一种异构数据库协同的解决方案
边缘计算技术的异构设备协同和数据融合方法
边缘计算技术的异构设备协同和数据融合方法在异构设备协同方面，边缘计算技术可以通过以下几种方法实现异构设备之间的协同合作：1.通信协议转换：不同设备可能采用不同的通信协议，需要通过转换器或者中间件对通信协议进行转换，以实现设备之间的互通互联。
2.任务调度与分配：考虑到异构设备的性能和能耗差异，需要根据任务的复杂度和设备的资源情况进行任务调度和分配，以实现边缘设备之间的合理协同。
3.数据同步与共享：边缘设备可能存储着大量的数据，需要确保数据的一致性和可靠性。
通过数据同步和共享技术，可以实现异构设备之间的数据共享和协同处理。
在数据融合方面，边缘计算技术可以通过以下几种方法实现数据的融合：1.数据预处理与压缩：由于边缘设备的资源有限，需要对数据进行预处理和压缩，以减少数据的传输量和计算量。
预处理包括数据过滤、去噪、采样等操作，压缩可以使用无损或有损的压缩算法。
2.智能数据融合算法：数据融合是将多个异构数据源的信息集成起来，形成一个更全面和准确的数据集。
通过使用智能数据融合算法，可以对异构数据进行聚合、处理和分析，以提取更有价值的信息。
3.分布式存储与索引：边缘设备的存储量有限，需要使用分布式存储和索引技术来管理和访问大规模的数据。
通过分布式存储和索引，可以实现数据的高效存储和检索，提高数据融合的效率和质量。
需要注意的是，在边缘计算中，异构设备协同和数据融合不仅需要考虑技术层面的问题，还需要考虑安全性和隐私保护。
例如，对于数据融合，需要确保数据的安全传输和隐私保护，避免敏感信息泄露。
因此，在设计和实现边缘计算系统时，需要综合考虑各种因素，保证异构设备之间的协同合作和数据融合的效果和安全性。
边缘计算技术的异构设备协同和数据融合方法以及网络负载均衡优化方法
边缘计算技术的异构设备协同和数据融合方法以及网络负载均衡优化方法边缘计算是一种新兴的计算模型，它将计算和数据处理的能力推向网络的边缘，以减少数据传输延迟和网络拥塞问题。
在边缘计算环境中，存在着各种异构设备，如智能手机、嵌入式设备、传感器等，这些设备之间需要进行协同工作以实现对数据的高效处理和分析。
同时，边缘计算还需要将来自不同设备的数据进行融合，以获取更全面准确的信息。
在边缘计算技术中，异构设备协同是一项重要的任务。
由于设备类型和能力的不同，异构设备之间的协同工作可能存在一些挑战。
为了解决这些问题，可以采用以下方法：首先，引入协议转换机制。
不同设备之间可能使用不同的通信协议，为了实现协同工作，需要将各个设备之间的协议进行转换。
比如，在物联网中，设备间的通信可能基于不同的协议，通过引入一个协议转换机制，可以将不同协议之间的数据转换为统一的数据格式，以便设备之间能够相互理解和协同工作。
其次，采用数据封装和解析方法。
不同设备之间的数据格式可能存在差异，为了实现数据的融合和协同分析，需要对数据进行封装和解析。
封装方法可以将不同设备上产生的数据进行统一的封装，以便于跨设备的数据交互。
解析方法则可以将封装后的数据重新还原为各自设备可以理解的格式。
此外，通过引入统一的控制平台，可以实现异构设备的管理和控制。
控制平台可以提供一套通用的接口和协议，以统一对不同设备进行管理和控制。
通过这种方式，可以实现对异构设备的集中管理，提高整个边缘计算系统的可扩展性和灵活性。
另外，数据融合也是边缘计算中的重要任务之一。
由于边缘计算环境中存在大量的设备和传感器，产生的数据通常具有多样性和多源性。
为了将这些数据进行有效融合，需要采用以下方法：首先，使用数据的标准化和规范化方法。
不同设备产生的数据通常存在着格式和结构上的差异，为了进行数据融合和分析，需要对数据进行标准化和规范化。
标准化可以统一数据的格式和结构，使得不同设备产生的数据可以进行无缝融合。
云平台下的异构数据库融合技术研究
云平台下的异构数据库融合技术研究云计算、大数据、人工智能等技术的不断发展，为企业提供了更多的业务发展机会，同时也带来了更多的数据管理和存储的挑战。
在这个背景下，云平台下的异构数据库融合技术也成为了一个备受关注的话题。
一、云平台下的异构数据库概述由于各种原因，企业的数据往往会散落在不同的数据库中。
这时候，如果要进行数据的利用和分析，就需要把这些异构数据库整合起来。
云平台下的异构数据库融合技术就是一种解决方案。
具体而言，云平台下的异构数据库融合技术是指将位于不同云平台或物理服务器上的、使用不同数据库管理系统（DBMS）的数据库集成到一起，形成统一的数据集，实现数据的共享和流动，降低数据管理和存储成本，提高数据处理效率和数据质量。
二、云平台下的异构数据库融合技术的挑战尽管云平台下的异构数据库融合技术为企业提供了更多的数据管理和存储方案，但同时也带来了一些挑战。
首先，不同的DBMS有着不同的数据格式、存储结构和操作方式，如何实现数据的无缝集成是一个难点。
其次，安全性也是一个重要的问题。
不同的数据库集成在一起后，可能会存在数据泄露、数据访问等安全问题，如何设置安全权限和数据加密是云平台下的异构数据库融合技术需要解决的另一个问题。
最后，由于不同的数据库之间存在着性能、数据量和处理效率等方面的差异，如何平衡不同数据库的利用率，避免大数据下的性能问题也是云平台下的异构数据库融合技术需要解决的难点。
三、云平台下的异构数据库融合技术的解决方案为解决云平台下的异构数据库融合技术的挑战，学者们提出了一些解决方案。
首先，采用集成器作为中间件，将不同数据库之间的数据进行统一和转换，实现不同数据库的数据传递和共享。
集成器将不同的数据库转化为标准的数据格式，并提供数据格式的映射和转换，降低了集成过程中的复杂度。
其次，安全问题可以通过访问控制、数据加密等技术进行解决。
访问控制可以实现对不同数据集的访问权限进行划分和控制，数据加密可以有效防止数据被未经授权的人员访问，保证数据的安全性和完整性。
协同异构解决方案
协同异构解决方案引言在当今信息化的时代，协同工作已经成为组织和团队中的一个重要方面。
协同工作为了更好地实现团队成员之间的协作和协同，需要采用适当的解决方案。
然而，由于组织内部不同团队使用的技术和工具各不相同，这就带来了协同工作中的异构性问题。
本文将介绍一种协同异构解决方案，旨在解决异构性带来的问题。
异构性的挑战在组织中，不同团队使用不同的工具和技术来完成各自的任务。
这种异构性会导致以下问题：1.数据不一致：由于每个团队使用不同的系统来管理和存储数据，不同系统之间的数据可能存在不一致的情况，这给协同工作带来了困难。
2.协同效率低下：因为不同团队使用不同的工具，协同工作需要在多个系统之间进行切换和转换，增加了沟通和协调的难度，降低了工作效率。
3.工作流程不连贯：由于不同团队使用不同的工具和技术，导致工作流程不连贯，难以形成统一的工作流程，从而影响团队协同能力。
为了解决这些异构性带来的问题，需要采用一种协同异构解决方案。
协同异构解决方案协同异构解决方案旨在通过整合和中间件技术来解决异构性带来的问题。
具体而言，该解决方案包括以下几个方面：数据集成数据集成是解决数据不一致问题的关键。
通过使用数据集成工具和技术，可以将不同系统中的数据进行整合和同步，实现数据的一致性。
这样，团队成员可以在自己熟悉的系统中查看和操作数据，不需要切换到其他系统，大大提高了工作效率。
工具整合工具整合是解决协同效率低下问题的关键。
通过使用工具整合平台或中介软件，可以实现不同工具之间的互操作。
团队成员可以在自己熟悉的工具中完成任务，并将结果传递给其他团队成员，而不需要切换到其他工具，提高了工作效率。
工作流程管理工作流程管理是解决工作流程不连贯问题的关键。
通过使用工作流管理系统，可以定义和管理团队成员之间的工作流程。
团队成员可以按照统一的工作流程进行工作，减少了沟通和协调的成本，提高了团队协同能力。
实施步骤实施协同异构解决方案的步骤如下：1.分析需求：首先，需要对组织中存在的异构性问题进行分析，确定需要解决的问题和目标。
中间件法解决异构数据集成问题及解决方案
高校信息化建设初期，多是独立开发建设相互独立的应用系统，每个部门或单位都是一个数据源，每个数据源都是异构的，进而形成了一个巨大的异构数据环境。
在提高了效率的同时，这些系统的相互独立性也为整体管理设置了障碍。
为了将高校信息系统建成一个高度集成和开放的系统，一种办法是推倒重建，考虑到成本、实施周期和难度因素等，这不是一种切实可行的解决方案。
另一种办法是整体考虑高校的信息化需求，根据实际情况，对各个信息系统进行整体规划，选择一个合适的集成平台，把学校各部门的“信息孤岛”有机地集成起来。
因此，如何解决已建立的应用系统之间的信息集成是当前数字校园建设中面临的主要问题之一。
信息集成技术信息集成所要解决的问题是把位于不同的、异构信息源上的数据合并起来，以便为用户提供这些数据的统一视图，通过异构数据集成系统进行统一操作。
因此，处理各种各样的异构情况成为信息集成的主要任务。
利用数据集成技术将高校内已有系统集成是提升高校内部系统、达成高校目标和增强高校竞争力的重要手段,也是当前计算机应用的发展趋势之一。
信息集成技术的研究始于80年代早期，现已在实际领域得到应用，并且产生了良好效果，但在我国教育领域的应用还不是很多。
目前，在开发信息集成系统时所采用的方法基本可以分为两类：物化方法(Materialized，也称数据仓库法)和虚拟方法(Virtual，也称中间件法)。
物化方法：在客户端与数据源(服务器)之间增加一层，称为数据仓库，用于存储来自各数据源的待集成数据，系统提供对这个数据仓库的查询机制。
这种方法的优点是既可用于信息集成，又可用于决策支持查询。
该方法存在的问题是，当信息源的数据发生变化时，数据仓库中的数据也要做相应的修改。
因此，这种间接访问方式的最大缺点是数据更新不及时，数据重复存储。
这种方法通常需要一些新的技术，如有效数据加载和增量更新维护等。
虚拟方法：该方法使用了与数据仓库法完全不同的结构。
数据仍保存在各数据源上，集成系统仅提供一个虚拟的集成视图(即全局模式)和对该集成视图查询的处理机制。
如何使用MySQL进行异构数据库同步
如何使用MySQL进行异构数据库同步在当今互联网时代，数据的积累和处理已经成为各个企业和组织中不可或缺的一部分。
然而，由于不同团队、不同系统之间的数据库异构性，数据同步成为一个日益重要的问题。
本文将介绍如何使用MySQL进行异构数据库同步的方法和技巧。
一、概述异构数据库同步是将不同类型的数据库（如MySQL、Oracle、SQL Server等）之间的数据保持一致性。
当一个数据库更新时，其他数据库也会相应更新，以确保数据的完整性和一致性。
MySQL作为一种常用的关系型数据库管理系统，能够提供强大的数据处理和同步功能。
二、使用MySQL实现异构数据库同步的方法1. 数据库连接首先，我们需要确保各个数据库之间能够正常连接。
使用MySQL的Connector 库可以轻松地连接不同类型的数据库。
在连接过程中，我们需要提供数据库的地址、用户名、密码等信息。
通过MySQL的API，我们可以方便地进行数据库连接和操作。
2. 数据格式转换由于不同数据库之间的数据格式可能有所不同，我们需要进行数据格式的转换。
这可以通过使用MySQL的函数和操作来实现，将源数据库中的数据转换为目标数据库支持的数据格式。
例如，将日期格式从YYYY-MM-DD转换为YYYY/MM/DD，将数值类型从整数转换为浮点数等。
3. 数据同步策略在进行异构数据库同步时，我们需要考虑数据同步的策略。
通常有两种策略可供选择：全量同步和增量同步。
全量同步是将源数据库中的所有数据都复制到目标数据库中，而增量同步是只复制新增或更新的数据。
根据实际需求和数据量的大小，我们可以选择合适的同步策略。
4. 数据一致性维护在进行数据同步时，我们需要确保数据的一致性。
可以通过使用数据库事务和锁机制来实现数据同步的原子性和一致性。
当出现更新冲突时，可以使用乐观锁或悲观锁来解决，并保证数据的完整性。
5. 定时任务和监控为了保证数据库同步的及时性和准确性，我们可以使用定时任务来定期进行数据同步。
一种异构数据库协同的解决方案
（注意要用WORD 2003 !）发表的杂志：志愿一•志愿—•志愿二_种异构数据库协同的解决方案作者姓名'单位邮编摘要：企业和部门迫切需要整和信息资源，联合异构数据库，解决异构数据库的协同，成为一个很有意义的研究课题。
提出一种异构数据库协调的解决方案，该方案吸纳了数据库元数据、中间件、LDAP目录服务等思想。
它采用CSCW体系结构中的联邦结构，对应用中输入的要求，在通信处理器的支持下，由协调控制器调用数据库元数据目录服务，协同查询处理、爭务管理、完整性约束模块，访问底层数据库，较好地屏蔽了异构性，其中协调控制器以基于Agent的三层协作模型来实现，数据转换可以采用统一的数据转换格式XML文档,工作方式为多线程。
关键词：异构数据库CSCW中问件元数据1引言随着计算机技术的不断发展，大多数的企业和部门部署了各式各样的异构的数据库系统，这些数据库在历史上发挥了很大的作用。
今天人们对数据处理和信息系统的要求越来越髙，过去各自为营的异构数据库所形成的"信息孤岛”，已带来很多不便。
企业和部门迫切需要整和信息资源，联合异构数据库。
解决异构数据库的协同，成为一个很有意义的研究课题。
2基于Agent的三层协作模型实现协调控制器解决异构数据库问题，可以采用CSCW的联邦结构。
肖应用需要访问某一数据库时，首先向协调控制器发岀请求，不直接同所要访问的数据库发生作用。
协调控制器负责各数据库之间的联系与消息传输。
它是一个特殊的主体，是各数据库的神经中枢，负责协同数拯库间的消息转换、任务的规划、分解和管理。
在计算机支持的环境中（CS）, —个群体协同工作完成一项共同的任务（CW）——异构数据库协同，是一个复杂的过程，可模仿人们协同工作的方式。
比较可行的方法是，用对单一数据库操作的任务，作为异构数据库协同共作的基本运行单位与控制单位。
若干任务采用联邦结构加以协调，以便克服冲突，达到共同完成协同工作的目的。
任务可分为若干子任务，即应用任务分层的思想。
异构数据资源的统一存储管理方案
异构数据资源的统一存储管理方案
异构数据资源的统一存储管理方案主要包括以下几个方面：
1. 统一数据底座：构建统一的数据底座，将数据放在合适的位置，并实现存储网络的发放自动化、拓扑自动化和性能分析自动化。
2. 数据流动：基于数据冷热和应用负载分析，实现数据的按需流动，满足不同生命周期阶段的性能和成本需求。
例如，可以将热数据存储在本地，全量数据存储在云端，以平衡性能和容量。
3. 多云对接：通过API、脚本和插件等多种方式对接云管平台，确保融入客户流程，不改变客户习惯。
这样可以在多云环境中简化数据管理，如同时部署在本地、私有云、公有云上，实现“混合多云”。
4. 数据协议支持：数据的存入与使用需要适配各种应用场景，如支持块存储、对象存储等协议。
例如，通过标准iSCSI协议为上层应用提供虚拟Target
和逻辑卷，接入天翼云OOS后提供S3对象存储协议，以充分适配各种应
用场景。
5. 资源优化：通过提高资源利用率、优化资源成本等手段，助力企业在“双碳”背景下实现绿色转型。
例如，存储资源盘活系统可以通过纯软件的存储控制器、分布式双控制器架构等方式，充分利用全部存储资源，实现低延迟、高可用、易拓展的特性。
6. 统一调度管理：通过完善的控制台、命令行与API来统一调度管理所有存储设备，实现统一的管理方案。
以上方案仅供参考，建议根据实际情况进行调整。
基于数据库的异构型数据批量同步方法
基于数据库的异构型数据批量同步方法在当今信息时代，数据的管理和处理成为了企业和组织中至关重要的一部分。
然而，不同类型的数据存在着异构性，这使得数据在不同数据库之间的同步和交互变得困难。
本文将探讨基于数据库的异构型数据批量同步的方法，并提供一种高效且可行的解决方案。
一、背景介绍由于企业和组织在其运营过程中可能同时使用多种类型的数据库系统，例如关系型数据库（如MySQL、Oracle）和非关系型数据库（如MongoDB、Redis），数据在这些数据库之间的同步变得尤为重要。
而异构型数据的同步由于数据结构和格式的差异性，使得数据的一致性难以保证。
二、基于数据库的异构型数据同步方法为解决异构型数据同步的问题，我们可以采用以下方法：1. 数据转换数据转换是将一个数据库中的数据转换为另一个数据库的数据格式的过程。
首先，需要分析源数据库和目标数据库之间的结构和字段差异。
然后，通过编写转换规则，将源数据库中的数据转化为目标数据库可以接受的格式，以实现数据的同步。
这可以通过使用ETL工具（抽取、转换和加载）或自定义脚本来完成。
2. 数据映射数据映射是将一个数据库中的数据映射到另一个数据库中的对应表和字段的过程。
在进行数据映射时，需要考虑源数据库和目标数据库之间的实体关系和数据关联。
通过建立映射规则，将源数据库中的数据映射到目标数据库中的相应表和字段，以保持数据的一致性。
3. 数据同步数据同步是指将源数据库中的新增、修改或删除的数据同步到目标数据库中，以保持数据的一致性。
在进行数据同步时，可以采用定时任务或触发器来监测源数据库的变化，并将变化的数据同步到目标数据库中。
这可以通过使用数据库的复制机制或自定义开发的方式来实现。
三、高效的异构型数据批量同步方案为了实现高效的异构型数据批量同步，我们可以采用以下方案：1. 数据分批同步当需要同步大量数据时，可以将数据分批同步，以提高同步效率和减少对系统资源的影响。
可以根据数据量和资源限制，将数据按照一定的规则进行划分，并通过并行化处理来加速数据的同步过程。
一种异构数据库协同的解决方案
煤
一种异构数据库协同的解决方案
程 娟， 钱 晋， 钱 钶
收稿日期： 2012 － 02 － 15 ； 修订日期： 2012 － 05 － 06
服务， 也还要求数据库和目录之间的注册过程是实 时且动态的。这样数据库中的元数据的注册才可能 实时更新。 任何一个数据库在目录结果中相当于一个节 点， 这个节点需要用多个属性来描述。 比如数据库 名、 数据库的创建时间、 数据库的描述、 数据库管理 员等等， 还应该包含有操作系统和访问参数信息 。 在 LDAP 中将其定义成文件， 并给予分类为 Object Class（ 对象类） ， 这些类就是一种属性的汇集。 每个 节点都存在对象类， 形成了数据库元数据。 对于查询而言， 这种树状结构是相对复杂的。 在操作时需要注意的是以下几点 ： （ 1 ） 如若要查询某个特定数据库的数据库管理 系统信息， 首先需要得出其整体基本结构， 然后确定 所查找的数据范围， 最后利用 LDAP 的搜索命令来 得出结果。这显然需要一个过程。 （ 2 ） 若想将数据库中的某些动态信息， 如当前 某个数据库的总数据量大小， 存入 LDAP， 则不应以 人工干预的方式算出该数据库的数据量总和并填入
（ 景德镇高等专科学校，江西 景德镇 333000 ） LDAP 目录服务等思想。 它 摘 要： 提出一种异构数据库协调的解决方案， 该方案吸纳了数据库元数据 、 中间件、 采用 CSCW 体系结构中的联邦结构， 对应用中输入的要求， 在通信处理器的支持下， 由协调控制器调用数据库元 协同查询处理、 事务管理、 完整性约束模块， 访问底层数据库， 较好地屏蔽了异构性， 其中协调控制 数据目录服务， 器以基于 Agent 的三层协作模型来实现， 数据转换可以采用统一的数据转换格式 XML 文档， 工作方式为多线程。 关键词： 异构数据库； CSCW 中间件； 元数据 中图分类号： TP311 文献标识码： A 文章编号： 1008 － 8725 （ 2013 ） 01 － 0247 － 02
异构数据集成中的数据协作与协同处理
异构数据集成中的数据协作与协同处理导言在当今的大数据时代，各种数据源以多样化的形式广泛存在。
这些数据源包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据等。
由于这些数据源的异构性，数据集成变得越来越重要，以便在数据中发现有意义的信息。
数据协作与协同处理技术则是解决异构数据集成问题的关键。
本文将介绍异构数据集成中的数据协作与协同处理技术，并探讨其挑战与应用。
一、异构数据集成的挑战1. 异构数据源异构数据源指的是数据源间存在不一致的数据模型、格式和语义等问题。
比如，一个数据源可能使用关系模型来表示数据，而另一个数据源则使用XML格式。
另外，不同的数据源可能使用不同的语义来描述相同的概念。
这种异构性给数据集成带来了巨大的挑战。
2. 分布式数据处理在现实场景中，数据通常分布在不同的数据源中。
因此，在进行数据集成时，需要考虑分布式数据处理的问题。
这意味着需要通过网络和跨系统的通信来实现数据访问和处理，增加了数据集成的复杂性。
3. 数据质量数据质量是数据集成的关键问题之一。
由于异构数据源的存在，数据集成过程中可能会出现数据冲突、重复和缺失等问题。
而数据质量不佳将直接影响到数据集成的准确性和可信度。
二、数据协作与协同处理技术1. 数据协作数据协作是指不同数据源之间的协调和合作，以共同完成数据集成的过程。
数据协作可以通过数据映射、数据转换和数据清洗等技术来实现。
其中，数据映射是指将不同数据模型之间的映射关系定义清楚，以便在数据集成过程中进行数据转换。
数据转换是指根据数据映射规则将数据从一个数据模型转换到另一个数据模型。
数据清洗是指在数据集成过程中对数据进行验证、纠错和标准化等操作，以保证数据质量。
2. 数据协同处理数据协同处理是指在异构数据集成中，将分布在不同数据源中的数据进行协同处理。
数据协同处理可以通过数据跨源查询、数据聚合和数据同步等技术来实现。
数据跨源查询是指通过跨系统的查询语言实现对分布在不同数据源中的数据的查询。
数据库异构数据库的同步和互操作性问题解决
数据库异构数据库的同步和互操作性问题解决数据库是现代应用程序中经常使用的核心技术之一，由于不同的商业用途和设计目标，各种类型的数据库产品被广泛使用和开发，在不同数据库之间共享数据成为项目成功的一个重要组成部分。
异构数据库的同步和互操作性是当前既困扰着企业的普遍问题，同时也是当前业界研究的热点之一。
本文将讨论异构数据库同步和互操作性问题，并提供一些解决方案。
1. 异构数据库同步的问题在数据共享方案中，异构数据库的同步是最重要的问题之一。
当数据从一个数据库中转移到另一个数据库中时，需要保持数据一致性和完整性。
但是，由于异构数据库之间的结构差异、数据类型差异、复杂性差异等因素，导致异构数据库同步是一个困难和复杂的问题。
以下是异构数据库同步面临的几个主要问题：1.1 数据结构不匹配不同数据库的数据结构通常不同，包括表、模式、存储过程等，这使得异构数据库之间的数据结构无法直接匹配。
为了解决这个问题，需要对数据进行转换和匹配，然而这种转换和匹配的复杂性需要消耗大量的时间和精力。
1.2 数据类型不匹配由于不同数据库生成的数据类型不同，因此在数据转换和匹配期间也会出现数据类型不匹配的情况，这会导致数据错误和数据丢失等问题。
1.3 数据精度不匹配在不同的数据库中，精度可以有所不同。
如果不同步处理，可能会导致数据的精度丢失。
相反，如果待同步的数据过于庞大，那么精度的处理会增加同步的难度。
解决异构数据库同步的问题，必须对数据进行转换和匹配，至少会消耗一定的时间和精力。
相关技术推荐：Replication、ETL、CDC。
2. 异构数据库互操作性问题的解决异构数据库之间互操作的问题在开发和遵循协议时是非常重要的。
数据库厂商虽然为了扩大自己的市场份额而支持标准技术与协议，但在某些数据访问或数据转换方案中，开发人员需要处理的复杂问题依然存在。
在异构数据库之间实施互操作方案时我们需要考虑以下问题：2.1 数据安全性在异构数据库之间交换数据时，需要确保数据安全性，同时对于特定的应用程序访问权限进行管理。
异构协同应用解决方案(3篇)
第1篇随着信息技术的飞速发展，企业面临着日益复杂的业务需求和技术挑战。
在这样一个多元化的技术环境中，如何实现不同系统、不同平台之间的协同工作，成为了企业提升效率、降低成本的关键。
异构协同应用解决方案应运而生，它通过整合多种异构系统，实现信息的共享和业务的协同，为企业带来更高的价值。
本文将深入探讨异构协同应用解决方案的背景、架构、关键技术以及实施策略。
一、背景1. 技术多元化：随着云计算、大数据、物联网等新兴技术的兴起，企业面临着技术多元化的挑战，不同系统、不同平台之间的兼容性问题日益突出。
2. 业务复杂性：企业业务不断扩展，跨部门、跨地域的业务协同需求日益增长，传统的点对点集成方式难以满足需求。
3. 成本压力：企业面临着降低成本、提高效率的巨大压力，传统的集成方式往往需要大量的人力、物力和财力投入。
二、架构1. 总体架构异构协同应用解决方案采用分层架构，主要包括以下层次：（1）基础设施层：包括硬件设备、网络通信、存储资源等。
（2）数据层：包括数据存储、数据交换、数据服务等。
（3）平台层：包括集成平台、业务平台、数据平台等。
（4）应用层：包括业务应用、管理应用、协同应用等。
2. 具体架构（1）基础设施层：采用虚拟化、云计算等技术，实现资源的弹性扩展和高效利用。
（2）数据层：采用分布式数据库、数据仓库等技术，实现数据的集中存储、统一管理和高效访问。
（3）平台层：- 集成平台：采用EAI（企业应用集成）、ESB（企业服务总线）等技术，实现不同系统、不同平台之间的数据交换和业务协同。
- 业务平台：采用BPM（业务流程管理）、OA（办公自动化）等技术，实现业务流程的优化和自动化。
- 数据平台：采用数据挖掘、数据可视化等技术，为企业提供数据分析和决策支持。
（4）应用层：根据企业实际需求，开发相应的业务应用、管理应用和协同应用。
三、关键技术1. EAI（企业应用集成）：通过集成各种企业应用系统，实现业务流程的自动化和数据共享。
解决数据库异构的方法
解决数据库异构的方法
在处理数据库异构的挑战时，需要采取适当的方法来确保数据的一致性和互操作性。
下面是几种解决数据库异构的常见方法：
1. 数据转换和映射：这是最常见和实用的方法之一。
通过使用ETL（抽取、转换和加载）工具，可以将不同类型的数据从一个数据库转移到另一个数据库，同时进行必要的转换和映射操作，以保持数据的一致性和可互操作性。
2. 数据集成和中介层：将异构数据库中的数据整合到一个中央位置，并创建一个中介层来处理不同数据库之间的数据交互。
这可以通过使用中间件或者数据集成工具来实现，例如IBM的InfoSphere和Oracle的Data Integrator等。
3. 标准化和规范化：在设计数据库时，采用标准化和规范化的方法，可以减少数据库异构性的问题。
通过约定统一的命名规则、数据类型和模式，可以使不同数据库之间的数据更易于互操作，并提高数据的一致性。
4. 数据库适配器和连接器：使用数据库适配器和连接器可以在不同数据库之间建立连接，并进行数据交换和转换。
这些适配器和连接器允许应用程序在不同数据库之间无缝切换，并保持数据的一致性。
5. 数据同步和备份：定期进行数据库的数据同步和备份是保障数据一致性和完整性的重要手段。
通过定期备份数据，并确保备份的完整性和可靠性，可以在发生故障或数据损坏时快速恢复数据库。
综上所述，解决数据库异构的方法包括数据转换和映射、数据集成和中介层、标准化和规范化、数据库适配器和连接器以及数据同步和备份等。
通过采用这些方法，可以提高数据库的一致性、互操作性和可靠性，从而更好地满足异构数据库的需求。
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（注意要用WORD 2003 !）发表的杂志：志愿一•志愿—•志愿二_种异构数据库协同的解决方案作者姓名'单位邮编摘要：企业和部门迫切需要整和信息资源，联合异构数据库，解决异构数据库的协同，成为一个很有意义的研究课题。
提出一种异构数据库协调的解决方案，该方案吸纳了数据库元数据、中间件、LDAP目录服务等思想。
它采用CSCW体系结构中的联邦结构，对应用中输入的要求，在通信处理器的支持下，由协调控制器调用数据库元数据目录服务，协同查询处理、爭务管理、完整性约束模块，访问底层数据库，较好地屏蔽了异构性，其中协调控制器以基于Agent的三层协作模型来实现，数据转换可以采用统一的数据转换格式XML文档,工作方式为多线程。
关键词：异构数据库CSCW中问件元数据1引言随着计算机技术的不断发展，大多数的企业和部门部署了各式各样的异构的数据库系统，这些数据库在历史上发挥了很大的作用。
今天人们对数据处理和信息系统的要求越来越髙，过去各自为营的异构数据库所形成的"信息孤岛”，已带来很多不便。
企业和部门迫切需要整和信息资源，联合异构数据库。
解决异构数据库的协同，成为一个很有意义的研究课题。
2基于Agent的三层协作模型实现协调控制器解决异构数据库问题，可以采用CSCW的联邦结构。
肖应用需要访问某一数据库时，首先向协调控制器发岀请求，不直接同所要访问的数据库发生作用。
协调控制器负责各数据库之间的联系与消息传输。
它是一个特殊的主体，是各数据库的神经中枢，负责协同数拯库间的消息转换、任务的规划、分解和管理。
在计算机支持的环境中（CS）, —个群体协同工作完成一项共同的任务（CW）——异构数据库协同，是一个复杂的过程，可模仿人们协同工作的方式。
比较可行的方法是，用对单一数据库操作的任务，作为异构数据库协同共作的基本运行单位与控制单位。
若干任务采用联邦结构加以协调，以便克服冲突，达到共同完成协同工作的目的。
任务可分为若干子任务，即应用任务分层的思想。
同时任务还有其任务上下文。
采用一种基于Agent的三层协作模型［8］来实现协调控制器，它符合现实世界人们协同工作的特点，是一种模型运行控制机制，可以描述协作机制中的各种协同工作，以及支持各种协同方式。
将视协涮控制器中参与CSCW协同工作处理过程的自主实体为Agent,将CSCW协同工作过程看作是若干Agent 相互协作的活动序列，通过描述Agent的动作、行为及英相互关系来描述CSCW应用系统的协作过程，这样更加符合现实世界中的人们的协同工作的特点。
以基于Agent的协作模型来实现协调控制器，其核心是组件化任务的管理与监控，实现异构数据库系统各成员间组件化任务的协作，具有任务指派、任务确认、任务查询与结果返回等功能。
在整个协作模型中，所有Agent按其所提供的服务类型可分为三层（见图1 ）：（1）任务管理与监控层。
任务管理与监控Agent,相当于一个协同任务引擎，它根拯一泄的规则把异构数据库系统的协同过程模型中的共同任务划分为多个关联的子任务，并建立起它们之间的逻辑和时序关系，同时它要把各个子任务分门别类地分配给各个任务协作Agent去执行。
任务管理与监控Agent要协调、监控各■个任务协作Agent的运行，如果运行中出错，还要有相应的故1蔡斌杰，男，1968.5.30-,讲师，硕士学位，浙江长江职业技术学院，研究方向：计算机软件工程（如下格式进行修改）障恢复机制，从而保证整个CSCW 系统的正常运行•任务管理与监控Agent 要有以下知识:协同任务域的 模式；完成整个协同任务的知识，如把任务分解为各个任务步的知识、任务步的排序等；为了完成整个任 务，它要包含协调与管理的各个任务协作代理和信息存取代理的知识：故障检测与处理的知识。
（2） 任务协作层 任务协作层中，每个任务协作Agent 完成某一项特泄的任务，它们之间相互协作， 从而解决了 CSCW 系统中的冲突或集成信息到系统中。
当任务协作Agent 接收到管理与监控Agent 传来 的一个指左任务时，它根据自身包含的知识库中的规则把指立任务分解为一些子任务，并指派其它相应 的任务协作Agent 辅助该协作Agent 完成。
在任务执行过程中，任务协作Agent 向信息存取Agent 请求 执行中所需的信息。
任务协作Agent 要包含以下知识：任务所属的领域、如何完成任务的知识、如何收集任务中用到的信 息、哪些任务协作Agent 和信息存取Agent 与之相协作、与其它Agent 协作的协议以及解决冲突和信息融 合的策略等。
（3） 信息存取层•信息存取层中Agent 的行为是由上层任务协作Agent 启动的，它们相互协作为上层 任务协作Agent 提供所请求的信息。
而信息来自许多功能各异的数据。
这里的数据是一个广义的概念，它 既包括普通信息的数据，也包括完成一泄功能的软件组件数据。
信息存取Agent 需要包含以下知识：它所 与之关联的数据库的信息、如何访问数据库、如何解决冲突和信息融合的策略以及与英它Agent 协作的协 议等。
首先构建一个数据库元数据目录服务，有了它应用才可能以统一访问接口透明地访问不同数据库的资 源。
这个服务可采用以下方法实现：先将各个数据库的位置和元数据信息注册到LDAP 目录中，这样，用 户通过目录服务便可查询到所需要的数据库资源位巻和元数据信息，然后根据需要去访问各个数据库。
因 为主流数据库都属于关系型，结构上是同构的，所以元数据信息大体上相似，这为以统一方式获取和保存 元数据提供了可能。
图2表示了执行过程。
本解决方案采用CSCW 体系结构中的联邦结构，对应用（可视化界而）中输入的要求，在通信处理器 的支持下，由协调控制器调用数据库元数据目录服务，协冋査询处理、事务管理、完整性约束模块，访问 底层数据库，较好地屏蔽了异构性，其中协调控制器以基于Agent 的三层协作模型来实现。
中间的数据转 换可以采用统一的数据转换格式XML 。
解决方案的结构如图3所示:3异构数据库的一种解决方案LT, (rAfcm I ~~✓ fr Aftfirt 2图1基于Agent 的三层协作模型工作过程如下：用户在可视化界而输入操作要求，应用程序将其提交至联邦结构的CSCW数据库中间件，中间件的协调控制器在通信处理器的支持下，调用数拯库元数拯目录服务，协同査询处理、事务管理、完整性约朿等模块，向不同的数据库发出操作指令，将取得的结果返回给应用。
3.1关于数据库元数据信息需注意的问题为了保证用户查询到的是最新的数据库元数据，在数据库和目录之间必须有一个实时动态的注册过程, 负责将元数据的注册更新。
用户也要遵循LDAP协议查询目录服务。
这对用户来说，要求比较高。
我们可以知道每个数据库在目录结构中是一个盯点，它可以有多个属性(attribute)来描述其信息，如名称、描述、创建时间、管理员、DBMS、类别和版本等等，另外还需要有操作系统信息和访问参数信息。
这些在LDAP中用文件的形式左义下来，然后归类成一些"对象类(ObjectClass)”，每个“对象类(Object Class)”代表一类属性的集合。
每个节点都有一些特立的属性，这些就是所谓的数拯库元数据。
这种树状结构对于查询来说是比较复杂的，有一些需注意的问题，比如：(1)如果要查询某个数据库的DBMS信息，需先得到目录的基本结构，再确圧查找的范围，然后利用LDAP 的搜索命令来査找。
这需要一个过程。
(2)如果想将数据库中的某些动态信息，如当前某个数据库的总数据量大小，存入LDAP,应自动算出该数据库的数据量总和，然后填入LDAP.不要人工干预。
(3)对于动态实时信息，程序生成后自动填入到LDAP中，保证用户查询的时候是最新的，要采用某种程序调用机制来保证实时性。
3.2中间件的数据转换中间件的数据转换由接口、包装器、解析器组成。
中间件向外表现为一个统一的接口，通过接口接受异构数据库的访问请求。
在中间件内部，由包装器把从接口得到的访问请求包装为XML文档，再由解析器将XML文档解析为对应的被访问异构数据库的语言格式。
被访问的异构数据库将结果数据返回，由包装器转换为XML文档，然后由解析器把结果数据转换成相应格式，最后返回给发出请求的数据库。
如图3°具体的关系数据库文件与XML 文档双向映射方法请见3节。
图3中间件的数垢转换3.3查询处理模块査询处理模块是系统中的重要部分。
用户输入的SQL查询语句是针对全局的，要分解成在局部数据库上执行的SQL语句。
査询处理模块的功能是将通过语法检查的全局査询请求分解，转换成多个数拯源上的子査询，优化效率、并行处理后将子査询的结果汇总返回。
査询处理⑶包含下列步骤：1、语法检查：首先需要进行语法检查，确认正确后方能进行下一步处理。
语法检查进行如下处理, 对全局查询语句进行关键字析出和语法判別，并对应全局数据字典检査涉及的表名和字段需称。
出错则终止并将错误信息返回给系统。
2、分解翻译：将正确的全局查询语句分解为而向各局部数据库的査询语句，包括表名、列名、相应函数的替换，生成对应各局部数据库的査询语句。
3、查询优化：提高查询效率是重要目标，尤英是对涉及多个异构数据库的连接查询。
可以采用启发式方法，寻找一个最优方案。
4、并行处理：各局部数据库接收到分解翻译后的子查询语句后，应互不干扰地并行执行，但须保证任意一个发出多个局部查询的应用中的处理串行性，即只有在一个局部数据库完成其局部查询语句的执行后，另一局部数据库方才开始工作。
这会导致系统资源的浪费和效率的降低。
5、结果汇总：结果汇总就是将从各局部数据库得到的査询结果进行汇总，且以统一的数据形式输出。
应用获得的是统一包装的全局数据形式的数据，不必关心其在具体数据库的形态。
3・4事务管理模块事务可分为两类：局部事务和全局事务。
局部事务就是局部数据库的本地应用向本地DBMS提交的事务。
全局事务就是全局应用向数据库中间件提交的事务。
虽然数据库中间件屏蔽了各个数据库的异构性与不同，但仍要维护各局部数据库事务的作业独立性。
因而局部事务照旧直接提交给局部DBMS就够了，无需通知数据库中间件或征得其同意。
对于局部数据库来说，原有的事务管理器仍能保证其事务的ACID特性。
从全局应用角度来看，全局应用提交的事务需要分解成一组子事务，然后将这些子事务提交给局部数据库管理系统执行。
当所有的子事务均完成后，这个全局事务才成功结束。
如果其中某一个子事务终止（Abort）了，则该全局应用原则上宣判失败了。
这些子事务是全局事务的一部份，为了并发执行和可靠提交，应协同工作各相关的局部数据库的本地事务管理。
应将本地事务与全局事务整体考虑，如可串行化、优先级、恢复等操作须各组件数据库协同工作。