기업 애플리케이션 통합

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Enterprise Application Integration
엔터프라이즈의 미들웨어를 인프라로 하여 다양한 이질적 기업환경(애플리케이션, 데이터, 플랫폼 및 네트워크 등)을 통합하여 하나의 시스템으로 관리 운영할 수 있는 유기적인 시스템

도입 목적[edit | edit source]

< EAI 도입 전 후 비교 >
구분 도입 전 도입 후
개념도 350x350픽셀 350x350픽셀
구성
  • 지역/업무별 시스템 단위 운영관리
  • Interface 분산화/비표준화/복잡화
  • Data 정합성 관리 및 Maintenance어려움
  • 개발 및 Maintenance 비용 증가
  • 전사 통합 운영관리
  • Interface 통합화/표준화/단순화
  • Data 정합성 보증 및 Maintenance 용이
  • 개발 및 Maintenance 비용 절감
기반 기술
  • FTP, DB Link, Socket 통신등 ]
  • 구성 방식의 혼재 및 업무별 API 개발
  • 업무별 단위 시스템에 종속된 Maintenance
  • 통일된 EAI 도구에 의한 구성 및 Interface 개발
  • Interface의 통합 관리를 고려한 Maintenance

구성 요소[1][edit | edit source]

구성요소 설명
EAI 플랫폼 데이터 전송을 보장하는 메시지 큐와 미들웨어 기능 수행
어댑터 다양한 패키지 애플리케이션 재사용
브로커 데이터 연동 규칙 통제
트랜스포머 각 시스템에 맞도록 데이터 형식 변환
워크플로우 기업의 비즈니스 워크플로우에 따라 처리
< 주요 기능별 시스템 요소 >
주요 기능 시스템 요소 특징적 요소
데이터 추출(Data Extraction) ▶ Adapter, Adapter Development Tool
  • 개발이 용이한 환경제공
  • 개발정보 Repository
  • XML Message 처리
데이터 전송(Message Data Mover) ▶ Message Oriented Middleware
  • 메시지 전달 보증
흐름제어(Flow Controller ) ▶ Message Broker
  • 메시지 흐름의 제어 Rule 처리
  • 메시지 변환 Rule 처리
데이터 변환(Data Transformer) ▶
인터페이스 관리(Management Facility) ▶ Process Management & Monitoring
  • Interface Process Monitoring
  • 메시지 처리 Monitoring

EAI 유형[edit | edit source]

통합 범위에 따른 유형
레벨 설명
Data Level 서비스 간 Data 연계
Object Level 애플리케이션 트랜잭션 통합
Process Level 중앙집중식 프로세스 관리(BPM)

EAI 통합 방식[edit | edit source]

유형 설명
Peer to Peer

(Point to Point)

  • 중간 미들웨어 없이 애플리케이션 간 별도 통신으로 연계
  • 솔루션 도입 없이 개발자간 커뮤니케이션으로 구현 가능
Hub & Spoke
  • 단일 접점으로 주변과 연계하는 일종의 중앙집중 방식
  • 모든 데이터가 허브 시스템에 저장되었다가 전달
  • 관리 및 유지보수가 쉬우나 병목 현상 및 SPoF 문제
Messaging Bus

(Information Bus)

  • 메시지 전송로(버스)를 통해 데이터가 전달되도록 하는 방식
  • 확장성이 뛰어나고 대용량 데이터처리 용이
  • 관리가 어렵고 네트워크 부담 증대
Hybrid
  • Hub & Spoke 방식과 Message Bus 방식의 혼합
  • 그룹 내에서는 Hub & Spoke, 그룹 간에는 Messaging Bus 활용

EAI 통합 4단계[edit | edit source]

  1. 데이터: 데이터 추출 및 변환, 라우팅
  2. 애플리케이션: 메시지, API 연계
  3. 비즈니스 로직: 시스템별 비즈니스 로직 프로비저닝
  4. 사용자 인터페이스: 애플리케이션 입출력 포인트

참고 문헌 등[edit | edit source]

  • EAI를 통한 데이터 통합 구축 사례(모코코, 2005)
  1. 출처: 데이터 분석 전문가 가이드, 아이리포 지덤