Ana içeriğe atla

Web servislerini birleştirelim!

Bir ya da birden fazla Web servisini birleştirerek daha karmaşık sorunları çözen sistemler hazırlanabilir.

Ucuz kitap karşılaştırması yapan bir servis + kitap satan bir servis + kredi kartı ödemelerini yürüten bir servis bir araya getirilebilir. Yeni oluşan bu servise "Ucuz kitap satış servisi" adını verebiliriz. Yeni oluşan bu serviste görünmeyen birçok sorunu aşmak gerekiyor. Yeni servisin içinde yer alan üç özerk servisin kendine ait bilgi tabanları vardır. Bu bilgi tabanlarına göre yöntemler veya amaç (sonuç) fonksiyonları farklılık göstermektedir. Karmaşık servislerin bir araya getirilmesinde eğer ontolojiler kullanılmış ise servis bütünleştirme işi biraz daha kolay hale gelecektir. Servislerin bir araya gelmesinden önce servis aralarına arabulucu (mediation) katmanları eklenmelidir. Bu ara katmanlar bir servisteki bilgiyi diğerine çevirerek sistemin bir bütün halinde çalışmasını sağlamaktadır.

Arabulucu kavramını üç seviyede incelemek gerekiyor;
  1. Veri seviyesinde
  2. Fonksiyon seviyesinde
  3. Süreç seviyesinde

Üç seviye için ayrı ayrı arabulucular tasarlanabilir. Örnek olarak, bir servisin XML karmaşık tipinde gördüğü kitap parametresini diğer servis, ISBN dizi karakter şeklinde görebilir. Bu durumda arabulucu katman, XML karmaşık tipindeki kitap nesnesinden ISBN değerini (veya OWL class olarak tanımlanmış ise ISBN özelliğini) diğer servise aktarabilir.

Arabulucuların yer aldığı mimarilerde üç seviye mutlaka ayrı ayrı çözümlenmelidir. Servisler arası iletişimin bilgi tabanından ne kadar soyut halde tasarlanırsa, servisin güncellemelerden etkilenmesi az olacak ve servisin çalışmama ihtimali azaltılacaktır.

Servislerin bir araya getirilmesi ve çalıştırılması üzerine aranması gereken anahtar kelimeler;

"Semantic Web Service Architecture",

"Service Discovery, Service Engagement, Service Negaotiation, Service Constracts"

"Agent based sementatic web service"

Bu blogdaki popüler yayınlar

Zeki sistemler

Zeki sistemler: Yapay zeka tekniklerini kullanan sistemlerdir. Sistem: Ortak bir amaca hizmet etmek için bir araya gelmiş bir ya da birden fazla elemanın uyum içinde çalışmasıdır. Melez Zeki Sistemler: Bir ya da birden fazla zeki sistemin bir araya gelmesi ve uyum için çalışmasıdır. Neden melez sisteme ihtiyaç var? Birçok iyi sistem bir araya getirilerek daha iyi sistemler oluşturulabilir. Uzman sistemlerdeki kararlılık, Genetik algoritmaların rastgeleliği ve True/False olarak ifade edilemeyen ancak yine de çözüm beklenen durumlarda bulanık sistemlerin kullanılarak "Melez Sistemlerin" tasarlanması birçok soruna çözüm sağlayabilir. Üst Zeki Sistemler: İnsan zekasına biraz daha yaklaşmayı hedefleyen ve şuan üzerinde düşündüğüm, çok daha fazla kaynak okumamı gerektiren sistemlerdir. Bu sistemlerle insan zekasına biraz daha yaklaşılması hedeflenebilir. Üst ( Meta ) Zeki Sistem (ÜZS) ile aynı anda birden fazla yapay zeka tekniği ya da alt sistemler kullanılabilir. Görüntü tanıma t...

Netle Yazılım | e-Defter Şematron Raporu | Sürüm 2.0.1.8.3

Netle Yazılım San. Tic. Ve A.Ş. e-Defter Şematron Raporu Ver 2.0.1.8.3 Açıklama Yasal e-defter dosyaları hazırlandıktan ve imzalandıktan sonra mutlaka XML şema ve Şematron denetimleri ile kontrol edilmelidir. Bu kontrol süreci sonrasında ortaya en az bir hata çıkması durumunda GİB tarafından e-defter dosyaları geçersiz sayılabilir.  Bu kontrollerin çok geniş ve uzun sürebilmesi nedeniyle kontrol süreçlerinde e-defter uyumlu yazılımlar kullanılmaktadır. Netle Yazılım tarafından geliştirilen "Netle-Defter" uygulaması bu kontrolleri fiş girişinde, döneme ilişkin parçalı ya da bütün defter oluşturmada ve GİB'e gönderim öncesinden yapmaktadır. Olası bir sorunda kullanıcı iş akış sistemi ile bilgilendirilerek hatanın giderilmesi beklenmektedir. Şematron denetimleri XML içine bütünleşik şekilde yazılmış ve bunların tam bir liste şeklinde dokümanı yoktu. Bu faydalı bilgileri liste haline getirdik ve 2018 / 3 dönemini esas olarak aşağıdaki açıkl...

Üst (Meta) modeli olan kavramları seviyorum; DocHuman ve RDL (Report Definition Language)

Dochuman süreç yönetim motoru bir veri kaynağını çok farklı biçimlere dönüştürebilir durumda. Bu özellik ile Dochuman veri modeli, RDL gösterim modeline dönüşebiliyor. Modeller arası dönüşümde, geliştirdiğimiz alt sistemler, veriyi bire-bir oranda dönüştürebilme yeteneğinde. Bir rapor var ve bu rapora ilişkin veri girişi yapılacaksa, rapor verileri expression olarak da ifade edilmiyosa geri dönüşüm kısa sürede mümkün olabilir. RDL içinde parametre, sabit değer, veri kaynaklı değer ve görsellerin özelleştirilmesi yeteneği DocHuman form tasarım sistemiyle birebir örtüşmektedir. Bir RDL barkod değeri ile DocHuman barkod değeri binlerce farklı satırlar sonucunda ortaya çıksa da; birbilerini anlayabilen iki sistemin uzlaşması noktasında işler daha kolaylaşacaktır. Bu tür gelişmiş özelliklere rağmen yazılıma her şeyi yapabilir misin diye sorulsa, "derlenmiş ve işlenmeye hazır halimde çok sıfır" var diyebilir.