通常来说大部分企业不会明智到从其创业伊始就开始着手建立SOA地步在他们打算实施SOA时不论他们是出于什么原因和目企业内部已经堆积了大量支撑业务系统而你作为SOA实施人员“如何有效地利用这些浩如烟海数据”是你不得不面对问题

        无法访问就无法利用有关如何在SOA环境中有效地访问数据已经有了大量文章而OracleDain Hansen最近在SOA杂志 上发表文章Demystying Data Federation for SOA不失为是对这些文章个很好整理总结同时正如标题所暗示它也是篇有关数据联邦很好介绍

        在SOA环境中数据访问也是通过服务实现只不过在这里它被叫做“数据服务”Dain Hansen在文中指出了数据服务作用:

为了更好地访问、聚合和管理数据数据服务将数据源转换成了可重用组件

        至于导致数据服务出现原因Dain Hansen整理总结:

• 数据无处不在
• 数据来自结构化和非结构化数据源
• 没有数据服务数据访问将非常复杂
• 随IT实现不断增加而出现“意大利面条式”点对点数据消费方式
• 缺少实时、统、跨多个数据源数据视图很难保证数据致利用

        同时他列出了3种常见数据服务实现方式并给出了优缺点:

• 简单数据访问:将数据源封装成适配器消费者使用它来访问各个数据源并自行将数据进行组装
  • 优点:简单、低前期投入
  • 缺点:不适于大型SOA项目；当元数据频繁变动时数据分析师和消费者将面临令人头痛映射管理问题
• 数据集线器(Data Hub)利用ETL方式将数据抽取、加载和转换到个统数据集线器中消费者通过集线器访问数据
  • 优点:主要适用于数据仓库和BI应用对于大批量数据实现有良好伸缩性；合并后数据为访问和管理数据提供优化；可离开原始来源进行脱机管理
  • 缺点:依赖数据复制为了保持数据同步要求具有"数据变更捕获(Change Data CaptureCDC)"特性；对于小型SOA实现来说窍门技巧要求太高；在某些情况下数据不允许复制
• 数据联邦服务(Data Federation Service)将来自多个来源数据聚合成个数据视图并作为服务被应用利用
  • 优点:简单、可重用、数据管理方便并且不依赖复制和同步
  • 缺点:需要密切关注它性能

        根据以上列表虽然存在潜在性能问题数据联邦无疑是SOA环境下理想数据访问模式在接下来文章中Dain Hansen对数据联邦进行了简要介绍并指出个联邦解决方案应该包含:

• SOA数据源抽象层
• 联邦、经优化查询
• CRUD风格数据更新
• 丰富层次结构
• 安全

        在实际应用中Dain Hansen认为并不存在“刀切”模式选择并指出:

事实上多数务实组织开始是以“点对点”方式集成业务服务并只在必要时候想虚拟化思路方法转变

        无独有偶James Kobielus在其文章Federation Supplements The Data Warehouse - Not Either/Or, Never Was中认为数据联邦和EDW(Enterprise Data Warehousing企业数据仓库)(译注:在不考虑其后续分析功能前提下该方式基本和Dain Hansen文中所说数据集线器样)是互补并认为:

……数据联邦比部署于大多数企业中面向批操作EDW更适合近实时BI需求

        在文末Dain Hansen以数据联邦在个金融组织中应用案例结束了本文并认为:

随着数据仓库、SOA和BI技术日益成熟数据服务将可能继续演变