降低系统复杂度，将系统分解为可管理的、可重用的部分。
每个服务都有独立的开发和测试，同时也可以进行独立的部署和升级，从而提高开发的灵活性和可重用性。
2.2 SOA设计中的最佳实践（1）避免单点故障在SOA的设计中，每个服务都是独立的，但是依赖链上的某个服务出现故障，则整个系统的功能都会受到影响。
soa的架构层次
SOA的架构层次面向服务的架构（SOA）是一种灵活、松耦合的系统设计方法，它将应用程序的不同功能单元（称为“服务”）通过这些服务之间定义良好的接口和契约联系起来。
这种方法使得系统中的服务可以以一种统一和通用的方式进行交互，从而实现了系统的高内聚、低耦合。
本文将深入探讨SOA的架构层次，分析其各个组成部分及其在系统设计和实现中的作用。
一、服务层服务层是SOA架构的核心，它包含了一组可复用的、粗粒度的服务。
这些服务是业务逻辑的封装，具有明确的接口定义，可以独立部署和升级。
服务层的设计需要遵循一定的原则，如服务的无状态性、服务的自治性、服务的可发现性等。
这些原则保证了服务的可靠性、可维护性和可扩展性。
二、服务注册与发现层服务注册与发现层负责服务的注册、查找和管理。
当一个新的服务被创建并部署到系统中时，它需要在服务注册中心进行注册，将自己的接口定义、访问地址等信息发布到注册中心。
其他服务或客户端可以通过服务发现机制在注册中心查找所需的服务，并获取其访问信息。
这一层为系统提供了动态的服务绑定能力，使得服务之间的依赖关系更加灵活和可扩展。
三、传输层传输层负责数据的传输和通信。
在SOA架构中，服务之间的通信通常基于开放的标准协议，如HTTP、SOAP、REST等。
这些协议保证了服务之间的互操作性和跨平台性。
传输层还需要处理诸如消息格式转换、加密解密、压缩解压缩等底层细节，以确保数据的完整性和安全性。
四、业务流程层业务流程层负责将服务组合成业务流程。
一个业务流程可能涉及多个服务的协同工作，以完成某个具体的业务目标。
业务流程层通过编排和协调这些服务，实现了业务流程的自动化和智能化。
此外，业务流程层还可以根据业务需求对服务进行动态调整和优化，以提高系统的响应速度和资源利用率。
五、表示层表示层是系统的用户界面，负责与用户进行交互。
在SOA架构中，表示层可以通过调用服务层提供的服务来获取数据并进行展示。
由于服务层提供了统一的接口和数据格式，表示层可以更加灵活地设计和实现用户界面，以满足不同用户的需求和偏好。
soa 数据采集案例
soa 数据采集案例SOA数据采集案例SOA（Service-Oriented Architecture）是一种面向服务的架构，旨在通过服务的组合和集成来实现跨系统的业务流程。
数据采集是指从各种数据源中获取数据并将其存储在目标数据库或数据仓库中的过程。
在SOA架构中，数据采集通常涉及到多个服务之间的协作和数据交换。
下面将通过一个具体的案例来说明SOA数据采集的实现过程。
假设有一个跨部门的企业系统，包括销售部门、采购部门和财务部门。
销售部门的系统中存储着销售订单数据，采购部门的系统中存储着采购订单数据，财务部门的系统中存储着财务数据。
现在需要将这些数据进行集成，以便在企业层面进行数据分析和报表生成。
首先，我们需要设计并实现一系列数据采集服务。
这些服务可以分为数据提取服务、数据转换服务和数据加载服务。
数据提取服务负责从各个部门的系统中提取数据，可以通过API调用、数据库连接或文件传输等方式实现。
数据转换服务负责将提取的数据进行格式转换、数据清洗和数据处理，以确保数据的一致性和准确性。
数据加载服务负责将转换后的数据加载到目标数据库或数据仓库中，以便后续的数据分析和报表生成。
接下来，我们需要实现数据采集的数据流程。
数据流程可以通过业务流程管理工具或数据集成工具来实现。
在数据流程中，我们可以定义数据采集的调度和依赖关系，确保数据的及时和准确采集。
数据流程的设计需要考虑数据的更新频率、数据的一致性要求和数据的传输安全性等因素。
最后，我们需要实现数据的监控和管理。
数据的监控可以通过日志记录、告警和数据质量检查来实现。
数据的管理可以通过数据目录、数据地图和数据质量报告来实现。
数据的监控和管理可以帮助我们及时发现数据采集的问题，并采取相应的措施进行处理。
通过以上的数据采集案例，我们可以看到SOA架构在数据采集中的应用。
通过服务的组合和集成，我们可以实现数据的跨系统采集和集成，从而实现数据的一致性和准确性。
数据采集的实现需要考虑数据的提取、转换和加载，数据的数据流程和数据的监控和管理。
dataservice操作手册
D a t a S e r v i c e s培训总结-操作手册目录一、DS简介 (2)二、DS数据加载方式 (3)三、DS进行数据抽取模型开发的基本过程 (4)四、DS创建数据源系统和目标系统的数据存储 (4)1、Oracle数据库作为数据源系统 (4)2、ECC作为数据源系统 (5)3、HANA数据库作为目标系统 (5)五、全量加载过程 (5)1、创建Project和Job (5)2、导入源表的元数据到资源库 (5)3、创建Data Flow (5)4、设置源表和目标表 (6)5、手工执行Job (6)六、基于表比较的增量加载 (6)1、在Job下定义工作流 (6)2、在工作流中定义数据流 (6)3、加入Table_Comparison控件 (7)4、设置Table_Comparison控件 (7)七、基于时间戳的增量加载 (7)1、在Job下定义工作流 (7)2、定义Script控件 (7)3、定义处理新增数据的数据流和处理更新数据的数据流8八、DS中常用控件介绍 (9)1、Key_Generation (9)2、Case (9)3、Merge (9)4、Validation (9)5、设置过滤器和断点 (9)九、定义Job定期执行 (10)1、登录Data Services Management Console (10)2、定义Batch Job Schedules (10)十、其他注意事项 (11)一、DS简介SAP BusinessObjects Data Services是通过SAP HANA认证的ETL 工具。
采用数据批量处理的方式，定期执行后台作业，将数据从多个业务系统中抽取出来，并进行必要的处理（转换，合并，过滤，清洗），然后再加载到HANA数据库中。
DS的组件之间的关系：Management Consol：管理控制台是网页版DS管理工具，可以进行一些系统配置和定义Job执行◆Designer：Designer是一个具有易于使用的图形用户界面的开发工具。
SOA定义及解决方案
SOA定义及解决方案SOA (Service-Oriented Architecture)是一种软件架构风格，它基于服务的概念和面向服务的设计原则，使得软件系统的组件可以通过网络进行互联，并以松散耦合的方式协同工作。
SOA通过将应用程序划分为一系列可重用的、可独立部署的服务，从而提供了一种灵活且可扩展的架构，使企业能够更加敏捷地响应业务需求。
SOA的核心理念是将功能划分为服务，并通过服务之间的通信来实现业务逻辑的协作。
每个服务都是独立的、自治的，并通过公开的接口与其他服务进行交互。
服务之间的通信可以通过传统的基于网络的通信协议，如HTTP和SOAP，也可以采用更轻量级的协议，比如REST。
通过使用标准化的接口和协议，SOA促进了服务的可重用性和互操作性，使得系统可以更容易地扩展和集成现有应用。
SOA的优势在于它提供了一种面向业务的设计方法，使得系统能够更好地适应变化的业务需求。
通过将功能划分为独立的服务，企业可以更快速地构建和部署新的业务流程，并且可以根据需要灵活地组合和重用现有的服务。
此外，SOA还提供了一种松散耦合的机制，使得系统的不同部分可以以独立的方式发展和迭代，从而降低了系统的维护成本和风险。
为了构建一个成功的SOA解决方案，以下是一些关键的考虑因素：1.服务设计：在SOA中，服务是架构的核心组件。
服务的设计应该遵循一些原则，如高内聚、低耦合、可重用性等。
服务应该提供明确定义的接口，并具有明确的功能和责任。
2.服务注册与发现：由于SOA系统中服务的数量庞大，服务的注册与发现是非常重要的。
注册表或服务目录可以用于跟踪和管理可用的服务，并允许应用程序动态地发现和使用这些服务。
3. 服务编排与协作：SOA系统中的服务可能需要协同工作以实现复杂的业务逻辑。
服务编排通过组合和串联不同的服务来实现这种协作。
编排可以通过使用BPM工具（Business Process Management）或编排引擎来实现。
基于SOA体系结构软件开发的研究与实现
基于SOA体系结构软件开发的研究与实现SOA（Service Oriented Architecture，面向服务体系结构）是一种软件开发和设计方法，用于构建松散耦合、可重用和可扩展的系统。
SOA的核心理念是将业务功能划分为独立的服务，并通过网络进行通信和交互。
在基于SOA体系结构进行软件开发的研究与实现中，需要考虑以下几个关键点：1. 服务定义与描述：为了实现服务的独立和可复用性，需要对服务进行清晰的定义和描述。
通常使用Web Service Description Language （WSDL）或者Unified Modeling Language（UML）等标准化工具来描述和定义服务。
2.服务注册与发现：在SOA中，服务的注册与发现是实现服务间通信和交互的关键。
服务提供者需要将自己的服务注册到服务注册表中，而服务消费者则通过查询服务注册表来发现适合自己需求的服务。
这样可以实现服务的动态组合和调用。
3. 服务协作与编排：在SOA中，服务之间可能需要进行复杂的协作和编排。
这可以通过BPEL（Business Process Execution Language）等工具来实现。
BPEL允许将多个服务组合成为一个业务流程，并定义各个服务之间的交互规则。
4.服务安全与可靠性：在SOA体系结构中，服务的安全和可靠性是至关重要的。
因为通过网络进行通信，存在数据泄漏、篡改和服务不可用等风险。
为了保证服务的安全和可靠性，可以使用安全令牌、身份认证、消息加密和滚动事务等机制。
5.服务监控与管理：SOA体系结构中的服务是分布式的，因此需要对服务进行监控和管理。
监控可以包括服务的调用次数、响应时间、失败率等指标。
通过监控，可以及时发现和解决问题，确保服务的高可用性和可靠性。
在实际的软件开发中，可以使用一些成熟的SOA框架和工具来支持基于SOA体系结构的开发。
例如，Apache CXF、IBM WebSphere和Oracle SOA Suite等。
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—105—SOA 中Data Service 的分析与设计张大鹏，邱锦伦(上海大学计算机工程与科学学院，上海 200072)摘 要：针对当前分析与设计面向服务的架构(SOA)系统时面临的数据访问多样性问题，提出一种新的基于SOA 的Data Service 分析设计策略，该方法以数据实体为中心，以任务为向导，采用定位数据实体和分析数据操作相结合的方法，提供一套清晰的SOA 系统数据访问层设计思路，从而实现Data Service 的粒度和重用性之间的平衡。
实验结果表明，该方法具有一定应用价值。
关键词：面向服务的架构；实体；操作Analysis and Design of Data Service in SOAZHANG Da-peng, QIU Jin-lun(School of Computer Engineering and Science, Shanghai University, Shanghai 200072)【Abstract 】Aiming at the data access multiformity problems in analysis and design of Service-Oriented Architecture(SOA), a novel SOA-based Data Service analysis strategy is proposed, which makes data entity as core and the task as guide. It uses the method combined with location data entity and analysis data operating to provide a set of design idea for SOA system data access level, and balances the relation between granularity and reuse of Data Service. Experimental results show this method has values of application. 【Key words 】Service-Oriented Architecture(SOA); entity; operation计 算 机 工 程 Computer Engineering 第35卷 第24期Vol.35 No.24 2009年12月December 2009·软件技术与数据库·文章编号：1000—3428(2009)24—0105—03文献标识码：A中图分类号：N945数据和数据管理几乎是所有企业软件解决方案的关键因素，其中包括面向服务的架构(Service-Oriented Architecture, SOA)。
有效的数据建模和管理是成功实现SOA 的基础。
要将数据提高一个层次，就要把数据转换成信息；要将信息提高一个层次，就要把信息转换成知识。
本文引入Data Service 的概念，即Data Service=Data Integration+Web Service 。
1 Data Service 简介图1为数据服务在整个SOA 基础服务中所占的层次，可以看出，通过Data Service 商业流程可以直接映射到IT 系统的流程，为企业的商业战略提供强有力的支持。
图1 Data Service 在SOA 架构中的位置这里讨论的SOA 是建立在包括SOAP,WSDL,UDDI, WS-*协议族和BEPL 等标准之上的基于Web Service 的 SOA 。
2 Data Service 的功能与特点数据访问服务通常被总称为企业信息系统(Enterprise Information System, EIS)，也称数据库和文件系统。
它们可以是遗留系统、记录系统，包装好的商业应用程序、用户、伙伴、第三方应用程序和服务以及Web Services 。
它们的共同之处是向其他应用程序提供数据和/或信息。
本文称这些模块为Data Service 。
Data Service 具有以下3个特点[1]：(1)松耦合的服务架构：SOA 满足了应用环境的高灵活性和易维护性的特点，各个服务之间相互独立，靠相互发送消息进行通信。
(2)标准化的统一接口：在SOAP,WSDL,UDDI 统一标准下，各个Service 之间相互合作完成统一的应用需求，这也为服务在更高层次上的组合(例如：企业间供应链)提供了统一的标准。
(3)组合和重用的服务：SOA 可以用BEPL 之类的流程控制语言实现动态的重用服务。
服务在不同的流程中被多次重用，提供相同的服务，减少IT 成本。
Data Service 的自治与可组合特点如图2所示。
基金项目：上海市重点学科建设基金资助项目(J50103)作者简介：张大鹏(1983－)，男，硕士研究生，主研方向：分布式软件，SOA 技术；邱锦伦，副教授、硕士收稿日期：2009-06-20 E-mail ：dapeng@服务接口服务实现新服务系统组合服务图2 Data Service的自治与可组合3 Data Service存在的问题目前，Data Service存在以下4个问题：(1)Data Service和业务流程的不一致性。
具体表现是，一个Data Service所描述的业务操作不完整，或是在组合DataService时某些服务的操作重叠。
(2)Data Service的粒度不合适。
具体表现是，很多的DataService只是提供简单的CRUD(Create, Read, Update, Delete)操作，导致组合的服务通信太多，性能急剧下降。
(3)Data Service的接口暴露了实现过程。
例如，根据接口参数判断出Data Service实现时所使用的数据库，这样使应用层和实现层直接强耦合，不利于服务的重用。
(4)不当的Data Service组合层次。
由于不当的粒度导致Data Service在组合业务流程时候层次模糊不能清楚地反映服务所处的层次，因此服务只是局限在某个具体的流程中，不能在多个流程中进行编排。
造成这些问题的原因很多，其中最重要的问题在于SOA项目前期分析设计时，使用了和当前软件开发环境不一致的分析设计方法。
例如，使用面向对象与基于组件的的编程方法，通过使用对象、类和组件而实现关注点的分离和聚合，而在SOA环境中数据实体和数据操作将是IT所要面临的抽象对象。
文献[2]描述了用面向对象的设计模式的思想来设计Data Service，但是还是不能够从根本上解决抽象层次错位的问题。
本文提出一个新的基于数据实体和数据操作的分析与设计方法。
4 Data Service的分析与设计方法4.1 Data Service的分析设计造成问题(1)、问题(2)和问题(4)的一个主要原因是在SOA建模时所采取的策略不当，文献[3]提到3种建模策略：Top-Down方式，Bottom-Up方式，Meet-Middle方式。
在此，先对3种方式进行分析。
(1)Top-Down方式：从业务需求出发，建立业务过程分析模型，在分析模型得到仿真与优化之后生成建立业务过程执行模型，并在过程执行模型的指导下，抽取具体的面向服务对象模型。
这种方式对项目成功的风险太大，需要对业务有很深很透彻的理解才能完全实施，可能会导致项目陷入“无限设计”的状态，对大的项目来说很难做到。
(2)Bottom-Up方式：与Top-Down方式相反，企业可能已经存在一些遗留应用系统。
直接对遗留系统的API进行简单包装会导致问题(2)。
同时，由于缺乏对全局流程的了解，因此容易导致问题(4)。
(3)Meet-Middle方式：结合以上2种方式，企业可以同时建立业务过程模型，以及面向服务的数据实体模型，在某个阶段两者结合。
某个阶段时机很难在实际的项目中把握，从而导致这种方式在使用时难度很大。
服务建模应该是个循序渐进的过程。
在这过程中必须确定一个围绕的核心。
如果以数据操作为核心，势必导致DataService包含于流程语境中独特的数据操作相关的操作，导致Data Service的粒度过大，重用性不好。
于是，以数据实体为核心的思路，与以数据操作为核心的服务相比，以数据实体为核心的服务明显增加了敏捷性，使得面向服务的流程能够重新建模，但是以数据实体为核心的方式明显增加了更多的预先分析，这既增加了每个服务的成本，又增加了产生服务所花费的时间。
定义1 数据实体：在流程中操作的数据对象，可以是数据库的表、视图、文件或是其他提供这些数据的程序或服务。
定义2 数据操作：在流程中，对数据实体进行的CRUD运算。
基于定义1和定义2，新的分析步骤如下：(1)确定数据实体模型，如订单、客户、发票、产品信息等。
这需要分析当前系统所涉及的所有数据实体。
这里的实体模型类似在建立数据库时采用的E-R(实体-关系)模型中的E，在这里可以是关系数据库中的表、视图、XML文件、Excel中的数据表格、文件系统中的单个文件等。
实体的选择是决定Data Service粒度的重要因素，详见文献[4]。
(2)列举数据操作，例如提交订单、生成订单、打印发票、订阅产品信息，是由一系列发生在不同数据实体上的CRUD运算组成的。
(3)建立数据操作-数据实体关联矩阵。
关联关系包括增、删、改、查，分别用C,D,U,R表示。
每个数据操作都对相应的数据实体存在一个或多个操作作为相应矩阵元素的值。
某些操作可能有限定条件或者操作规则，关联矩阵可以根据需要设定更多的值以表现更复杂的情况。
(4)以数据实体为数据源，以数据操作为函数确定服务接口和操作。
如果同一个数据实体存在多个操作，可以合并增、删、改操作作为一个服务。
查询由于参数的多样化，不能和其他的操作共用一个服务。
(5)根据新产生的服务来编排原来的任务，如果符合，则结束；否则，拆分大粒度服务数据操作，并回到步骤(4)继续进行。
产生合适粒度的Data Service并不是个简单的过程，这些步骤里面每一步都需要细致的工作和积累。
什么样的粒度是最好的，实际上很难有统一的标准，不同的目标有不同的结论。
4.2 实例研究下面用一个实际的例子简单地演示本文提出的分析和设计Data Service的步骤。
笔者在设计上海人民电器厂销售系统时面临这样一个问题：公司有2种客户——协议用户和普通用户。
普通用户的订单流程为—106—客户浏览产品信息客户建立订单检查客户账户信息和当前库存信息处理订单运输货物确认订单协议客户订单流程为客户浏览产品信息客户建立订单处理订单选择送货方式，运输货物确认订单根据之前提出的方法，对该流程进行分析与设计：(1)该流程中的数据实体包括：产品信息，协议客户产品订单，普通客户产品订单，客户信息，产品库存。