Техник-программист Форма обучения – Очная 2016 г Содержание Тема Архитектуры информационных приложений. Взаимодействие типа «клиент-сервер»
жүктеу/скачать 1,48 Mb.
|
лекции по web
- Бұл бет үшін навигация:
- 4. Архитектура информационной системы основывается на концепции "склада данных"
| Неоднородность, распределенность и автономность информационных ресурсов системы. Неоднородность ресурсов может быть синтаксической (при их представлении используются, например, разные модели данных) и/или семантической (используются разные виды семантических правил, детализируются и/или агрегируются разные аспекты предметной области). Возможна и чисто реализационная неоднородность информационных ресурсов, обусловленная использованием разных компьютерных платформ, операционных систем, систем управления базами данных, систем программирования и т.д.
Потребности в интеграционном комплексировании компонентов информационной системы. Очевидно, что наиболее естественным способом организации сложной информационной системы является ее иерархически-вложенное построение. Более сложные функционально-ориентированные компоненты строятся на основе более простых компонентов, которые могли проектироваться и разрабатываться независимо (что порождает неоднородность; ниже мы приведем примеры). Реинжинерия системы. После создания начального варианта информационной системы неизбежно последует процесс ее непрерывных переделок (реинжинерии), обусловленный развитием и изменением соответствующих бизнес-процессов корпорации. Реконструкция системы не должна быть революционной. Все компоненты, не затрагиваемые процессом реинжиниринга, должны сохранять работоспособность. Решение проблемы унаследованных (legacy) систем. Любая компьютерная система (надеюсь, что это не относится к открытым системам в теперешнем понимании; только надеюсь, поскольку неизвестно, как отнесутся к нашим взглядам будущие поколения) со временем становится бременем корпорации. Постоянно (и чем раньше, тем лучше) приходится решать задачу встраивания устаревших информационных компонентов в систему, основанную на новой технологии. Нужно, чтобы эта задача была разрешимой, т.е. чтобы компоненты унаследованных систем сохраняли интероперабельность. Повторно используемые (reusable) ресурсы. Технология разработки информационных систем должна способствовать использованию уже существующих компонентов, что в конечном итоге должно перевести нас от экстенсивного ручного программистского труда к интенсивным методам сборки ориентированной на конкретную область применения информационной системы. Продление жизненного цикла информационной системы. Чем дольше живет и приносит пользу информационная система, тем это выгоднее для корпорации. Естественно, что для этого должна существовать возможность добавления в нее компонентов, спроектированных и разработанных, вообще говоря, в другой технологии. Решение проблемы интеграции неоднородных информационных ресурсов началось с попыток интеграции неоднородных баз данных. Направление интегрированных или федеративных систем неоднородных БД и мульти-БД появилось в связи с необходимостью комплексирования систем БД, основанных на разных моделях данных и управляемых разными СУБД. Основной задачей интеграции неоднородных БД является предоставление пользователям интегрированной системы глобальной схемы БД, представленной в некоторой модели данных, и автоматическое преобразование операторов манипулирования БД глобального уровня операторы, понятные соответствующим локальным СУБД. В теоретическом плане проблемы преобразования решены, имеются реализации. При строгой интеграции неоднородных БД локальные системы БД утрачивают свою автономность. После включения локальной БД в федеративную систему все дальнейшие действия с ней, включая администрирование, должны вестись на глобальном уровне. Поскольку пользователи часто не соглашаются утрачивать локальную автономность, желая тем не менее иметь возможность работать со всеми локальными СУБД на одном языке и формулировать запросы с одновременным указанием разных локальных БД, развивается направление мульти-БД. В системах мульти-БД не поддерживается глобальная схема интегрированной БД и применяются специальные способы именования для доступа к объектам локальных БД. Как правило, в таких системах на глобальном уровне допускается только выборка данных. Это позволяет сохранить автономность локальных БД. Как правило, интегрировать приходится неоднородные БД, распределенные в вычислительной сети. Это в значительной степени усложняет реализацию. Дополнительно к собственным проблемам интеграции приходится решать все проблемы, присущие распределенным СУБД: управление глобальными транзакциями, сетевую оптимизацию запросов и т.д. Очень трудно добиться эффективности. Как правило, для внешнего представления интегрированных и мульти-БД используется (иногда расширенная) реляционная модель данных. В последнее время все чаще предлагается использовать объектно-ориентированные модели, но на практике пока основой является реляционная модель. Поэтому, в частности, включение в интегрированную систему локальной реляционной СУБД существенно проще и эффективнее, чем включение СУБД, основанной на другой модели данных. Основным недостатком систем интеграции неоднородных баз данных является то, что при этом не учитываются "поведенческие" аспекты компонентов прикладной системы. Легко заметить, что даже при наличии развитой интеграционной системы, большинство из указанных выше проблем не решается. Естественным развитием взглядов на информационные ресурсы является их представление в виде набора типизированных объектов, сочетающих возможности сохранения информации (своего состояния) и обработки этой информации (за счет наличия хорошо определенного множества методов, применимых к объекту). Наиболее существенный вклад в создание соответствующей технологии внес международный консорциум OMG, выпустивший ряд документов, в которых специфицируются архитектура и инструментальные средства поддержки распределенных информационных систем, интегрированных на основе общего объектно-ориентированного подхода. В базовом документе специфицируется эталонная модель архитектуры (OMA - Object Management Architecture) распределенной информационной системы (Рисунок 10). Рисунок 10 – Эталонная модель OMA Согласованная с архитектурой OMA прикладная информационная система представляется как совокупность классов и экземпляров объектов, которые взаимодействуют при поддержке брокера объектных заявок (ORB - Object Request Broker). ORB, общие средства (Common Facilities) и объектные службы (Object Services) относятся к категории промежуточного программного обеспечения (middleware) и должны поставляться вместе. Объектные службы представляют собой набор услуг (интерфейсов и объектов), которые обеспечивают выполнение базовых функций, требуемых для реализации прикладных объектов и объектов категории "общие средства" (например, специфицированы служба именования объектов, служба долговременного хранения объектов, служба управления транзакциями и т.д.). Общие средства содержат набор классов и экземпляров объектов, поддерживающих функции, полезные в разных прикладных областях (например, средства поддержки пользовательского интерфейса, средства управления информацией и т.д.). В основе OMA лежит базовая объектная модель COM (Core Object Model), в которой специфицированы такие понятия, как объект, операция, тип, подтипизация, наследование, интерфейс. Определены также способы согласованного расширения COM в разных объектных службах. Интерфейсы объекта-клиента и объекта-сервера должны быть определены на специальном языке IDL (Interface Definition Language), который очень напоминает компонент спецификации класса (без реализации) языка Си++. Обращения к ORB могут быть сгенерированы статически при компиляции спецификаций IDL или выполнены динамически с использованием специфицированного в документах OMG API брокера объектных заявок. Правила построения и использования ORB определены в документе OMG CORBA (Common Object Request Broker Architecture). В седьмой части курса мы рассмотрим более подробно все понятия, введенные в этом разделе. Основным выводом из материала данного раздела является то, что проблемы интеграции неоднородных информационных ресурсов являются актуальными для корпораций и существуют технологии, позволяющие решать эти проблемы. 4. Архитектура информационной системы основывается на концепции "склада данных" До сих пор мы рассматривали способы и возможные архитектуры информационных систем, предназначенных для оперативной обработки данных, т.е. для получения текущей информации, позволяющей решать повседневные проблемы корпорации. Однако у аналитических отделов корпорации и у высшего звена управляющего состава имеются и другие задачи: проанализировав поведение корпорации на рынке с учетом сопутствующих внешних факторов и спрогнозировав хотя бы ближайшее будущее, выработать тактику, а возможно, и стратегию корпорации. Понятно, что для решения таких задач требуются данные и прикладные программы, отличные от тех, которые используются в оперативных информационных системах. В последние несколько лет все более популярным становится подход, основанный на концепциях склада данных и системы оперативной аналитической обработки данных. Возможно, в российских условиях трудно производить долговременные прогнозы бизнес-деятельности (слишком изменчивы внешние факторы), но анализ прошлого и краткосрочные прогнозы будущего могут оказаться очень полезными. Прежде чем перейти к обсуждению технических аспектов, коротко обсудим проблемы терминологии. Поскольку термины, связанные со складами данных не так давно появились и на английском языке, и смысл их постоянно уточняется, трудно найти правильные русскоязычные эквиваленты. На сегодняшний день "datawarehouse" разными авторами переводится на русский язык как "хранилище данных", "информационное хранилище", "склад данных". Поскольку термин "хранилище" явно перегружен (он соответствует и английским терминам "storage" и "repository"), в этом курсе мы будем использовать термин "склад данных". Еще хуже дела обстоят с термином "data mart". В четвертом номере журнала "СУБД" за 1996 г. в напечатанных подряд двух статьях авторы переводят этот термин как "витрина данных" и "секция данных" соответственно. Однако в Оксфордском толковом словаре единственным подходящем по смыслу толкованием смысла слова "mart" является "market place". Чтобы не умножать число требуемых сущностей мы будем использовать термин "рынок данных" (обсуждение этого понятия отложим до пятой части курса). Конечно, постепенно терминология будет согласована, но это произойдет только тогда, когда склады данных будут активно использоваться в России. В этом разделе мы не будем рассматривать возможные технологические приемы реализации складов данных, а обсудим соответствующие вопросы на концептуальном уровне. Начнем с того, что главным образом различает оперативные и аналитические информационные приложения с точки зрения обеспечения требуемых данных. Замечание: речь идет о так называемых OLAP-системах (от On-Line Analitical Processing), т.е. аналитических системах, помогающих принимать бизнес-решения за счет динамически производимых анализа, моделирования и/или прогнозирования данных. Основным источником информации, поступающей в оперативную базу данных является деятельность корпорации. Для проведения анализа данных требуется привлечение внешних источников информации (например, статистических отчетов). Тем самым, склад данных должен включать как внутренние корпоративные данные, так и внешние данные, характеризующие рынок в целом. Если для оперативной обработки, как правило, требуются свежие данные (обычно в оперативных базах данных информация сохраняется не более нескольких месяцев), то в складе данных нужно поддерживать хранение информации о деятельности корпорации и состоянии рынка на протяжении нескольких лет (для проведения достоверных анализа и прогнозирования). Как следствие, аналитические базы данных имеют объем как минимум на порядок больший, чем оперативные. Во многих достаточно крупных корпорациях одновременно существуют несколько оперативных информационных систем с собственными базами данных (как мы уже отмечали в этом курсе, это не очень хорошо, но часто неизбежно по историческим причинам). Оперативные базы данных могут содержать семантически эквивалентную информацию, представленную в разных форматах, с разным указанием времени ее поступления, иногда даже противоречивую (например, из-за ошибок ввода данных). Склад данных корпорации должен содержать единообразно представленные данные из всех оперативных баз данных. Эта информация должна максимально полно соответствовать текущему содержанию оперативных баз данных и быть согласованной. Отсюда следует необходимость наличия компонента склада данных, извлекающего информацию из оперативных баз данных и "очищающего" эту информацию. Оперативные информационные системы проектируются и разрабатываются в расчете на решение конкретных задач. Обычно набор запросов к оперативной базе данных становится известным уже на этапе проектирования системы. Информация из базы данных выбирается часто и небольшими порциями. Поэтому при проектировании оперативной базы данных можно и нужно учитывать этот заранее известный набор запросов (с известными оговорками в связи с возможными переделками информационной системы). Набор запросов к аналитической базе данных предсказать невозможно. Склады данных для того и существуют, чтобы отвечать на неожиданные (ad hoc) запросы аналитиков. Можно рассчитывать только на то, что запросы будут поступать не слишком часто и затрагивать большие объемы информации. Размеры аналитической базы данных стимулируют использование запросов с агрегатами (сумма, минимальное, максимальное, среднее значение и т.д.). Оперативные базы данных по своей природе являются сильно изменчивыми. Это учитывается в используемых СУБД. В частности, распространенным механизмом индексации являются B-деревья, модификация которых выполняется достаточно быстро, а строки в таблицах хранятся неупорядоченно. Аналитические базы данных меняются только тогда, когда в них загружается оперативная или внешняя информация. В результате оказывается разумным использовать другие, более быстрые при выполнении операций массовой выборки методы индексации, поддерживать упорядоченность информационных массивов, сохранять заранее вычисленные значения агрегатных функций и т.д. Если для оперативных информационных систем обычно хватает защиты информации на уровне таблиц (по правилам SQL-ориентированных баз данных), то информация аналитических баз данных настолько критична для корпорации, что для ее защиты требуются более тонкие приемы (например, при использовании реляционных баз данных установка индивидуальных привилегий доступа для индивидуальных строк и/или столбцов таблицы). С учетом приведенных замечаний общая архитектура склада данных и системы аналитической обработки данных может выглядеть (Рисунок 11). Рисунок 11 – Схематическое представление архитектуры аналитической информационной системы В 1993 г. основоположник реляционного подхода к организации баз данных Эдвар Кодд, исходя из потребностей систем динамической аналитической обработки данных, сформулировал 12 основных требований к системам, поддерживающим аналитические базы данных. Мы приведем изложение этих требований, чтобы представить точку зрения проектировщика и разработчика системы аналитической обработки данных. жүктеу/скачать 1,48 Mb. Достарыңызбен бөлісу:
|