| 本书从综合型信息系统设计的角度出发，重点讲述了信息系统的体系结构，信息系统集成的概念、原则与目标以及信息系统集成的基础技术。从数据集成和应用集成两个层次深入描述了信息系统集成技术。 本书分为两大部分共9章。第1～3章为数据集成的内容。第1章介绍信息系统的基本概念、信息系统集成概述及存在的问题。第2章介绍数据集成的相关概念。第3章介绍一种数据集成典型技术，即数据仓库。第4～9章为应用集成的内容。第4章对应用集成进行了一个概述。第5～7章分别介绍Mi—crosoft的应用集成技术、OMG的应用集成技术和Java平台的应用集成技术。第8章讲述了各应用技术的互操作。第9章介绍了基于Agent系统集成。 |
| 前言 第1章 概述 1.1 信息系统的基本概念 1.1.1 信息 1.1.2 系统 1.1.3 信息系统 1.2 信息系统的体系结构 1.2.1 集中式计算模式 1.2.2 客户机／服务器计算模式 1.2.3 浏览器／服务器计算模式 1.3 信息系统的层次结构 1.3.1 网络与通信硬件 1.3.2 网络操作系统 1.3.3 信息系统开发工具 1.3.4 信息系统数据模型 1.3.5 信息系统功能模型 1.3.6 信息系统业务模型 1.3.7 用户界面 1.4 信息系统集成概述 1.4.1 信息系统集成的概念 1.4.2 网络集成 1.4.3 数据集成 1.4.4 应用集成 1.4.5 信息系统集成项目管理 1.5 信息系统集成存在的问题 1.5.1 体系结构混乱 1.5.2 技能欠缺 1.5.3 安全问题 第2章 数据集成 2.1 数据集成概述 2.2 常见数据集成方法 2.2.1 联邦数据库 2.2.2 中间件集成方法 2.2.3 数据仓库方法 2.3 常见数据集成技术与标准 2.3.1 ODBC(Open DataBase Connectivity) 2.3.2 JDBC(Java DataBase Connectivity) 2.3.3 OLE DB 2.3.4 ADO 2.3.5 XML 2.4 元数据管理 2.4.1 元数据的概念 2.4.2 元数据管理 2.4.3 元数据建模标准 2.5 数据集成实现实例——智能小区管理系统 2.5.1 智能化小区管理系统中异构数据库集成总体框架设计 2.5.2 中间件层的设计 第3章 数据仓库 3.1 数据仓库的基本概念 3.1.1 操作型数据库与数据仓库的区别 3.1.2 数据仓库的特点 3.2 数据仓库的系统结构 3.3 数据仓库中数据集成模型 3.3.1 多维模型的分类 3.3.2 多维模型上的OLAP操作 3.3.3 度量的计算 3.4 数据仓库保证数据质量方法 3.4.1 数据清洗定义 3.4.2 主要数据质量问题及解决方法 3.4.3 数据清洗框架 3.5 常见数据仓库解决方案 3.5.1 Oracle数据仓库解决方案 3.5.2 Sybase数据仓库解决方案 3.5.3 SQL Server数据仓库解决方案 3.5.4 IBM DB2数据仓库解决方案 3.5.5 SAS数据仓库解决方案 3.6 数据仓库实现实例 3.6.1 需求建模 3.6.2 数据仓库设计及实现 3.6.3 分析应用 3.6.4 维护完善 第4章 应用集成 4.1 应用集成概述 4.1.1 应用集成的概念 4.1.2 应用集成与标准化 4.2 企业应用集成(EAI) 4.2.1 EAI概述 4.2.2 EAI的类型 4.2.3 EAI所需的支持和技术 4.3 EAI的基本组成模块 4.3.1 通信模式 4.3.2 集成方法 4.3.3 中间件的选择 4.3.4 服务模块 4.4 基于中间件的集成方法 4.4.1 EAI与中间件 4.4.2 面向消息的中间件 4.4.3 分布式对象中间件 4.4.4 事务处理监控器 第5章 Microsoft应用集成技术 5.1 COM技术 5.1.1 组件对象模型(COM) 5.1.2 COM应用模型 5.1.3 分布式COM(DCOM) 5.2 COM+技术 5.2.1 从COM到COM+ 5.2.2 COM+结构 5.2.3 COM+系统服务 5.3 Microsoft.NET 5.3.1 .NET…… |
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