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  • Java企业应用软件开发

    千次阅读 2012-12-09 00:23:18
    软件开发可以分为系统级开发和应用级开发。 系统级开发:如开发操作系统、驱动程序、嵌入式系统开发: 更多是用:汇编、C、C++等底层语言、编写操作系统、编译器、驱动程序、底层系统功能、要求深厚的数据结构与算法...

    一、什么是软件开发?

    计算机系统开发:包括硬件开发和软件开发。

    软件开发可以分为系统级开发和应用级开发。

    系统级开发:如开发操作系统、驱动程序、嵌入式系统开发: 更多是用:汇编、C、C++等底层语言、编写操作系统、编译器、驱动程序、底层系统功能、要求深厚的数据结构与算法功底。

    应用级开发:企业级应用开发、电信级应用开发、PDA应用开发... ...


    二、企业级应用开发

          Java企业级应用开发、.Net企业级应用开发、Python/ruby/php企业级应用开发。

          这里重点说Java企业级应用开发。

         其实Java是分为:J2ME、J2SE、J2EE(也就是Java企业级应用开发),当前java企业开发大多数采用Spring框架。

         成熟的企业级开发可能转变为工业级开发

    三、Java企业级开发Spring框架介绍

        http://www.springsource.org/projects

         scalability-availability-stability-patterns

      研读Spring代码:优先阅读:DI、AOP、JDBC Template、Spring的一些架构和设计模式等

      Google的Guice是类似于Spring的容器,也支持IoC/DI等

     1 Spring基础核心功能:

         Spring框架核心功能: IoC(Inversion Of Control)/DI(Dependency Injection)、AOP(Aspect Oriented Programming)、

         理论依据:Martin Fowler的《企业应用架构模式》,   《Expert One-on-One.J2EE.Design.and.Development》《Expert_J2EE_Development_Without_EJB》

         实际使用手册:Spring Reference、 Spring API、    

         实际项目:Spring自带若干个例子

         可以与SQL、NoSQL、Hadoop很好集成

     2 Spring 新增核心项目介绍:(企业数据框架/企业数据架构)

         2.1Spring Data 项目:  《Spring Data: Modern Data Access for Enterprise Java》O'Reilly

         Spring Data - Apache Hadoop

         可以与SQL、NoSQL、Hadoop很好集成

         Spring Data项目:

    Category Sub-project  
    Relational Databases JPA Spring Data JPA - Simplifies the development of creating a JPA-based data access layer
      JDBC Extensions Support for Oracle RAC, Advanced Queuing, and Advanced datatypes. Support for using QueryDSL with JdbcTemplate.
         
    Big Data Apache Hadoop The Apache Hadoop project is an open-source implementation of frameworks for reliable, scalable, distributed computing and data storage.
    HDFS and M/R  、Hive、Pig、Cascading、HBase
      Splunk/Lucene  
    Data-Grid GemFire VMware vFabric GemFire is a distributed data management platform providing dynamic scalability, high performance, and database-like persistence. It blends advanced techniques like replication, partitioning, data-aware routing, and continuous querying.
         
    HTTP REST Spring Data REST - Perform CRUD operations of your persistence model using HTTP and Spring Data Repositories.
         
    Key Value Stores Redis Redis is an open source, advanced key-value store.
         
    Document Stores MongoDB MongoDB is a scalable, high-performance, open source, document-oriented database.
         
    Graph Databases Neo4j Neo4j is a graph database, a fully transactional database that stores data structured as graphs.
         
    Column Stores HBase Apache HBase is an open-source, distributed, versioned, column-oriented store modeled after Google' Bigtable
         
    Common Infrastructure Commons Provides shared infrastructure for use across various data access projects. General support for cross-database persistence is located here
      Grails Mapping Provides a database unified object mapping framework that is portable across different databases for Grails.

    Spring Data GemFire

        2.2 Spring Integeration 项目:

             Spring AMQP项目:集成消息机制

             Spring BlazeDS Integration:Spring集成Flex

           《Enterprise Integration Patterns》http://www.eaipatterns.com/

            Message Driven Architecture with Spring

        spring Integration Books:
           Mark Fisher, Jonas Partner, Marius Bogoevici, Iwein Fuld: Spring Integration in Action
           Madhusudhan Konda: Just Spring Integration
           Dr. Mark Lui, Mario Gray, Andy Chan, Josh Long: Pro Spring Integration

          ESB 消息中间件 RabbitMQ.ActiveMQ... ...

          可以与SQL、NoSQL、Hadoop很好集成

        2.3 Spring Batch 项目

           Java6: ExecutorService\  Java7: ForkJoinPool \  Erlang/Scala: Actor & Message \ Go:goroutine\Grand Central Dispatch:Block&Queue(iOS)\GridGain:Compute Grid  \ Hadoop:MapReduce

           后台批处理业务、可以与SQL、NoSQL、Hadoop很好集成

        2.4 还有一些其他项目:

           Spring Mobile 与手机相关:Android

           Spring Social  与社交相关:微博 Twitter

           Spring MVC/Spring Web Flow 与 界面相关

           Spring Web Services 与Web service相关

           Spring Roo Java开发者快速构建工具

           Spring Security 安全相关

           Spring LDAP :目录访问


     3 Spring云中漫步

          3.1 IaaS(Infrastructure  as a Service,IaaS)基础设施即服务:

        提供给消费者的服务是对所有设施的利用,包括处理、存储、网络和其它基本的计算资源,用户能够部署和运行任意软件,包括操作系统和应用程序。消费者不管理或控制任何云计算基础设施,但能控制操作系统的选择、储存空间、部署的应用,也有可能获得有限制的网络组件(例如,防火墙,负载均衡器等)的控制。

              如:▪ EC2     ▪ Eucalyptus     ▪ FlexiScale     ▪ GoGrid ▪ Nimbus     ▪ OpenStack     ▪ Rackspace Cloud     ▪ VPC 

          3.2 PaaS(Platform as a Service,PaaS)平台即服务:提供给消费者的服务是把客户采用提供的开发语言和工具(例如Java,python, .Net等)开发的

            
              如:▪ App Engine     ▪ Windows Azure     ▪ Engine Yard     ▪ Force.com ▪ Heroku     ▪ MTurk     ▪ RightScale     ▪ Amazon S3 ▪ SimpleDB     ▪ SQS
                      Google App Engine、Amazon Elastic Beanstalk 、Cloud Foundry、Hadoop、Storm

          3.3 SaaS(Software as a Service,SaaS)软件即服务:

           提供给客户的服务是运营商运行在云计算基础设施上的应用程序,用户可以在各种设备上通过客户端界面访问,如浏览器。消费者不需要管理或控制任何云计算基础设施,包括网络、服务器、操作系统、存储等等;

              如:▪ SAP OnDemand Solutions  ▪ Google Apps     ▪ Microsoft Online ▪ NetSuite     ▪ SalesForce

          3.4 虚拟机:VMware(VMWare ACE)、Virtual Box和Virtual PC

          3.5 CloudFoundry 开源的云(共有、私有、微型演示):量子恒道、用友云、vFabric Data Director、Serengeti、mopaas、openstack、

          3.6 通用应用: 日志分析/用户行为分析、机器学习/数据挖掘、网页抓取/文字处理、抽取/转换/加载(ETL)、图像处理、数据备份... ...

          3.7 行业应用: 科学研究领域、医疗领域、商业领域、制造业、智慧城市、 金融服务、电子商务、生物医药、电信、科技、大众传媒、搜索引擎、视频... ....

          3.8 BigData: 分布式系统、云计算、物联网

               大数据的获取、传输、存储、质量管理、支持求解等方面。所有的五个阶段里面的问题集中起来,称之为大数据计算问题的空间。
                    3.8.1 The Big Data Problem:

                       1 Capture: Collect data from all source - structured and unstructured data (Log files\ Exhaust Data\Social Media\Sensors, devices\DB data)

                                       All speeds batch、async、streaming、real-time

                       2 Process: Transform, refine, aggregate,analyze, report

                       3 Exchange: Deliver data with enterprise data systems

                                         Share data with analytic applications and processing

             

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  • 软件开发常见的开发方向

    千次阅读 2019-05-11 16:01:58
    做为一个过来人,简单介绍一些常见的开发方向。 1.桌面程序:Java、C++、C#、VB、C均可。 现在大家办公使用的还是桌面程序占多数,不管是OA,ERP等等,都是通过PC来操作,桌面程序开发是一个重要的方向。只要PC还在...

    说起软件开发,现在是无人不知,无人不晓。好多人可能以为软件开发就是做一样工作的,其实不然,软件开发也分很多种类型,很多方向。做为一个过来人,简单介绍一些常见的开发方向。

    1.桌面程序:Java、C++、C#、VB、C均可。

    现在大家办公使用的还是桌面程序占多数,不管是OA,ERP等等,都是通过PC来操作,桌面程序开发是一个重要的方向。只要PC还在,桌面程序开发就会一直存在。

    2.网站服务器端开发:JSP(Java语法)、PHP、ASP(C#语法)、WebApp框架等

    互联网发展的一个重要部分,如何把服务和数据提供给客户端:服务器。网站服务器端开发,使用code将数据和图片以交互的方式交给客户端。互联网存在,网站服务端开发就存在。

    3.网站客户端:HTML、CSS、Javascript、Flash等等

    用户直接看到的部分,组织和展现数据和服务。跟服务器端惺惺相惜,联手打造了互联网。

    4.智能手机程序:安卓使用Java,iPhone使用Objective-C

    最近十年火的能上火星的开发方向,现在人人都想去做ios,android开发,因为能赚钱啊。

    5.底层、工具开发:C、C++

    嵌入式,Linux,Android系统,驱动开发。任何硬件对接系统,都需要底层开发,任何时候都不过时。

    6.多功能脚本程序:Python、Perl、Ruby等等

    脚本程序应用也越来越多,简单高效。

    7.人工智能:Prolog、PDDL

    诸如机器人,无人驾驶汽车等等,和大数据联系到了一起。感觉很高大上。

    8.工业控制:C、PLC、汇编

    有一些测试系统,例如导弹,火箭等发射环境模拟系统。这个也很赚钱哟!

    9.通用应用数据交换处理技术:标记语言XML/XPATH/XSLT、JSON、YAML等等

    用来进行数据传输时使用,标记数据、定义数据类型,结构化数据。

    10.数据库:SQL/PLSQL

    有数据存储的肯定会用到,有单独的数据库开发工程师。

    这还不全,还有很多跨领域的分类,比如游戏开发、企业级应用开发、IT安全等等。

    品略个人图书馆  http://www.pinlue.com/ 

     

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  • 应用软件开发作为一个行业已经有了30多年的发展历史,但是也许是软件之复杂,也许是软件之无形,目前依然处于一种原始的手工作坊式生产方式,需要依靠大量的人力去开发,质量难于保障,使用和运维成本高昂。...

           应用软件开发作为一个行业已经有了30多年的发展历史,但是也许是软件之复杂,也许是软件之无形,目前依然处于一种原始的手工作坊式生产方式,需要依靠大量的人力去开发,质量难于保障,使用和运维成本高昂。

           造成这种局面的原因多种多样,但我认为最根本的原因并不在于管理,而在于对应用软件合理构造的科学认识不足,没有建立起企业应用架构的标准和具体产品。我们分析人类社会的所有工业产品,它都有基本趋同的统一结构性标准框架,例如汽车,它包括动力系统、行走系统、操控系统、承载空间等,但我们分析汽车的发展史会发现,它也是从比较粗糙原始的模式逐步发展到构造完整、科学合理的,早期的汽车连雨刷这样最简单的必备部件都没有。

           一个系统结构和构造是最关键的,忽略软件构造,只谈管理是很难把软件做好的,就像一个汽车企业虽有先进的管理体系,但不知道汽车应该是个什么样子,这不可能成为一个好的汽车制造企业,只关心软件企业的CMM-Capability Maturity Model for Software,而不关心软件科学构造同样不可能成为好的软件企业。

           因此探讨应用软件的科学构造、建立软件架构成熟度模型AMM - Architecture Maturity Model for Software对于软件企业更加重要和基础。为了导出科学的软件架构,我们需要研究一下软件的进化过程,分析软件为了的进化方向,确定高级软件系统的基本构造和体系架构,这样才能够建立架构成熟度模型,在正确的方向指引下,我们才能够朝一个正确的方向前进。我认为如同高级哺乳动物都有基本相同的构造(例如老鼠与大象他们都有嘴、眼、鼻、耳,五脏六腑、四肢百骸)一样,高级软件系统的构造必然也是同构的,如果我们能建立起这样的架构,在此基础上编制具体应用就轻而易举了。

          本以为AMM是自己独立发明的概念,结果到我网上一搜,早在1987年,J.A.Zachman在IBM的一个内部刊物上发表了“A Framework for Information Systems Architecture”的文章,第一次提出了企业架构EA-Enterprise Architecture的概念。EAMM是何时建立的不清楚,但EAMM基本参照了CMM的分类方式,将EA的成熟度分为了6级:

    EA LEVEL 0 - NO PROGRAM

    EA LEVEL 1 - INFORMAL PROGRAM

    EA LEVEL 2 - REPEATABLE PROGRAM

    EA LEVEL 3 - WELL-DEFINED PROGRAM

    EA LEVEL 4 - MANAGED PROGRAM

    EA LEVEL 5 - CONTINUOUSLY IMPROVING VITAL PROGRAM

     

     

     

         

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  • 在集团前端时间新签订ERP之后,就开始了到各分厂调研。如果只有一个信息主管部门的话,我们就跟着实施调研ERP就完事了,可偏偏我们的情况比较复杂,由于历史遗留...基于这个情况,我们只能自力更生,立足以往开发的软

    在集团前段时间新签订ERP之后,就开始了到各分厂调研。如果只有一个信息主管部门的话,我们就跟着实施调研ERP就完事了,可偏偏我们的情况比较复杂,由于历史遗留原因,财务系统一直在财务部进行管理,之前的部门合并也并不彻底,结果还有一个人留在财务部维护这套系统。现在新的ERP实施也是最终落在财务部门来牵头负责,而我们信息部门感觉有点不知该干点什么好的感觉。

    基于这个情况,我们只能自力更生,立足以往开发的软件系统研究后续还能进一步进行扩展,研究如何保持长远发展。

    经过软件科人员的一番讨论,我们初步确定了可以从这3方面进行后续的开发工作:

    1、手机平台开发。在现有手机软件开发的基础上,继续加强手机软件的开发,手机软件的应用有着应用效果好,比较受领导欢迎的特点,因此这个开发方向可以作为一个重点方向。

    2、通达OA平台开发。通达OA平台有着比较强的平台开放性,在上面进行二次开发不仅开发速度快,而且与原有Oa系统自成一体,并且开发后能被广大用户快速接受,因此可以将Oa平台作为一个重点开发方向。包括工作流的深入应用及统计监督等的应用等都会有不错的效果。

    3、数据报表开发。由于这次ERP系统的主要覆盖面设计到进销存及财务部门,包括生产系列的数据我们还可以继续进行整合,包括现在的生产报表系统可以考虑采用报表系统进行统一管理,以及一些各业务部门数据较多的部门也可进一步进行扩展。

    另外一项要做的工作就是大数据分析。对于生产企业来说,这个大数据其实也不算不什么真正的大数据,只是我们需要用这样的名词和思维来对以往我们只是做的柱线图用更多的形式和关联因素考虑到其中。通过一块对现有各软件系统的数据进行梳理,我们最终确认可将主产品销售合同数据和设备管理系统中的数据进行进一步的数据分析工作,这两部分由于与相关因素关联比较强,可以比较容易地找到处理方法也更容易见到效果。

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    千次阅读 2012-08-26 19:34:52
    说明:感觉这些文章对自己很有帮助,所以转帖过来,一方面方便自己查看,另一方面希望能帮助更多对此有需要的朋友。 废话不多说。首先声明osboy的职业方向是嵌入式开发中的Linux底层...软件方向: 底层驱动方向
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空空如也

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企业应用软件开发方向