Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Разница между Hub, Spoke и ESB

Я знаю, что уже есть хороший вопрос по этому поводу, но на самом деле он не отвечает на то, что я ищу.

Насколько я понимаю:

1.оба используются в качестве центральной точки взаимодействия между приложениями
2.оба могут использовать маршрутизацию, посредничество, преобразование и т. д. между службами и приложениями.

Но единственная разница, которую я действительно вижу, заключается в том, что концентратор и луч обычно имеют много разных форматов, поступающих в концентратор (SOAP/REST/XML/JSON...), в то время как ESB обычно имеет стандартный формат (обычно просто SOAP).

Также я продолжаю читать, что концентратор и спица создают единую точку отказа по сравнению с ESB. Так есть ли здесь разница в физическом развертывании? Где концентратор имеет все возможные конечные точки, а ESB имеет конечные точки, развернутые на нескольких концентраторах? Итак, ESB — это просто несколько концентраторов (из-за отсутствия лучших слов)?

Может ли кто-нибудь помочь прояснить это для меня?


  • soalink.blogspot.in/2009/08/ 15.05.2014
  • Вы не правы в части форматов. ESB может поддерживать несколько форматов и протоколов. На самом деле, это одна из целей, для которых используется ESB: предоставление клиентам возможности использовать любой транспорт/протокол, который они хотят, и предоставление ESB обработки преобразований. 19.05.2014

Ответы:


1

Точного ответа здесь нет, поскольку можно говорить о ESB как о конкретном шаблоне проектирования, либо как о дискурсе об эволюции средств интеграции ПО и SOA.

ESB как шаблон проектирования означает, что вы управляете связью между различными службами, используя шину, к которой клиенты могут легко подключаться и отключаться. Обычно это делается путем принуждения их к использованию стандартных форматов данных и протоколов, в то время как с Hub and Spoke вы можете использовать настраиваемые соединители и преобразования данных для каждого клиента. Это ограничивает количество проблем, которые могут возникнуть при выполнении нескольких интеграций, но у вас все еще может быть единая точка отказа в ESB.

ESB как дискурс (или маркетинговый термин) - более сложный вопрос, когда люди спорят о том, что такое «истинный ESB». Некоторые люди говорят, что вам нужна модульная архитектура, в которой вы можете выбирать, какие компоненты развертывать, или вам нужна возможность распределять компоненты по разным машинам, чтобы обеспечить масштабирование и отказоустойчивость. В крайнем случае вам нужно будет развернуть даже ваши преобразователи данных в виде распределенных сервисов.

16.05.2014

2

Я не знаю, имеете ли вы это в виду, когда говорите is physical deployment the difference here?, но на самом деле основное различие между концентраторами и ESP заключается в том, что их система связи находится в different Layer..

Когда мы говорим о ESP, мы имеем в виду software architecture model, а концентратор — строгое hardware connecting topology.

Профессионально этот hardware topology (набор концентраторов) реализует ESP, но между ними существует четкая линия на уровнях связи.

13.05.2014

3

Из здесь

ESB — это следующее поколение технологии корпоративной интеграции, пришедшее на смену EAI (hub-spoke).

  • Умные конечные точки. ESB позволяет создавать архитектуры, в которых больше интеллектуальных функций размещается в точке, где приложение взаимодействует с внешним миром. ESB позволяет каждой конечной точке представить себя в качестве службы с использованием таких стандартов, как WSDL, и устраняет необходимость в уникальном интерфейсе, написанном для каждого приложения. Интеллектуальные средства интеграции могут быть изначально развернуты на конечных точках (клиентах и ​​серверах). Канонические форматы обходят стороной в пользу прямого форматирования полезной нагрузки в целевой формат. Этот подход эффективно устраняет большую часть сложности, присущей продуктам EAI.
  • Распределенная архитектура. В то время как EAI – это чисто центральный подход, ESB – это упрощенная распределенная архитектура. Централизованный концентратор имел смысл, когда каждое взаимодействие между программами должно было быть преобразовано в канонический формат. ESB распределяет гораздо больше логики обработки по конечным точкам.
  • Отсутствие интеграционных стеков: поскольку клиенты использовали продукты EAI для решения большего количества проблем, каждый поставщик добавлял стеки собственных функций, связанных с продуктом EAI. Со временем эти интеграционные стеки стали монолитными и требуют глубоких знаний для использования. ESB, напротив, представляют собой относительно тонкий слой программного обеспечения, к которому могут применяться другие уровни обработки с использованием открытых стандартов. Например, если пользователь ESB хочет развернуть определенный инструмент управления бизнес-процессами, его можно легко интегрировать с ESB с помощью стандартных отраслевых интерфейсов, таких как BPEL, для координации бизнес-процессов.

Непосредственное краткосрочное преимущество подхода ESB заключается в том, что он обеспечивает тот же общий эффект, что и подход EAI (звезда-втулка), но при гораздо более низкой совокупной стоимости владения. Эта экономия достигается не только за счет снижения затрат на оборудование и программное обеспечение, но и за счет сокращения трудозатрат благодаря использованию распределенной и гибкой среды.

09.03.2015
Новые материалы

Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..

Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..

Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..

Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..

Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..

Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..

Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..