Darbs ar uzņēmuma sistēmām

Ja nepieciešams strādāt un integrēties ar esošām uzņēmuma sistēmām, piemēram, SAP un Oracle, jums ir jāmeklē sadarbība un atbalsts no IT administrēšanas darba grupas vai par sistēmu atbildīgās darba grupas.

Pat ja jums nav tehniskas lomas, izlasiet šo sadaļu, lai izprastu dažas no lietām, kas parasti ir jāņem vērā, integrējoties ar uzņēmuma sistēmām.

Datu integrācijas biežums un laiks

Integrējoties ar citām sistēmām, ir jāņem vērā integrācijas biežums un jāņem vērā laika joslas, ja integrācijā ir jāizmanto pieteikumi, kas šķērso laika joslas. Integrācijas biežums ir atkarīgs no diviem aspektiem: datu apjoma un ar laiku saistītās uzņēmuma prasības.

Integrācijas ar uzņēmuma sistēmām metode

Ir vairāki veidi, kā integrēties ar uzņēmuma sistēmām.

• Datu bāzes integrācija ir tieša integrācija ar datu bāzi. Tas nav ļoti izplatīts veids, kā integrēties ar ārējām sistēmām, jo pastāv risks, ka dati kļūs pieejami.

• API integrācija ir metode, kā integrēties ar sistēmām, izmantojot API. Lielākā daļa tīmekļa sistēmu API ar ko integrēties, bet dažas to nedara.

• Failu integrācija ir metode, kā integrēties ar citām sistēmām, izmantojot failus. Viena sistēma eksportē datu failu. Šis fails var būt CSV, TSV, XML vai citā formātā. Sistēma, kurā tas tiek integrēts, vai nu nosaka, ka ir jauns fails, vai tiek iestatīts taimeris, kas periodiski skenē, lai pārbaudītu, vai pastāv jauni faili, un pēc tam importē failu, kas tika eksportēts. Šī metode tiek izmantota situācijās, kad datu avotam nevar piekļūt tieši, izmantojot datu bāzi vai API.

Savienojuma izveide ar lokālajām sistēmām

Lokālu datu vārteja ļauj programmām un pakalpojumiem izveidot savienojumu ar sistēmām, kas nav drošā veidā atvērtas internetam. Iestatīšana ir vienkārša, izmantojot instalēšanas programmu, taču vērā jāņem vairāki faktori.

• Datu centra vai servera atrašanās vietas tīkla joslas platums

• Datu avota datu bāzes iestatīšana

• Lokālu sistēmu servera specifikācija

• Datu pārsūtīšanas apjoms un biežums

Datu centra vai servera atrašanās vietas tīkla joslas platums

Programmas darbības ātrums ir atkarīgs no tā, vai tīkla joslas platums starp lokālo datu centru vai serveri un mākoņpakalpojumu ir pietiekams. Ja daudzas personas vienlaikus izmanto programmu, un nav pietiekama joslas platuma, programmas reaģēšana var prasīt ilgu laiku. Papildinformācija:Tīmekļa lietojumprogrammu prasības

Lai uzzinātu savas organizācijas tīkla ātrumu, izmantojiet tīkla ātruma pārbaudi veikalā Microsoft Store (bez maksas), kā arī diagnostikas rīkus , kas īpaši paredzēti modeļa vadītām programmām.

Datu avota datu bāzes iestatīšana

Arī datu bāzes regulēšanai ir svarīga loma, īpaši tad, ja gatavojaties izveidot savienojumu ar datu avotu, kurā ir daudz datu. Var viegli nonākt problēmām, ja esat izveidojis programmu, kas izmanto datus tādā veidā, kādā tie netika izmantoti iepriekš.

Piemēram, pieņemsim, ka jūsu esošā klientu pārvaldības sistēma ir optimizēta, lai meklētu pēc vārda, uzvārda un e-pasta adreses, bet esat izveidojis jaunu programmu, kas meklē pēc tālruņa numura. Dati netiks indeksēti, lai palīdzētu jūsu programmai efektīvi meklēt.

Indeksēšana palīdz programmām paātrināt meklēšanu, un, ja trūkst rādītāja, datu meklēšana un vaicāšana aizņem ilgāku laiku. Iespējams, būs jāsazinās ar IT darba grupu datu avotiem, lai apspriestu, kā piekļūt datiem un pievienot papildu rādītājus. Papildinformāciju par indeksēšanu ar SQL Server skatiet sadaļā SQL Server indeksa arhitektūras un noformējuma rokasgrāmata.

Lokālu sistēmu servera specifikācija

Jāapsver vēl viens aspekts, kas attiecas uz jūsu servera specifikāciju, kas apstrādā lokālo vārteju. Ja jums ir pārāk daudz lietotāju, kas piekļūst šai programmai, iespējams, ka serveris nevarēs tikt galā ar visiem pieprasījumiem. Šādos gadījumos jāapsver iespēja iestatīt lokālu vārteju vairākiem serveriem, lai izveidotu klasteru. Papildinformācija: Lokālo datu vārtejas augstas pieejamības klasteru pārvaldība un slodzes balansēšana

Datu pārsūtīšanas apjoms un biežums

Attiecībā uz liela apjoma pieprasījumiem, izmantojot tādu pieeju kā datu plūsmas, var nodrošināt labāku veiktspēju, vienlaikus nodrošinot integrāciju ar lokāliem datiem.

Nākamā darbība: datu modelēšana