SOA based web service adaptation in enterprise application integration

Enterprise Application Integration (EAI) is a permanent need since various information systems are employed at companies. Numerous standard systems must be aligned to new business processes. There are participant systems older than 10 years, and others developed only 1-2 years ago. This implicates a wide technological variance making the integration problem a real challenging issue. The widespread of the Service Oriented Architecture (SOA) seems to be one of the most promising approaches in EAI. Although this is already supported by solid technology and tools, deploying executable processes, predicting and optimizing their non-functional performance is still an open issue. In this paper we propose a technological solution for the adaptation of standard enterprise services into SOA integration scenarios providing support for applying data transformation to bridge data incompatibilities. To evaluate our approach three other possible solutions are designed and implemented. An in detailed analytic and experimenta l comparison of the approaches is also presented

Helsingin yliopiston kirjaston tutkimusdataprojekti : Loppuraportti versio 1.2

Tämän pilottiprojektin tavoitteena oli pureutua tutkimusdatan hallinnan, käytön ja säilyttämisen problematiikkaan yhden Helsingin yliopistossa toimivan, kansainvälisen tutkimusryhmän kautta. Tarkoituksena oli, että projektin avulla selvitetään tutkijoiden tutkimusdataan tutkimusprosessin eri vaiheissa liittyviä käytäntöjä, kysymyksiä ja ongelmia. Työryhmän tuli pohtia kirjaston roolia jatkossa näissä kysymyksissä ja niiden ratkaisemisessa. Yhdeksi merkittäväksi tavoitteeksi pilottiprojektille asetettiinkin, että se antaa mahdollisuuden kartuttaa kirjastohenkilöstön aihepiiriin liittyvää osaamista. Lisäksi tavoitteena oli yleisemmällä tasolla pohtia, millaisin toimin käyttäjäystävällisen, integroidun informaatioympäristön rakentamista voitaisiin edistää. Pilotin kautta paljastui varsin karu todellisuus siitä, miten tutkijat kamppailevat työssään puutteellisen ohjeistuksen ja suunnittelun sekä olemattomien datanhallintaresurssien kanssa, käytännöllisesti katsoen ilman mitään käytännön tukea. Tutkijat toivoivat tietoa siitä, mihin paikkaan, millaista aineistoa ja kuinka paljon dataa voi tallentaa. Datarakenteen ja tiedostokuvausten osalta oli tarvetta apuun ja tukeen jo tutkimusprojektin suunnitteluvaiheessa. Tukea tarvittiin myös lupa-asioiden hoitamiseen, kuten datan omistus- ja käyttöoikeuksiin mm. projektin käynnistys- ja lopetusvaiheiden kirjauksiin sopimuksista. Tässä loppuraportissa työryhmä esittää useita ehdotuksia, joiden avulla tilannetta voitaisiin parantaa. Pilotin kuluessa kirjaston työryhmä on toiminut hyvässä yhteistyössä monien yliopiston sisäisten ja ulkoisten tahojen kanssa. Käsityksemme siitä, että tutkimusdataan liittyviä ongelmia ja käytännön toimintatapoja voi kehittää ainoastaan yhteistyössä monien eri tahojen kanssa, on entisestään vahvistunut. Tästä yhteistyöstä ja tehtäväjaosta eri toimijoiden kesken työryhmä tekee myös ehdotuksen. Helsingin yliopiston kirjaston rooliksi työryhmä ehdottaa datan hallintapalvelujen integrointia, koordinointia ja tukea, metadataan ja järjestelmien käyttöliittymiin (esim. haettavuus, linkitykset) liittyviä tehtäviä, tiettyä osaa koulutuksesta, viestintää, neuvontaa ja opetusaineiston valmistamista. Kirjasto toimii kaikilla kampuksilla ja on näin ollen lähellä kaikkien tieteenalojen tutkijoita. Siellä on kootusti eri tieteenalojen käytäntöjä tunteva ja tiedon järjestämisen, etsimisen ja tähän erikoistuneisiin tietojärjestelmiin perehtyneitä ammattilaisia. Olisi toivottavaa, että Helsingin yliopiston kirjasto entistä rohkeammin hakeutuisi yhteistyöhön tutkijoiden ja muiden yliopiston osaajien kanssa. Tulosta syntyy arjessa, "solmumaisesti" työskentelemällä. On tutkijoiden, tutkimustyön ja yliopiston etu, että työryhmän ehdottamiin toimiin tartutaan

Tuotannon dataintegraation virtaviivaistaminen

Industrial connectivity is lagging years behind consumer device connectivity. Both management and technological trends demand more data for decision making and one of the major hindrances is poor connectivity interfaces. Open Platform Communications Unified Architecture (OPC UA), a general industrial protocol for data transfer and information modelling, seeks to rise above first-party manufacturer data standards by providing a common way of implementation for industrial device connectivity. MTConnect, a free open-source data standard for mainly numerical control (NC) machine tools, seeks to do the same in the manufacturing industry. Can they both be used to ease the integration of devices in the comparable manner that Universal Plug and Play (UPnP) has successfully done for consumer devices? This thesis explores the differences of OPC UA and UPnP, the whys and how’s of manufacturing data collection focusing on NC machine tools from both management and technological perspectives, MTConnect and OPC UA capabilities, and finally seeks to answer the fore mentioned integration ease question. This pursuit is driven by global megatrends like Industry 4.0, Smart Manufacturing, Industrial Internet, Agile Manufacturing, Business Intelligence, Lean and JIT. As a part of this thesis, a prototype application using MTConnect and OPC UA is made to investigate if they have brought industrial data transfer standardization as far as UPnP has done in the consumer space. It was found that OPC UA and UPnP share many aspects technologically, but the differences are found in the depth and spread of standardization. Multi-device intercommunication is inherently a part of UPnP, but is something that has been largely neglected from OPC UA until 2015. The OPC UA - MTConnect companion specification allows easier integration of MTConnect devices into a factory-wide OPC UA network, but in a smaller environment MTConnect is easier to implement alone without OPC UA. The prototype proved that connectivity between OPC UA and MTConnect is effective albeit more time-consuming than implementing a mere MTConnect integration in a situation, where industrial devices are only outputting MTConnect data.Teollisen liitettävyyden standardointi on vuosia jälkijunassa verrattuna kuluttajalaitteiden liitettävyyteen. Niin hallinnolliset, kuin teknologisetkin trendit vaativat enemmän dataa päätöksentekoa varten ja tätä hidastaa eniten huonot liitettävyysrajapinnat. Open Platform Communications Unified Architecture (OPC UA) on teollisuuden yleisprotokolla, joka pyrkii nousemaan valmistajakohtaisten datastandardien yläpuolelle, tarjoten yhteisen toteutustavan teollisten laitteiden liitettävyyteen. MTConnect, ilmainen ja avoin numeerisesti ohjattujen työstökoneiden datastandardi pyrkii tekemään samoin valmistavassa teollisuudessa. Voiko näitä kahta yhdistää siten, että laitteiden integrointi helpottuu verrattavalla tavalla kuin Universal Plug and Play (UPnP) on onnistuneesti toteuttanut kuluttajalaitteiden kanssa? Tämä diplomityö tutkii miksi ja miten valmistavassa teollisuudessa kerätään dataa, keskittyen NC-koneisiin niin hallinnollisesta, kuin teknologisestakin näkökulmasta. Työssä tutkitaan MTConnect:n ja OPC UA:n mahdollisuuksia sekä pyritään vastaamaan edellä esitettyyn kysymykseen laitteiden integroinnista. Tätä pyrkimystä tukee maailman-laajuiset megatrendit kuten Industry 4.0, Smart Manufacturing, Industrial Internet, Agile Manufacturing, Business Intelligence, Lean ja JIT. Diplomityön osana tehdään prototyyppisovellus käyttäen MTConnect:a ja OPC UA:ta, jonka perusteella päätellään, ovatko nämä teollisten laitteiden datastandardointi tullut yhtä pitkälle kuin mitä UPnP kuluttajapuolella. Työssä havaittiin että OPC UA ja UPnP jakavat monia teknologisia osia ja että niiden eroavuudet löytyvät pääosin standardisoinnin syvyydestä ja kattavuudesta. Monen laitteen kanssa kommunikointi on sisäänrakennettua UPnP:ssä, kun taas OPC UA:sta tämä mahdollisuus on paljolti laiminlyöty vuoteen 2015 saakka. OPC UA:n ja MTConnect:n välinen kumppanispesifikaatio auttaa laitteiden integraatiota tehtaanlaajuisessa verkossa, mutta pienemmässä ympäristössä yksin MTConnectin käyttö on helpompaa. Tuloksista selvisi, että OPC UA:n ja MTConnect:n välinen liitettävyys on toimivaa, mutta enemmän aikaa vievää verrattuna pelkkään MTConnect-integraatioon tilanteessa, jossa teolliset laitteet käyttävät syöttävät vain MTConnect:n mukaista dataa

TIETOVARASTOINTI JA BUSINESS INTELLIGENCE

Tutkielmassa tutkitaan tietovarastoinnin ja Business Intelligencen tekniikoita ja käytän- töjä. Tutkimus suoritettiin kirjallisuustutkimuksena ja siinä perehdyttiin tietovarasto- tyyppeihin ja arkkitehtuureihin, tietokantoihin, ETL-työkaluihin sekä meta-dataan. Tutkimuksessa tutkittiin myös Business Intelligenceä ja muita päätöksenteon apuväli- neitä sekä raportointia ja mittaristoja. Strategista johtamista esitellään myös lyhyesti, koska Business Intelligence ja siitä saadun tiedon perustella tehdään strategisia päätök- siä ja ohjataan yritystä menestykseen. Tutkimukset osoittivat, että tietovarastointi ja Business Intelligence voidaan toteuttaa monella eri tavalla ja monessa eri mittakaavassa. Pienimmillään ratkaisut voidaan to- teuttaa pelkän excelin avulla ja laajimmillaan koko organisaation kattavalla tietovarasto ja Business Intelligence -ratkaisulla. Business Intelligence -ratkaisut toteutetaan yleen- sä yhdessä tietovaraston kanssa ja kustannussyistä molemmat ratkaisut ostetaan samal- ta valmistajalta tai toimittajalta. Business Intelligencen puuttumisesta on tänä päivänä yritykselle pelkästään haittaa ja hyvin toteutettuna se on yritykselle merkittävä kilpai- luetu. Parhaimmillaan Business Intelligence antaa yrityksen johdolle reaaliaikaista tie- toa päätöksenteon tueksi.fi=Opinnäytetyö kokotekstinä PDF-muodossa.|en=Thesis fulltext in PDF format.|sv=Lärdomsprov tillgängligt som fulltext i PDF-format

Dataintegraatiomallien hyödyntäminen dataintegraatioissa

Data integration is a process that enables communication between different systems. Many data integration project fails due to not understanding the business objectives and technical requirements. Data integration modeling strives to explain what functionalities are expected from a technical solution for desired results to support business processes. The objective of this thesis was to identify practical solutions of leveraging data integration models in data integration solutions. This research was carried out as a deductive case study in a company that provides data integration solutions to its customers using the case company’s integration platforms. Research results show that successful data integration solution requires understanding both the business as well as the technology. The modeling process starts by identifying business processes and business objectives. After the scope and goals are clear, technology is added to support the business. Technical knowledge is needed to understand what the boundaries are of creating a solution. Data integration modeling can be used to ensure that business goals are identified correctly and to give guidelines for the developers to implement a solution with required functionalities