I dagens stadig skiftende verden, der kundenes krav og preferanser er i stadig utvikling, hvor bedrifter opplevere stadig sterkere konkurranse. Må bedrifter hele tiden være innovative og ta i bruk ny teknologi - for å fortsette å fungere på ytelsesnivåer som matcher kundenes forventninger.
Smartware tilbyr et komplett rammeverk som er for å støtte våre kunders informasjonsbehov. Vår påstand er at kunder må kunne stole på systemene og det som ligger i de og at de som utnytter informasjons-teknologi for å oppnå sine forretningsmål må kunne stole tungt på sitt bruk av programvare, maskinvare og nettverk og dataene som ligger i de.
Våre system integreringstjenester omfatter følgende: Integrering – integrere kundens eksisterende programmer i SW forretningsløsning Migrasjon – bistå i å gjøre kostnadseffektive flyttinger fra en plattform til en annen Konvertering og integrasjon – integrere tredjepartsprogrammer i det nye SW-rammeverket som forkorter tid til nytte og reduserer kostnadene for stor skala databehandling miljøer og applikasjoner
API-ene fungerer som "limet" til eksiterende systemer som igjen gjør det mulig å spesial tilpasse applikasjoner som snakker sammen med fagsystemet og utnytter dets egenskaper.
APIer er gjenbrukbare, sikre og mer håndterlig bruk mot sluttbrukere. Man opprett og dokumenter en API én gang, som vises ut til sluttbrukere i Excel, rapporter. Gir EDI støttede utviklerne enkel gjenkjenning, brukbar dokumentasjon og pålitelig tilgang. Du trenger ikke å åpne databasen for å dirigere klienttilkoblinger og administrere disse tilkoblingene på lang sikt. Vår smartAPI Management rammeverk gir full tilgang, tilpassning, samt autorisasjon og caching som reduserer belastningen og antall tilkoblede til databaser og andre datakilder.
smartAPI består av gjenbrukbare, moduler. Så hvis du har flere programmer eller verter som trenger tilgang til dataene, disse kan gjenbrukes og gies til sluttbrukere uten at man trenger å gi dem passord.
For moderne web-applikasjoner på klientsiden, lar en REST API deg bygge dynamiske programmer med rike og kraftige brukergrensesnitt. Ved å bruke våre tjenester har du en enkel API-hub med konsekvente retningslinjer, ett enkelt kontaktpunkt og en konsistent kobling av data mellom klienter eller mellom forskjellige databaser.
Datakilder. Alle store dataløsninger starter med én eller flere datakilder.
Eksempler inkluderer:
* Programdata lagre, for eksempel relasjonsdatabaser.
* Statiske filer som produseres av programmer, for eksempel loggfiler for Web-serveren.
* Sanntidsdata kilder, for eksempel IoT-enheter.
Data lagring. Data for satsvis behandling operasjoner er vanligvis lagret i et distribuert fil lager som kan inneholde store volumer av stor filer i ulike formater. Denne typen butikk kalles ofte en data innsjø. Alternativer for å implementere denne lagringen inkluderer Azure data Lake store eller BLOB-beholdere eller Azure Storage.
Gruppebehandling. Fordi datasettene er så store, må ofte en stor dataløsning behandle datafiler ved hjelp av langvarige satsvise jobber for å filtrere, samle inn og på andre måter klargjøre dataene for analyse. Vanligvis er disse jobbene innebære lesing kildefilene, behandle dem, og skrive utdataene til nye filer.
Bedriftsdata blir mer spredt og omfangsrik av dagen, og samtidig har det blitt viktigere enn noensinne for bedrifter å utnytte data og forvandle den til praktisk innsikt. Bedrifter samler i dag inn informasjon fra en matrise med datapunkter, og de snakker kanskje ikke alltid samme språk. For å integrere disse dataene og gi mening, brukes datatilordning som er en prosessen med å etablere relasjoner mellom separate datamodeller.
Programvaren er lagd for å jobbe sammen med Microsoft SQL Server Integration Services (SSIS) og Microsoft BizTalk 2016 (BT). Azure data Factory eller Azure Data Lake Storage for datafiler.
Data Mapping?
I enkle ord er datatilordning prosessen med å tilordne datafelt fra en kildefil til de relaterte målfeltene. For eksempel navn, e-post og telefon felt fra en Excel-kilde tilordnet fil for de relevante feltene med mål feltene. Datamigreringen av feltene og overføringen gjøres i programvaren.
Data Migrering?
Datamigrering er prosessen med å flytte data fra en database til en annen. Mens det er ulike trinn involvert i prosessen, lage tilordninger mellom kilde og mål er en av de vanskeligste og tidkrevende oppgaver, spesielt når det gjøres manuelt.
Unøyaktige og ugyldige tilordninger på dette stadiet påvirker ikke bare nøyaktigheten og fullstendigheten til data som overføres, men kan til og med føre til at dataoverførings prosjektet svikter, i programvaren kan prosesser og overføringer testes før de går i produksjon for å unngå unødvendige feil. Derfor er en kode-fri datatilordnings løsning som kan automatisere prosessen viktig for å overføre data til målet og få et vellykket resultat hver gang.
Data Lagring?
Datatilordning i et data lager er prosessen med å opprette en tilkobling mellom kilde og måltabellene. Ved hjelp av datatilordning kan bedrifter bygge en logisk datamodell og definere hvordan data skal være strukturert og lagret i datalageret. Datalagret kan være i skyen eller på lokale servere.
Transformasjon av Data?
Prosessen begynner med å samle inn all nødvendig informasjon og forstå kildedataene og kartlegging av behov, datatilordning er det første trinnet i data transformasjon. Når det er gjort, bygger man transformasjon regler og lager tilordninger for de enkelte prosessene man ønsker.
Siden virksomhetsdata befinner seg på en rekke forskjellige steder og ofte med forskjellige formater, er data transformasjon avgjørende for å bryte informasjon kilder og trekke inn innsikt hvor man kan se transmisjonen og resultatet i programvaren før den lastes inn i måldatabasen.
Message Queuing MQ-teknologi gjør det mulig for programmer som kjører til forskjellige tider, å kommunisere over heterogene nettverk og systemer som kan være midlertidig frakoblet. Programmer sender meldinger til køer og leser meldinger fra køer. MQ-teknologi bruker samling eller en Kø som inneholder meldinger som igjen genereres av flere sende-programmer og leses av flere mottaks-programmer.
smartMQ bruker XML, JSON, CSV for kommunikasjon.
smartMQ er ansvarlig for å levere meldinger på en pålitelig måte mellom programmer i og utenfor bedriften. Programvaren sikrer pålitelig levering av data ved å plassere meldinger som ikke klarer å nå sitt tiltenkte mål i en kø, og deretter sende dem på igjen når målet er tilgjengelig. Den likeledes hjelper garanti og prioritet basert beskjed. Døde brev køer kan opprettes for å se på meldinger som ble tidsavbrutt eller mislyktes av andre grunner.
Meldings inntak i sanntid. Hvis løsningen inneholder sanntidskilder, må arkitekturen inkludere en metode for å fange opp og lagre sanntidsmeldinger for dataflytbehandling. Dette kan være et enkelt data lager, der innkommende meldinger slippes inn i en mappe for behandling. Denne delen av en strømme arkitektur kalles ofte strømbufring og settes opp for hver enkelt appliklasjon i programvaren.
SMQ støtter også transaksjoner. Den tillater flere operasjoner på flere køer, med alle operasjonene pakket i en enkelt transaksjon, og dermed sikre at enten alle eller ingen av operasjonene trer i kraft. Transaksjonskøer kan bare motta meldinger som er sendt utenfor en transaksjonskontekst. Meldinger som sendes i en transaksjonskontekst, behandles i den rekkefølgen de ble sendt.
SMQ-køer er ikke nødvendigvis FIFO (først inn, først ut), fordi meldinger kan prioriteres. Køer kan være transaksjons-køer eller ikke-transaksjons-køer. (Transaksjons-køer kan bare motta meldinger som er sendt innenfor en transaksjonskontekst)
smartMQ - en applikasjon utviklet av oss kan kombineres med Microsoft Message Queuing (MSMQ), men løser flere problemer eller begrensninger i MSMQ, som autentisering og kommunikasjon mellom åpne database plattformer, webservices og objekt databaser.
Kom og besøk våre kvartaler eller bare send oss en e-post når du vil. Vi er åpne for alle forslag fra våre kunder.
Leif Weldings vei 20
3208 SANDEFJORD
(+47) 922-96-900