Дефрагментация мозга. Софтостроение изнутри

После чего клиенту предлагается пополнить склад некоторым количеством товаров на базе этих расчётов.

Архитектура подобных систем, можно сказать, типовая. Проектируем специализированное хранилище, ищем в корпоративной среде источники нужной информации, организуем регулярное обновление данных, предоставляем пользователям интерфейс для доступа к данным: непосредственно к хранилищу или к так называемым витринам ( datamart ) и кубам. Наибольшую трудность, кстати, вызывает не сам импорт данных, а поиск в компании людей, которые могут знать, где эти данные взять. Всё-таки 20 тысяч таблиц SAP R3 и примерно столько же в корпоративном хранилище – не шутка, поэтому без хороших проводников раскопки источников информации обернутся поиском иголки в стоге сена.

В случае стационарных рабочих мест этим можно ограничиться. Но специфика ситуации накладывала ограничения на решение.

Предполагалось нетипично большое для аналитического приложения количество пользователей, в потенциале – вся «пехота продажников» вместе с их непосредственными командирами. Как правило, круг пользователей аналитической БД – десяток специалистов в рабочей группе, а для другой группы организуется новая БД, таким образом распределяется нагрузка, создаваемая тяжёлыми запросами пользователей.

Пользователи должны были иметь возможность работать «в поле», то есть при отсутствии соединения с корпоративной сетью. В связи с их количеством, это требование хоть и усложняло реализацию, накручивая новое звено, но помогало решать вопросы нагрузки децентрализацией обработки.

Как и в любой транснациональной корпорации, необходимо поддержать многоязычный интерфейс в приложении и непосредственно в данных.

Работа в крупной компании имеет свои особенности. Например, директор информационных систем уровня филиала может и не знать, чем принципиально отличается MS Access от SQL Server. Но показать лицензионную чистоту использования движка Access ему необходимо.

Если с серверной СУБД выбор без особенных затруднений пал на SQL Server, то рабочие места обладали неприятной особенностью: пользователи были лишены прав локального администратора, соответственно, возможности по установке компонентов системного уровня у них отсутствовали. Встраиваемая в приложение редакция SQL Server Compact 2005 в тот момент не могла быть развёрнута простым копированием. Общего с полноценным SQL Server, даже в его минимальной экспресс-версии, у неё было немного, за исключением названия. По сути, тот же Access, даже местами менее функциональный за счёт отсутствия поддержки временных таблиц, но с проблемами использования вне. NET. На рассмотрение и обход раскиданных граблей в других встраиваемых СУБД времени не было.

С автономным приложением выбор был более очевидным. Стандартной версией. NET на рабочих местах была 1.1, что для 2007 года выглядело устаревшим. Собственно, NET был нужен для приложения SAP и, в своё время, накатывая на корпоративные компьютеры обновление фреймворка на уровне пакета ( service pack 1 ), предприятие столкнулось с проблемами функционирования основного приложения. Поэтому предлагать службе эксплуатации устанавливать. NET 2 было невежливо, мягко говоря. А при анонсированном. NET 3 ещё и неразумно. Так в проекте возникла последняя версия Delphi для Win32, позволяющая строить приложения, развёртываемые простым копированием исполняемых файлов без необходимости установки системных компонентов. Проблемы локализации и автоматического обновления версий уже решались в рамках этой среды и не вызывали вопросов.

Если изобразить получившуюся архитектуру, то получится картинка, представленная на рис. 11.

Построив распределённую архитектуру, мы сталкиваемся с двумя основными проблемами:

• поддержка данных в актуальном состоянии;

• обработка данных относительно слабым, по сравнению с сервером, компьютером пользователя.