集成在今天IT的主要破坏力量中占中心地位。SearchSOA.com网站的编辑Jack Vaughan，最近与蓝山实验室的David Linthicum进行了一次交流，他们谈了三个关键话题：集成、云和大数据。该讨论的范围从云集成到云安全问题，以及Hadoop的应用。

　　特别地，Linthicum对云集成最佳实践进行了分析，包括公司怎样决定哪一个服务是对云最好的。他指导的核心是关注在评估现有企业系统。

　　我的建议是看一看你的架构概念——你现有的企业。根据他们的系统，把他们分他们的组件部分；然后再分解成那么系统提供的核心服务。然后，根据他们所放的位置，他们亲自评估那些服务。

　　为也决定服务是放置在本地还云端，Linthicum建议看看服务是的作用，他们需要多少计算能力，以及他们可以消化和产生什么样的消息。他继续说，有些情况下，组织可以混合和匹配云和本地系统。他说，这种方法将会提供更多的功能的，敏捷的企业。

　　根据Linthicum所说，云集成的需求和挑战取决于企业的大小。然而大型企业拥有很多系统和相关大的预算，但小型或刚创建的企业通常会有有限的资源和较少的系统。

　　大型企业可以需要更复杂的集成项目，但当涉及到集成策略和有利技术时，他们也面临着艰难的，时间敏感的问题。但对于小型企业这就不同了，Linthicum说：

　　【小型企业】通常会去做非常简单的集成场景。我不认为他们会涉及到非常复杂的，事件驱动的，面向服务的东西……这是因为开支和复杂性的关系。

　　云中数据集成

　　大多数的云讨论之后都会跟随着安全问题，这是可以理解的。与以往相比，要记录的数据越来越多，公司无论大小，都在犹豫是否要把他们的机密信息从本地转移出去。在这一话题上，Linthicum给出了建议，有些可能会令人感到惊讶：

　　我认为人们有倾向于高估了他们真正需要的安全性的额度。……很现实地，因为安全将会花费你的金钱。当你保护了那些没必要，且不会造成你伤害的无用数据时，或者他们因为某种途径被盗时，那么一个较低级别的安全性就可以了。

　　当涉及到存储和管理大量的信息，Linthicum说，大数据系统超越了他们的同行、对象数据库和XML数据库，使他们相形见绌。像Hadoop这样的大数据系统，是现今管理复杂的爆炸性的非结构数据的一种方法，他解释说。

　　他们不需要任何结构发生。在一个文件中你可以有巨大量的信息——这在很多年前我们就不会在称之为数据库的东西，而且在分析时你有能力使其映射到一个结构中去，因此它很容易理解。

　　有了云计算，企业现在可以利用Hadoop，因为其对商品处理的易访问性，他继续说到。今天，根据Linthicum所说，这将是大数据和云数据集成这种巨大业务问题的唯一答案。