Enterprise Applikation Integration und Service-orientierte Architekturen. 01 Einführung

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1 Enterprise Applikation Integration und Service-orientierte Architekturen 01 Einführung

2 Agenda Warum EAI Klassifikation von EAI-Ansätzen Ebenen der Integration Architekturen zur Datenintegration Prof. Dr. Holger Wache 2

3 Grundsätzliche Integrationsziele Konsistenzsicherung Vermeidung von Mehrfacherfassung, Inkonsistenzen, Redundanzen Systemintegration globaler Zugriff auf Informationssysteme Unternehmensrelevanter Zugriff Geschäftsprozesse automatisieren Um Kosten zu sparen Um flexibler zu werden (Stichwort: Agiler) Prof. Dr. Holger Wache 3

4 Architekturen betrieblicher Informationssysteme Prof. Dr. Holger Wache 4

5 Problembereiche technische Realisierung der Integration organisatorische/soziale Integration Prof. Dr. Holger Wache 5

6 Applikationslandschaft (Bsp. Basler Versicherung) (c) Dr. Georgios Grivas, CAS ITM 2010 Prof. Dr. Holger Wache 6

7 ÜBUNG Prof. Dr. Holger Wache 7

8 Video Obama 8:55 8 CAS IT- Managemen t: EAI Einführung

9 Beispiele für gescheiterte EAI Prof. Dr. Holger Wache 9

10 Ein interessanter Fall... Auslieferung des A380 verzögerte sich, weil die verteilt produzierten Teile (u.a. Kabelbäume) nicht zusammenpassen Kernproblem: Daten der verschiedenen Fertigungsstätten wurden unzureichend integriert Datenintegrationsprobleme wurden unzureichend analysiert, bewertet oder bewusst ignoriert Kosten: mindestens 6 Mrd Euro ( 9 Mrd CHF) Prof. Dr. Holger Wache 10

11 Beispiel: Brücke Prof. Dr. Holger Wache 11

12 Beispiel: Brücke Prof. Dr. Holger Wache 12

13 Auch im Weltraum passiert es... [ ] Prof. Dr. Holger Wache 13

14 Probleme gibt es auch in heutiger Zeit Im Juni 2011 hat sie [die Tochter Postfinance der Schweizer Post] entschieden, den Auftrag zur Entwicklung der neuen Software für den Zahlungsverkehr dem indischen IT-Anbieter Tata Consultancy Services mit Hauptsitz in Mumbai und einer Niederlassung in Zürich zu übertragen. Der Projektabschluss war für Ende 2016 vorgesehen. Doch nun gibt es Probleme: «Wegen des grossen Projektumfangs und nicht vorhergesehener Schnittstellen hat Postfinance im Juli 2012 entschieden und intern kommuniziert, den vorgesehenen Zeitplan anzupassen», bestätigt auf Anfrage Postfinance- Sprecher Marc Andrey. Das erste Teilprojekt die Fondsverarbeitung sollte ursprünglich bis Ende 2013 betriebsbereit sein. Der neue Einführungstermin steht zurzeit noch nicht fest. Prof. Dr. Holger Wache 14

15 Föderierte Systeme Beispiel: politischen Föderation Schweiz Deutschland UNO Grad der Autonomie Bestimme Aufgaben auf die Föderation übertragen; Einheiten sind aber (halb)autonom eigene Gesetzmässigkeiten Konkurrenz Heterogenität ähnliche oder unterschiedliche Strukturen unter den Staaten Prof. Dr. Holger Wache 15

16 Föderierte Informationssysteme Analogon zur politischen Föderation IS können aus autonomen und heterogenen Komponenten bestehen Grad der Autonomie der Komponenten Frage der betrieblichen Organisation keine Frage der Technik Heterogenität der Systeme Früher Entwicklung von Stand-alone-Systemen Prof. Dr. Holger Wache 16

17 Klassifikationsebenen Prof. Dr. Holger Wache 17

18 Integrationsebenen Datenbankintegration Applikationsintegration Präsentationsintegration Prof. Dr. Holger Wache 18

19 Datenbankintegration Präsentation Präsentation Präsentation Applikation Applikation Applikation (virtuelle) Datenbank Datenbank neue Anwendung Datenbank Prof. Dr. Holger Wache 19

20 Datenintegrationspattern: Federation Prof. Dr. Holger Wache 20

21 Datenintegrationspattern: Federation Daten sind auf mehrere verschiedene Datenbanken verteilt Effektiver wenn Datenzugriff in nahezu Echtzeit bei ständig sich ändernden Quellen Eine (integrierte) Kopie ist nicht möglich Lese/Schwreibezugriffe notwendig Ermöglicht eine Investitionssicherung der Legacy-Systeme Prof. Dr. Holger Wache 21

22 Datenintegrationspattern: Population Prof. Dr. Holger Wache 22

23 Datenintegrationspattern: Population Eine explizite Kopie der Daten wird benötigt Teilmenge der Quelldaten, um z.b. den Zugriff zu optimieren Modifizierte Version der Quelldaten (bereinigte) Kombination mehrere Quelldatenbestände Nur lesender Zugriff erforderlich Vgl. Synchronisation Prof. Dr. Holger Wache 23

24 Datenintegrationspattern: Synchonisation Prof. Dr. Holger Wache 24

25 Datenintegrationspattern: Synchronisation Auch Replikation genannt Sowohl Ziel- als auch Quellsystem benötigen die gleichen Informationen, gegebenenfalls aber benötigt eins der Systeme Eine Teilmenge der Daten Eine modifizierte Version der Daten Eine Kombination von Daten aus mehreren Systemen Vgl. Population Prof. Dr. Holger Wache 25

26 Anwendungsintegration Präsentation Präsentation Präsentation Applikation Applikation Applikation Datenbank Datenbank neue Anwendung Datenbank Prof. Dr. Holger Wache 26

27 Patterns für nachrichten-orientierte Integration: Direct Connection Prof. Dr. Holger Wache 27

28 Patterns für nachrichten-orientierte Integration: Broker Prof. Dr. Holger Wache 28

29 Patterns für nachrichten-orientierte Integration: Router Prof. Dr. Holger Wache 29

30 Patterns für service-orientierte Integration: Prozessintegration Prof. Dr. Holger Wache 30

31 Patterns für service-orientierte Integration: Workflowintegration Prof. Dr. Holger Wache 31

32 Präsentationsintegration Präsentation Präsentation neue Anwendung Präsentation Applikation Applikation Datenbank Datenbank Prof. Dr. Holger Wache 32

33 Architekturen der Datenintegration Monolithische Datenbanken Verteilte Datenbanken Mehrere Rechner, aber kaum Heterogenitäten Multidatenbanken Mehrere heterogene Datenquellen auf der Anfrageebene integriert Föderierte Datenbanken Mehrere heterogene Datenquellen auf der Schemaebene integriert Mediatorbasierte Systeme Verallgemeinerung voriger Ansätze Peer-Daten-Management-Systeme Keine Unterscheidung mehr zwischen Datenquelle und Anwendung Prof. Dr. Holger Wache 33

34 Monolithische Systeme Anwendung Externe Sicht Anwendung Externe Sicht Drei Schichten Architektur Interne Sicht = Speicherung der Daten Konzeptionelle Sicht Interne Sicht Speicher Konzeptionelle Sicht = Datenmodell Externe Sicht = Teil des Datenmodels für Anwendung Prof. Dr. Holger Wache 34

35 Verteilte Datenbanken Anwendung Externe Sicht Anwendung Externe Sicht Enge Koppelung keine Heterogenität Globales Sicht Konzeptionelle Sicht Konzeptionelle Sicht Interne Sicht Interne Sicht Verteilungsstrategie = Partitionierung Horizontal = Inhalt grosser Tabellen verteilen Vertikal = Attribute von grossen Tabellen verteilen Speicher Speicher Prof. Dr. Holger Wache 35

36 Multidatenbanken Anwendung Anwendung Externe Sicht Externe Sicht lose Koppelung Externe Sicht Multidatenbanksprache Externe Sicht kein globales Schema/Sicht Integration durch Multidatenbanksprache SchemaSQL Konzeptionelle Sicht Konzeptionelle Sicht Interne Sicht Interne Sicht Speicher Speicher Prof. Dr. Holger Wache 36

37 Föderierte Datenbanken Anwendung Anwendung Externe Sicht Externe Sicht Ungewollte Verteilung = hohe Heterogenität Globales Sicht Globales Datenmodell Externe Sicht Externe Sicht Fünf-Sichten Referenz- Architektur Konzeptionelle Sicht Interne Sicht Speicher Konzeptionelle Sicht Interne Sicht Speicher Viele Varianten möglich, aber alle haben ein globales Schema Prof. Dr. Holger Wache 37

38 Mediatorbasierte Informationssysteme Anwendung Anwendung Mediator Externe Sicht Externe Sicht Globales Sicht Wrapper Sicht Wrapper Sicht Wrapper Wrapper Wrapper kapseln die Besonderheiten der Informationssysteme Mediatoren vermitteln zwischen Anwendung und Wrappern Externe Sicht Externe Sicht Prof. Dr. Holger Wache 38

39 Mediatorbasierte Informationssysteme Anwendung Mediator Anwendung Mediator Verallgemeinerung bisheriger Architekturen: Beliebig Kaskadierbar/ schachtelbar Wrapper Wrapper Wrapper Nachteil: Effizienz (? Warum ) Prof. Dr. Holger Wache 39

40 Aufgaben von Mediatoren Suche und Auswahl relevanter Datenquellen Datentransformation zur Konsistenzerhaltung Bereitstellung von Metadaten zur Weiterverarbeitung Integration von Daten mittels gemeinsamer Schlüssel Abstraktion bzw. Aggregation zum besseren Verständnis Ordnen von Ergebnissen in einem Ranking Semantisch sinnvolle Ausweitung von Anfragen Prof. Dr. Holger Wache 40

41 Aufgaben von Wrappern Überwindung von Schnittstellenheterogenitäten z.b. von SQL zu HTML Überwindung von Sprachheterogenitäten z.b. verschiedene Anfragesprachen Herstellung der Datenmodelltransparenz mittels kanonischen Datenmodels Überwindung der semantischen Heterogenität Unterstützung der globalen Anfrageoptimierung (? Wie ) Prof. Dr. Holger Wache 41

42 Peer-Daten-Managementsysteme Peers sind gleichberechtigt Peer Peer = Datenquelle und Mediator zugleich Peer Peers können kommen und gehen Peer Vorteil: Höhere Flexibilität Nachteil: Sehr komplexe Anfragebearbeitung Prof. Dr. Holger Wache 42

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