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电力企业服务的改进措施探究
改进的企业服务总线模型
企业服务总线可支撑现有需求规模下全部集成接口的运行与管理。但是随着集成接口的不断增多、数据传输频度逐步提高、传输量慢慢增大，越来越简洁的集成需求与场景对企业服务总线了应急预案，以及相应的自动流程与人工流程处理，建立了特殊学问库，对发生过的特殊状况及其解决方案进行记录，参照第三方阅历，累积最佳实践，以准时、有效地处理潜在或发生的特殊状况。
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在此过程中，可依据实际需求，基于XMLSchema，XSLT，XQuery等对服务交互过程中的消息格式与内容进行校验，确保符合相应的数据模型如公共信息模型（CommonInformationModel，CIM），以及消息中所传递的XML数据的格式良好与正确，一旦不符合规范要求，则提示警告信息。对服务的监控结果进行统计与分析，供应基于Ajax，Flex等的可定制、多样化的图表呈现（如饼图、趋势图、柱状图、表格等），并生成HTML、Excel或PDF等格式的报表文件，为服务质量的度量供应依据。
3服务质量度量与服务推举
服务的功能与性能评价是以用户满意度为目标，以服务质量为衡量标准的。在对QoS进行度量时，应考虑到其整体性与可扩展性，便于用户依据各自领域的不同特点进行扩展,因此，需要从以下方面实现。
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1）定义QoS模型：依据用户所处的特定领域定义相应的QoS指标、QoS指标之间的关系、QoS指标的度量方法。相应地，企业服务总线中，能导入或导出相应的QoS模型，以对指定的服务交互进行监控并采集QoS信息。
2）采集QoS信息：对于QoS信息的采集应确保其真实性、实时性与完整性，因而不能依靠单一的数据源，而应分别从以下方面猎取：①服务供应者：包括服务供应者在服务之前进行服务测试与评估时的QoS信息，以及对已服务的QoS信息的准时更新，从而实时反映QoS的持续优化。②服务监视器：通过服务监视器对经由企业服务总线进行的服务交互进行实时的监控，依据定制的QoS模型猎取相应的QoS信息，一旦超出QoS指标的阈值，则发送警告通知并启动相应的特殊处理流程。③服务消费者：在服务交互完成后，由服务消费者依据服务是否满足其特定领域的需求对服务进行分别评价反馈，为服务供应者进行QoS的持续优化供应参考信息。
3）存储QoS信息：此时，需要接收并汇聚由各个采集端发回的QoS信息并将其存储，并供应外部访问的查询接口，具体涉及以下方面：①高效的QoS信息采集：由于在企业服务总线上注册并交互的服务数量众多，QoS信息接收端必需高效地处理大量请求，如利用基于JavaNIO技术的开源框架XSocket4，可对内存缓冲区直接操作，提高I/O效率，实现高吞吐量的QoS信息接收接口；②高效的大容量数据存储与访问机制：应支持大容量数据的存储机制，将全部历史数据较好地组织和保存，并供应很好的访问效率。传统的关系数据库供应了较好的结构化存储于CRUD（增删改查）效率，但这里需要存储的QoS信息为统一的格式，且其操作多为“增加”和“查询”，一旦查询的数据量过大，会带来性能瓶颈，并且很少用到传统关系数据库所供应的并发、事务处理等功能，因此，可考虑使用分布式文件系统（如Hadoop）来存储大量的QoS信息，并供应高吞吐量的数