SOA治理框架与优化方法

为应对数字化转型挑战，企业需要构建高效、可靠的数据管理体系，实现数据价值最大化。概述了企业数据治理框架的构建原则、核心要素以及实施步骤。 一、 框架目标：打造统一数据底座，赋能业务发展 数据治理建立统一的数据底座，实现实时（Real-time）、按需（On-demand）、全在线（All-online）和自助（Self-service）的数据服务获取（ROAD 体验）。通过优化数据管理和使用，提升各部门工作效率，进而提高企业效益和用户满意度。 二、 核心要素：信息架构为基石，数据标准为准绳 信息架构是数据治理的基础，定义了企业数据的结构和分类。其核心要素包括： 数据资产目录: 记录所有数据资源，便于管理和跟踪数据来源、质量和用途。 数据模型: 描述业务实体及其关系，分为概念层、逻辑层和物理层，满足不同业务需求。主题域分组将数据划分为有意义的业务领域，如客户、产品或运营，并细化为业务对象和逻辑数据实体，每个实体都包含定义其特征和关联关系的属性。 数据标准: 消除歧义、建立统一业务术语，确保企业内部对数据的定义和理解一致。 三、 实施步骤：战略驱动，平台赋能，持续迭代 确立数据驱动战略: 避免重复建设和资源浪费。 构建组织机制: 建立业务与技术双轮驱动的机制，鼓励自主与合作并重。 平台赋能与生态落地: 利用平台工具提升效率，结合实际业务场景落地应用。 数据清洁与贯通: 保证信息架构一致性和数据标准贯彻执行，提升数据质量，保障数据安全。 数据分析与洞察: 跨领域汇聚数据，利用自助式分析工具和人工智能提升决策效率，推动业务自动化，发掘数据价值。 四、 持续演进：紧密结合业务，适应变化 数据治理是一个持续迭代的过程，需紧密结合业务目标，不断演进以适应快速变化的商业环境。

数据治理是指从零散数据使用向统一主数据使用的转变，从缺乏组织和流程治理到企业范围内的全面数据管理，从处理主数据混乱到主数据井然有序的过程。

一般规定，工程量应根据国家现行计量规范计算。工程计量可按月或工程进度分段计量，具体周期在合同中约定。超范围施工或返工的工程量不计。单价合同中，发现工程量清单缺项、偏差或因变更引起增减时，应按实际完成工程量计算。承包人应按约定周期提交已完工程量报告，发包人核实后通知承包人。如需现场核实，发包人应提前通知。如有争议，双方应签字确认计量结果。发包人应要求共同汇总历次计量报表，确认最终结算工程量。总价合同中，工程计量和支付以总价为基础，应约定工程形象目标或时间节点。承包人应按约定周期提交完成工程量和计量资料报告，发包人核实后确定实际完成工程量。

服务治理及架构优化 京东实践案例

MapReduce是一种广泛应用于大数据处理的框架，其在数据处理和计算效率方面发挥了重要作用。随着技术的不断进步和优化，MapReduce框架正日益成为处理大规模数据的首选工具。

4继电器、控制开关、信号灯、按钮、熔断器0.3从安装对象中心起算；5分支接头0.2分支线预留；6由地坪管子出口引至动力接线箱1.0以管口计算；7电源与管内导线连接（管内穿线与软、硬母线连接）1.5以管口计算。H.8-3电缆附加长度表：序号项目波形长度或预留长度（m）说明1电缆敷设驰度、波形弯度、交叉2.5%按电缆全长计算；2各种箱、柜、盘、板高＋宽按盘面尺寸；3单独安装的铁壳开关、闸刀开关、启动器、变阻器0.5从安装对象中心起算；4继电器、控制开关、信号灯、按钮、熔断器0.3从安装对象中心起算；5分支接头0.2分支线预留；6电缆进入建筑物2.0规范规定最小值；7电缆进入沟内或吊架时引上（下）预留1.5规范规定最小值；8电力电缆终端头1.5检修余量最小值；9电缆中间接头盒两端各留2.0检修余量最小值；10电缆至电动机0.5从电机接线盒算起；11场用变压器3从地坪起算；12电缆绕过梁柱等增加长度按实计算按被绕物的断面情况计算增加长度。H.8-4架空导线预留长度表：项目预留长度（m/根）高压转角2.5分支、终端2.0低压分支、终端0.5交叉跳线转角1.5与设备连线0.5进户线2.5。

白貂、KodigoExplorer和NewUI v5.1是目前可供选择的界面框架集合。每种框架都有其独特的特点和优势，开发者可以根据项目需求和技术要求进行选择。

XML优化硬编码SQL的挑战：在U9系统中，常见硬编码SQL例如tselect * from table_a where id in (xxx,xxx…)存在性能问题，无法重用查询计划。由于IDList数目不同，SQL查询计划难以重用，尤其是大于3M的SQL文本解析开销甚至超过执行查询本身。

为您提供了 ORACLE SOA 快速入门的详细介绍，帮助您快速掌握相关技术。