企业系统整合解决方案20140826

1、企业系统整合解决方案一种基于企业私有云计算技术的系统整合解决方案数据整合还是业务整合？系统整合的出发点：统一入口Portal?数据统一?统一决策分析?问题跟踪?资源共享?跨系统业务更新(数量大小)?系统A系统B当今的企业架构项目数据OA流程数据档案管理系统PDM导致重叠和不一致的企业数据项目数据标准数据产品数据设计数据冗余数据!设计数据冗余数据!内部数据库内部数据库内部数据库整合的挑战数据整合数据整合 数据的冗余和冲突性 数据的历史和可追溯性 数据的异构性 数据可能需要双向更新 大数据量的整合挑战 数据整合的实时性要求 业务整合业务整合 业务的整合依赖于数据的整合 业务整合的时间点可能非常复杂

2、 业务需求频繁变化对整合的影响 业务协同对事务完整性的要求 传统厂商的构架方式档案管理系统 WebSphere 统一接入平台统一接入平台WebSphere 流程引擎流程引擎Step1Step2Step3Step5Step6Step4企业服务总线企业服务总线数据服务总线数据服务总线传输协议转换 项目管理人员工艺人员适配器适配器Web服务JCA 适配器管理人员设计工程师服务人员WebSphere WebSphere 业业务建模务建模WebSphere WebSphere 集成开发集成开发建模及开发平台适配器统一身份管理OA系统 HRHR医疗系统医疗系统生产管理人员生产管理人员PDM 管理人员管理人

3、员办公人员办公人员现有系统IBMIBM中间件平台中间件平台服务注册、存储管理数据仓库商业智能消息格式转换消息路由 企业消息处理 合作伙伴网关合作方配套商供应商传统架构的抽象PDM档案管理OAHRERPMES适配器工作流引擎统一Portal数据集市数据仓库主数据存储库统一身份管理商业智能ETL变化数据传统的整合方案年月天小时业务整合决策分析数据整合原始业务系统数据仓库数据库调度新业务系统管理决策系统 统一查询系统解决问题的关键 您需要这样一个整合数据中心 能够与工作流引擎和原始系统有机的交互 能够实时分析结果产生报表和决策依据 能够实时处理数据的清洗问题并保存下来 因此能够 对业务整合是有仓库的

4、调度中心 对数据整合是能跨系统清洗、实时整合的仓库 对决策分析是基于原始数据实时报表、分析、探索 而最重要的是，以上三者基于同一个仓库MioEdge的整合方案原始业务系统数据数据数据数据数据对象对象对象对象对象数据规则自清洗、自关联、自整合对象树对象树对象树对象树对象树对象树业务操作自动监控的ESB数据数据业务操作对象对象对象对象数据数据业务操作业务操作决策分析业务创新即席查询为什么传统厂商不这么干？ 在大系统、大数据整合的背景下，构建这样一个核心的仓库是极具挑战的任务 数据量和数据关联的复杂性成为瓶颈，从而无法构建这样实时处理的仓库 没有这样的自清洗、自关联的技术支撑 用分布式的方法没法解决

5、业务的事务性保障，用集中式的方法没法解决数据的性能挑战 落后的关系型数据库技术造成的束缚现代IT架构引擎支撑模式大规模并行即席查询大规模并行即席查询分析型应用分析型应用商务智能商务智能企业应用企业应用( (PDMPDM/ERP/ERP)外部外部数据数据( (供应商供应商) )数据可视化数据可视化关系性数据分析关系性数据分析 整合主数据系统与传统整合方案相比做做得更多得更多传统方案传统方案MioEdgeMioEdge跨系统清洗跨系统复合合并即席分析应用级灾备问题追踪复杂协同数据质量分析历史数据追溯做得更好做得更好传统方案传统方案MioEdgeMioEdge查询速度更快(亚秒)分析速度更快(x70

6、)数据准确性100%硬件投入20%开发周期大大提升需求变更响应时间20%ESB选配支持数据量TB级PB级大数据平滑扩展共享资源云类型云类型特点特点软件服务云(SaaS)以整体成型应用软件为服务平台，不能胜任企业整合的复杂定制化需求平台服务云(PaaS)集成化的云应用平台，完美胜任企业整合的数据服务能力和应用管理能力要求硬件服务云(SaaS)仅考虑硬件设备的资源使用，不能提供统一的数据服务和应用管理能力云计算平台选型基于云计算的解决方案 云计算本质上是一种分布式解决方案，可以用合理的成本非常好的解决整合系统的性能压力问题 云计算技术可以很好地利用系统资源并平滑过渡，完美适应系统整合的复杂性增长

7、然而不是所有的云技术都能解决好数据整合和业务整合的问题，这其中包括自清洗、自关联、事务性保障以及安全和伸缩性等一系列问题厂商厂商是否具备是否具备PaaSPaaS提供能力提供能力厂商厂商是否具备是否具备PaaSPaaS提供能力提供能力AmazonYesMendixYesAppianMicrosoftYesApprendaMIOsoftMIOsoftYesYesAT&TOracleCaspioOutSystemsCloudBeesYesOrangeScape TechnologiesCordysYesPegasystesdotCloudRackspaceYesEngine YardYesS

8、APGoGridYesSYesGoogleYesServoyInformaticaSoftLayerYesIntuitTibcoIBMYesTier 3JoyentVerizon TerremarkYesLongJumpWorkXpress数据来源：Forrest , 数据来源：Forrest , 事务扩展私有云安全敏捷 Rapid developYYYYYMIOsoft的MIOedge平台在安全、可靠的前提下，可为企业整合搭建专属的私有云架构，提供灵、变、快、统、智、慧的智能平台，是目前世界上最为先进、首屈一指的云平台选择权威评测机构的结论Gartner (2014 Q1)Gartner (

9、2014 Q1)MioEdge专注于大数据管理、数据集成、关联性数据分析，同时支持平行式进程处理和内存计算，在绝大多数aPaaS竞争者中脱颖而出。就事务级关联性企业数据计算领域来说，是绝对的市场领先者开发工具的生产效率非常高，易于学习和使用，对业务应用和分析可以做到图形化设计、高效开发、平行式内存计算、同时支持事务型/分析型应用，支持公有云/私有云或混合方式，可在web或手机端展示Forrest (2013 Q2)Forrest (2013 Q2)MioEdge是目前世界上唯一一款能在大数据级别进行面向对象建模和处理的系统你也许从未听说过MioSoft这家公司，但是这家公司提供了一个非常强劲的

10、PaaS平台，能够处理海量大数据集，并进行数据迁移或整合等各种任务。MioEdge简直是为大数据的快速开发而生成功案例数据整合案例Blohm + Voss成功案例：Blohm + Voss Blohm+Voss船厂成立于1872年，至今已有130年的历史，是一家专门建造80米以上的超级游艇和军用舰艇的设计和生产商，船厂位于德国。自成立以来，Blohm+Voss船厂已经生产了各种船艇达970多艘。成功案例：Blohm + Voss 案例背景：客户自2012年引进了SAP的系统对整个船厂进行设计、生产和规划的管理改造。SAP试图建立一个主数据系统，整合原有的一些老系统，形成完整的管理系统 然而，到

11、了2014年，客户逐渐发现使用过程中的诸多问题：有重复生产的订单、一些原材料过度耗费、订单不能按期完成、成品与设计有差异 根据客户的经验推断，这些问题的产生可能是系统间交互出现的问题，也可能来自执行人员的问题。但从SAP的系统中无法找到这些问题的原因，也不能进行有效的跟踪。SAP的系统中并没有现成的解决方式，如果要他们定制开发的话，时间在半年以上，而成本则高昂的令客户无法接受成功案例：Blohm + Voss MIOsoft为客户提供了定制的解决方案，将客户的所有数据重新整合导入了MioEdge平台系统中。通过对客户系统和业务的梳理，建立了一套完整的对象关系模型（大树），所有相关的数据都逻辑化

12、地组织到了这个模型上 MIOsoft在此基础上，图形化地为客户解决和展示了： 哪些订单在执行过程中有延期或提前的问题？ 项目规划和分解执行之间的时间差异是怎样的？ 哪些部件的设计单被执行了多次，为什么？ 所有订单、规划、设计和执行过程的图形展示 哪些设计要件没有出现在项目规划图中？ 哪些原材料用到了哪些订单中？ 哪些订单使用了规划外或数量超额的原材料？ 差量计算技术 如果一个设计或规划发生变化了，原始系统没法只发出这个变化的部分 原始系统只能发送客户完整的设计或规划给 MIOsoft的“转换器” “转换器”需要根据数据识别，是否存在需要变化的需求，如果有，是哪部分发生变化，并对应到相应的订单和

13、原料上去灵活性 在整个开发期间，需求规范不断变化，更新了多个版本 规范变化从93页增长到136页（+50%） 由于大量相关性的新规则引入，整合复杂性显著增加1 MonthsVersion 1.5Version 1.0成功案例：Blohm + Voss 利用MIOsoft提供的整合方案，客户建立了真正完整的、面向对象的主数据系统。 数据之间的关联性、约束性得到了极好的保证和展示。即使在千万级别甚至更大的数据量级，也能非常容易和直观地发现问题、定位问题。 系统保证了客户从规划、设计、生产、装配等所有环节的一致性、精确性、可追溯性成功案例业务整合案例德国电信项目客户背景 德国电信是欧洲领先的电信运营

14、商 有超过 240,000 员工 大约40,000,000 客户 2005年销售额为596亿欧元新旧商业客户合同系统间数据移植 背景：某欧洲电信运营巨头开发了全新架构的商业客户合同系统，在MioSoft接手这个项目之前尝试了多年在该新旧系统间的数据移植，未果。 难度： 新旧系统间完全不同架构（两边完全不同形状的沙漏，每粒沙子和若干别的沙子有千丝万缕的联系） 近十层的Hierarchie 结构（客户、帐单、合同，子合同、更新合同版本、产品配置参数） 逾四百个表格，每个表格几十个属性 全国22个区域划分，每个区域的数据移植控制在4个小时之内 项目的复杂性要求永久数据存储案例：集团并购后的数据整合

15、背景：40亿条客户、帐单、合同、产品数据在集团固网、互联网、移动业务并购之后的集成分析。 任务：每月进行数据质量分析。 效果： 收入保障 加速订单处理进程 提高集团内整体IT流程链的自动准确性 难度： 数据量大，时间紧迫面临的挑战 合同转换一般是N:M型的 一条合同可能产生多条计费事务（也支持无更新） 多条合同可能会合并产生一条计费事务（新产品定义） 一条响应可能需花费10天的时间，并需将其对应到N:M的相关合同上 非常大的数量集 基础存储合同1亿条 每天新增100,000到500,000条 为实现差量计算需实现数据永久性存储德国电信MCCR项目 海量数据的强大处理能力系统描述系统描述数据数据

16、记录记录存储存储空间空间数据数据模型模型硬件硬件花费花费加载加载时间时间集团内集团内6 6个主要个主要系统系统6个重要功能系统，其中有些系统包含逾20个地域分散子系统共65亿当中一个系统要求高达323TB1：n1亿欧元每个系统平均2周，共12周MioSoftMioSoft系统系统1个系统65亿 21TB更复杂 m：n50万欧元3天系统的安全与可靠性系统安全性 可以保证安全的配置有 专线专网 私有云 日志审核与报警 系统授权管理和平台授权管理 私有数据库结构和接口 数据加密 异地灾备平台可靠性 在支撑CRM和Billing的电信级项目中，系统可靠性达到99.96%,经Gartner评比，达到世界最高可用性系统标准 Several hundred paying enterprise customers (although not all using the public cloud version of the suite); the use of MIOsoft-controlled colocated data centers in multiple geogr