利用EAI获得竞争优势

今天，一个企业能否在充满竞争的环境中获得成功，取决于它适应快速变化的能力。要获得竞争上的优势，企业必须一方面通过电子商务向用户提供新的价值，另一方面通过企业间的供应链协同降低运作成本,同时还必须不断地进行跨越各种应用、各个部门和全球各地业务过程的更新和改善。

    要精心打造一个全面可行的的方案来解决企业面临的挑战，这将是一个复杂的多维过程，包括以下部分：

    · 引入新的应用，包括用户接口、业务对象、逻辑和规则；

    · 实现新旧应用的集成；

    · 用新的方式组合已有的应用；

    · 保持数据的同步和一致性；

    · 提供IT基础架构，支持内外部团队的紧密协作。

    企业面临的重大障碍之一就是现有业务处理的遗留系统。已经存在的遗留系统有它们自己的用户接口、数据库和应用逻辑，包含了大量无法在企业中快速分发的数据。这些系统经常构建在不同的平台上，包括大型机、Unix服务器和各种体系结构的PC，而它们的结构从两层的客户机/服务器结构到企业范围内的分布式结构都有。

    企业通常都是用各自独立的系统来实现不同但却相互关联的工作。例如，财务系统跟库存管理系统就是分开的。有时候多个系统有着同样的功能，既带来功能冗余又造成高成本，比如独立的采购系统就可以既用于新产品又用于旧产品。新公司跟老公司都会面临着这样一个难题--在这些孤立的系统上形成统一、集成的方法来改进业务过程，随着更多的功能加入到这个综合系统中来，问题会变得更糟糕。

    目前企业在建立自己的企业应用集成时，通常采用如下一种或多种方法：

    · 引入新的应用，包括用户接口、业务对象、逻辑和规则；

    · 用应用集成引擎实现企业数据的同步；

    · 购买新的系统，包括ERP和CRM系统；

    · 采用工作流技术集成业务处理，支持信息在人员和系统中流动；

    · 利用数据仓库巩固和分析重要业务数据。

一、应用服务器

    应用服务器为开发网络应用提供环境，帮助保护企业在遗留系统上的投资，使原来的遗留系统可以保留它们的业务逻辑和数据存储，巩固了网络应用和后端遗留系统之间的业务数据和移动交易。这种服务器通常包含一个强大的数据库访问部件。应用服务器还通过简单的网关代理提供一些简易的机构以实现与遗留系统的通信，而它们最擅长的或许是能够为特定用户提供对通用业务对象模型的支持。

    把应用服务器集成到遗留系统有三种主要方式：

    · 建立包含或隐藏遗留系统的新的公共接口。这种方式使将来覆盖遗留系统更加简单，但如果隐藏在下面的系统仍然需要使用而不可以马上被覆盖的话，就需要额外的维护。

    · 建立业务对象，从遗留系统中透明地析取信息。这种方式也妨碍未来的升级和改变，因为遗留系统的接口被隐藏并贯穿在新的应用当中。

    · 在新的应用和遗留系统之间使用一个集成引擎。

二、企业应用集成引擎

    解决企业应用集成问题最常用的方法是Hub-Spoke（轮状集线器）结构，通常与"发布-订阅引擎"相结合。轮状集线器包括适配器（Aapter，也叫做协议转换器）和集线器(Hub，也叫做数据路由器或者发布引擎)。

    适配器负责对遗留系统的接口，它将原来的信息形态（诸如CICS、TCP/IP之类的协议甚至字符终端信息）转换成集线器能读懂的通用协议；适配器还用于数据格式转换，将数据转换成一个通用的格式，比如Unicode或ASCII；适配器的第三个也是最重要的任务是转换数据结构。

    集线器或数据路由器负责将源数据发送到目标系统，保证数据在传输过程中不会遗失。基本的集线器提供路由表，有时候会提供识别和映射源系统和目标系统的规则。高级一些的集线器实现了发布-订阅引擎，对请求进行智能过滤。目标系统（订阅者）请求新的数据或特殊类型数据的更新，而源系统（发布者）发布数据和更新。集线器自动将数据送到对它感兴趣的地方，并执行管理任务。

    这种方式保证了一个系统中的数据更新能反映到另一个系统中。另外，连接新的订阅者系统时可以不影响发布者系统的操作，并且不需要太多的人工干预。

三、商业化的解决方案

    我们可以购买商业化的方案来归并或者覆盖遗留系统，比如ERP系统。但是一个现成的系统通常不能满足某个企业的所有业务需求。最好的办法是采用能够满足业务处理需求的第三方方案，然后将它集成到整体方案当中。而集成需求可以用一个集成引擎来解决。

四、工作流技术

    工作流处理的集成包括确定、监控和改变业务过程，通常使用图式模型。将流经系统的信息和组织的边界画在图中，生成一个集成方案。但是业务处理通常很复杂，不容易被重新绘制到一个人工生成的模型工具中去。另外，很多方案只是改变了信息的路由方式，而不支持数据的协作处理。

    工作流技术很擅长高度有序的程序化流程，比如工厂的车间工作，它们的显著特征是需要高效完成可以预先确定的重复性任务。但是大多数的企业有横跨各个部门和组织的、复杂的多层次业务处理，这种时候工作流系统就不足以处理数据和应用的同步了。

五、数据仓库

    数据仓库方法在规定的时间里从不同的系统中捕获数据。数据仓库包围了遗留系统，这样就不必重写这些系统来支持集成数据仓库，从而降低了成本。但进行数据处理的时候，这种方式不支持实时交易和真正的系统集成。

    数据集成工具可以读取、转换、移动、载入数据，通常提供批量和定时的解决方案，解决初始载入仓库或大批量转移数据的问题。数据集成工具在直接读取和载入数据的时候，只允许数据在物理层复制。这种方式下，将数据在特定时间内从一个地方移动到另一个地方时，不提供数据库层之上的增值业务逻辑。

六、技术之外的因素

    完成一个可行的业务方案，其中最重要的障碍是难以覆盖整个企业机构。一个业务方案不是纯粹的技术问题，各个部门必须在组织内部共享它们的资源，使用这些系统的人必须了解并支持对业务处理的适当变化。

    要让人们理解变化的必要性以及由于集成处理所带来的预期效果，这可能是任何信息技术工程面临的最大挑战。一个成功的系统必须以充分而清晰的交流以及对于变革的期望为基础，保证所有的执行人员都了解新的业务流程、规则和责任，应该制订奖惩制度，对完成的工程给予奖励。

    深入的业务分析可以让你清晰地理解业务处理和工作流以及为了成功地集成它们所需要一些改变。正确的方法学可以为完成整个系统建造合适的模型。