在《企业数据集成：SOA的关键部分（一）》中，我们假设了一个SOA应用场景并分析结果，同时也介绍了SOA所面临的机遇以及在这个黄金时间段内面向服务的数据集成的重要作用。这部分中我们将继续介绍相关内容。

　　SOA的数据组件和服务

　　最先进的SOA部署将会利用EAI和数据集成技术此二者的优势。SOA为这两种技术互相取长补短提供了一个理想的框架，EAI可以去管理应用中的交易和流程，而数据集成平台则执行通常是在EAI系统范围之外的原子级数据处理。

　　实际上，一种常见的用户案例是，一家公司部署了一条EAI总线，并在SOA中设立了一个数据集成平台，以便支持主数据管理活动，如客户数据集成。EAI总线驱动着业务流程，并检查主数据容器里面的客户记录。数据集成平台创建主数据容器，并提供更新的客户信息，把它们按照相应格式和语义定义转换后提供给后端的ERP系统。在为SOA的选择和目标制定策略时，组织应当苹果和理解这两种技术集的功能差别。让我们来看一看三个数据集成技术所独有的功能性组件——通用数据访问，元数据容器及服务，以及数据集成引擎。

　　通用数据访问：数据的范围

　　数据集成延伸了SOA的触角，使得SOA及其构成应用进入到对任何数据源进行虚拟化的领域。预制的连接性及可视化映射环境为IT架构师和开发人员提供了从各种不同的来源取得信息的机制，这些来源包括套件和自建应用，如SAP，大型机和中型系统，如IMS和VSAM，关系数据库，如Oracle和Sybase，以及非结构化和半结构化的数据。

　　组织可利用数据集成把触角伸向多个系统中来获取数据，并对此数据进行清洗然后转换至相应的格式和语义定义，接着把它传送至多个分布式的系统中。比如说，其服务可由在线客户订单应用在财务和制造系统中触发事件驱动的、读/写式的数据更新，并在接近实时的时间内将其分发出去。

　　元数据存储库和服务：数据的含义

　　元数据容器为SOA理解数据沿袭、变更的涟漪效应以及架构中数据相关的缺陷提供了底层基础。该容器提供了一个数据交互框架，可对数据模型、转换、工作流以及依赖性进行存储和管理，元数据描述了数据逻辑及其含义。通过元数据服务，数据集成技术提供了一种机制，可对不同系统间的数据语义进行协调，可改善报表、审计和数据治理，并实现了可重用，从而令开发流水化，并加快了部署进程。

　　元数据亦是为组织配备可审计记录的关键，这些记录的内容是涵括了所有数据源的数据沿袭，元数据为满足萨班斯——奥克斯利法案及其他监管的复杂需求提供了一个重要工具。

　　数据集成引擎：数据的价值

　　数据集成的核心是引擎，它可以为组织提供许多选项，从而可对SOA形形色色的消费者中的数据进行迁移、集成和交付。其灵活性非常重要，可让IT专业人员构建这样一个系统，这个系统可为“适时”的数据交付进行优化，包括大容量的批量数据迁移，准实时拦截和迁移，以及改变过的数据捕捉——也即只有自上一次服务调用之后更新过的数据才会被拦截下来。

　　在应对数据容量的不断增长、满足降低数据时延的要求，以及越来越苛刻的安全和私密型需求方面，数据集成还提供了相关功能，令SOA“经得住考验”。比如说，数据集成支持分区，这样就可以优化多CPU硬件上的并行进程的处理，就可以在多节点服务器网格上进行部署，从而支持分布式工作流的执行、容错、故障切换，并通过身份验证、授权和加密等手段强化安全。

　　在《企业数据集成：SOA的关键部分（三）》中，我们将继续介绍相关内容，敬请关注。