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集成架构规划-如何更好的理解应用集成和数据集成之间的关系

今天我准备再结合一张图,来讲一下整个企业内部的IT应用架构和集成架构下面的集成关系,方便大家可以更好的去理解企业内部的集成架构,和各种集成方式的选择。...从这个图里面大家可以看到企业内部的集成,其实它分为了应用集成,数据集成和门户集成。对于应用集成就是我们常说的集成平台或者叫ESB服务总线,或者是新的微服架构下面的API网关和能力开放平台。...对于数据集成往往采用传统的ETL集成或流批一体化的集成方案。 第一类:应用集成解决的业务场景 1....第四类:走应用集成接口服务还是走数据集成的数据服务 在理清了上面应用集成和数据集成的区别后,还出现一个问题。就是基于业务需求,我究竟应该是走应用集成还是走数据集成。...所以基于上面的图和对集成方式的解释,大家就更容易去理解企业里面存在的应用集成,数据集成和门户集成几个的关系,方便大家进一步去梳理清楚企业内部的集成架构。

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    集成学习

    1、个体与集成集成学习(ensemble learning)通过构建并集合多个学习器完成学习任务,有时也被称为多分类器系统(multi-classifier system)、基于委员会的学习(committee...个体学习器通常由一个现有的学习算法从训练数据中产生,例如C4.5决策树、BP神经网络算法等,此时集成中只包含同种类型的个体学习器,例如“决策树集成”中全是决策树,“神经网络集成”中全是神经网络,这样的集成是...同质集成中的个体学习器亦称为“基学习器”(base learner),相应的算法称为“基学习算法”(base learning algorithm)。集成也包含不同类型的个体学习器。...T的增大,集成的错误率将指数级下降,最终趋向于零。...事实上,如何产生并结合“好而不同”的个体学习器,恰是集成学习的核心。

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    集成学习

    集成学习的概念 集成学习指先产生一组弱学习器week learner(指泛化性能略优于随机猜测的学习器),随后根据某种策略将这些弱学习器组合起来得到最终预测结果的方法。...集成学习提升模型性能的原理 先考虑一个简单的例子: 在二分类任务中,假设三个分类器在三个测试样本上的表现如下图所示,集成的结果通过投票法产生。 在 ? 中每个分类器精度为 ?...,集成结果提升了模型性能;在 ? 中每个分类器的精度为也为 ? ,但彼此之间没有差别,集成不起作用;在 ? 中每个分类器的精度只有 ? ,集成结果反而更差。 ?...image.png 集成的结果揭示:要想形成好的集成,个体学习器应“好而不同”。即个体学习器要有一定的精度,同时不同学习器之间应该有差异。 数学验证 考虑二分类问题 ? 和真实函数 ?...个基分类器,若有超过半数的基分类器正确则集成分类器正确: ? 假设基分类器的错误率独立,那么由Hoeffding不等式,集成的错误率为: ? 即随着个体分类器数目 ?

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    「集成架构」理解企业应用集成

    应用程序和数据集成是交付新客户体验和服务的基础。通常,一个团队管理整个企业的单片集成技术,但是应用程序正变得越来越复杂——它们是分布式的,并且必须快速扩展和更改,以在竞争的市场中保持同步。...这些新的挑战需要基于云本地集成技术和敏捷团队的迭代方法。 什么是企业集成? 每个现代企业都必须共享数据。如果你是一个试图利用大数据的大企业,你知道大数据是一个集成的挑战。...企业集成的“什么”和“如何” 比如“你要集成什么?” 首先,企业集成是一个数据挑战。 现在组织中存在如此多的数据,以至于术语“大数据”经常被用来表示数据源的大小和多样性。...Web应用程序进一步增加了企业集成的复杂性,特别是当遗留应用程序必须与基于服务的体系结构(如微服务)集成时。 例如,“您如何集成您的应用程序、设备和数据?”...例如,Apache Kafka是一个分布式数据流平台,可以实时发布、订阅、存储和处理记录流 企业集成模式 EIP是针对常见集成问题的独立于技术的解决方案的集合。

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    「集成架构」Redhat 观点:理解企业集成

    应用程序和数据集成是交付新客户体验和服务的基础。通常,一个团队管理整个企业的单片集成技术,但是应用程序正变得越来越复杂——它们是分布式的,并且必须快速扩展和更改,以在竞争的市场中保持同步。...这些新的挑战需要基于云本地集成技术和敏捷团队的迭代方法。 什么是企业集成? 每个现代企业都必须共享数据。如果你是一个试图利用大数据的大企业,你知道大数据是一个集成的挑战。...企业集成的“什么”和“如何” 比如“你要集成什么?” ? 首先,企业集成是一个数据挑战。现在组织中存在如此多的数据,以至于术语“大数据”经常被用来表示数据源的大小和多样性。...Web应用程序进一步增加了企业集成的复杂性,特别是当遗留应用程序必须与基于服务的体系结构(如微服务)集成时。 例如,“您如何集成您的应用程序、设备和数据?” ?...例如,Apache Kafka是一个分布式数据流平台,可以实时发布、订阅、存储和处理记录流 企业集成模式 EIP是针对常见集成问题的独立于技术的解决方案的集合。

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    集成学习

    概述 集成学习(Ensemble Learning)是将多个弱机器学习器结合,构建一个有较强性能的机器学习器的方法。 构成集成学习的弱学习器称为基学习器、基估计器。...根据集成学习的各基估计器类型是否相同,可以分为同质和异质两种方法。...可以将集成学习分为同质和异质两种类型。 同质集成学习 同质表示各个基学习器都属于同一个种类,比如都是决策树学习器,或者同为神经网络学习器。 目前来说,同质个体学习器的应用最为广泛。...例如在神经网络集成系统中添加一些决策树通常会提高整体的性能。 结合策略 弱学习器常用 平均法 将各个个体学习群的输出进行平均或加权平均,作为集成学习的结果。...适用大规模数据集的集成,学习的权重较多,加权平均法易导致过拟合 投票法 将各个个体学习器的输出进行投票,将投票结果作为集成学习的输出。

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    系统集成配置问题:系统集成配置错误,导致集成失败

    检查当前配置状态首先确认系统集成工具的配置是否正确。...明确集成需求与目标根据业务需求,重新梳理集成的目标和范围。目标:例如实现 ERP 和 CRM 的数据同步。范围:涉及的系统(如数据库、API、第三方服务)。优先级:重点解决高风险或高频使用的集成任务。...优化集成配置通过工具提供的功能,合理调整集成配置。...日志记录启用详细日志记录以追踪集成过程:# 示例:在 MuleSoft 中启用 DEBUG 日志 修改 log4j2.xml 文件 -> 设置日志级别为 DEBUG 监控工具使用工具监控集成任务的状态...# 示例:手动运行集成任务启动数据流 -> 模拟数据传输 -> 检查结果6. 防止配置冲突避免因多人同时修改配置导致冲突。

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