2011년 5월 26일 목요일

EAI(Enterprise Application Integration)

EAI 개요
EAI는 기업내의 컴퓨터 어플리케이션들을 현대화 하고, 통합하고, 조정하는 것을 목표로 세운 계획, 방법 및 도구 일컫는다. EAI는 기업의 비즈니스와 어플리케이션의 새롭고 통합적인 시각을 개발하고, 기존의 어플리케이션들이 새로운 시각 내에 어떻게 맞추어지는지를 확인하고, 또 새로운 어플리케이션과 데이터를 추가하는 동안 이미 존재하는 것들을 효과적으로 재 사용할 수 있는 방법을 고안하는 등의 활동을 포함할 수 있다. EAI는 객체지향 프로그래밍, 분산처리, CORBA, COM+와 같은 메시지 브로커 등을 사용한 다중 플랫폼 프로그램 교신, 새로운 목표에 맞추기 위한 ERP 수정, 공통 데이터베이스를 이용한 기업내의 콘텐츠와 XML로 구현된 데이터 표준의 배포, 미들웨어, 메시지 큐잉, 그리고 기타의 접근 방법 등가 같은 방법론들을 포함한다.
EAI의 정의
기업 내에 존재하는 다양한 Application을 효과적 통합할 수 있도록 지원하는 제반 솔루션

EAI의 기반기술
구분
내용
Broker
데이터포맷 표준화(이기종 데이터통합/데이터 포매팅과 라우팅 지원)
Adapter
어플리케이션을 plug-in 형태로 EAI에 연결
메시징 기술
상호간 XML로 약결합으로 메시지 통신
Workflow
업무프로세스 통합 지원
플랫폼 기술
메시지관리, 미들웨어

EAI의 구축 유형
구분
Point to point
Hub & Spoke
Bus
P2P
Hybrid
통합대상수
3개이하
3개이상
3개이상
3개이상
3개이상
관리방식
분산방식
중앙집중관리
분산관리
분산/중안(검색/인덱싱)
분산/중앙
라우팅 규칙
Static 변경없음
Dynamic 자주변경/복잡
Sraric(작은병경)
P2P 방식
Hub&Spoke+bus
확장성
낮은
높은
높은
높은
중간

EAI 구축  3단계
전통적인 미들웨어가 개별적인 어플리케이션을 일대일 방식으로 적용 했다면, EAI는 기업 내 상호 연관된 모든 어플리케이션을 유기적으로 연동시켜 필요한 정보를 통합하고 관리하고 사용할 수 있게 하는 솔루션이다. 이런한 EAI를 구축하기 위해서는 다음과 같은 3단계를 거치게 된다.

  1. 어플리케이션간의 연결성을 메시지기반 미들웨어 혹은 어플리케이션 어댑터를 통해 연결성을 확보한다.
  2. 이종의 데이터를 데이터브로커에 의해서 자료를 자동 변환한다.
  3. 어플리케이션을 통합하는 비즈니스 프로세스를 자동화 도구 등을 통하여 생성한다.

EAI의 구현 전략
데이터 수준 통합
  • 목적: 각 분산 어플리케이션의 데이터 공유
  • 공통의 데이터 교환 포맷을 통해 수행
  • 어플리케이션간에는 데이터의 교환만 발생

어플리케이션 수준 통합
  • 목적: 상대 어플리케이션 동작 수행
  • 상대 어프리케이션의 호추 수행
  • 두 어프리케이션을 통합가치체인의 일부로 연결

비즈니스 프로세스 수준 통합
  • 목적: 각 분산 시스템 프로세스의 통합을 통한 비즈니스  수행
  • BPI(BPM) 선행 필요 - 서비스 단위로 프로세스 통합(Service Oriented Architecture) 선행
  • 어플리케이션이 간단한(CURD) 단위의 트랜잭션 처리인 반면 비즈니스 프로세스 수준의 통합은 서비스 단위의 처리
  • 웹 환경에서는  WebService 또는 ebXML 형식 발전

EAI 향후 전망
그 동안 EAI는 기업의 통합 갈증을 해결할 도구로서 주목을 받아왔지만 실제 기업 환경에 적용하기에는 적지 않은 기술적 문제점을 노출시켰다. 이에 따라 새로운 돌파구를 찾기에 몰두하던 EAI업계는 웹서비스, SOA, BPM등을 부각시키며 기술적인 취약점을 보완하려는 노력을 기울였다. 이러한 노력은 결과 적으로 기존 제조업 중심의 EAI가 금융권, 공공시장 등에 확산되는 밑거름이 되고 있다.
최근 들어 EAI업체들은 범용적인 제품 공급에서 벗어나 특정 산업의 요구사항을 반영하기 위해 템플릿 사업에 적극적으로 나서며 점차 시장 요구에 대응하기 시작했다.

댓글 없음:

댓글 쓰기

ETL 솔루션 환경

ETL 솔루션 환경 하둡은 대용량 데이터를 값싸고 빠르게 분석할 수 있는 길을 만들어줬다. 통계분석 엔진인 “R”역시 하둡 못지 않게 관심을 받고 있다. 빅데이터 역시 데이터라는 점을 볼때 분산처리와 분석 그 이전에 데이터 품질 등 데이...