主數據管理驅動的高校信息化SOA建設

梅廣 鄒恒華 張甜 許維勝

摘 要：異構信息系統在高校中的大量存在阻礙了數據資產整合與信息交互，面向服務的架構（SOA）的出現及在企業中的廣泛采用為解決此問題提供了思路，但在高校中實施SOA存在難度大、難以形成以SOA為基礎的信息化生態的問題。針對這些問題，提出主數據管理驅動的SOA建設方案。首先，在數據層面運用主數據管理平臺對校級核心數據資產進行建模和整合;為實現數據同步和消費，并解決其中存在的協議轉換及服務鑒權問題，提出了基于企業服務總線的解決方案;然后，針對遺留“信息孤島”系統進行SOA改造，提出主數據驅動的建設方案。實驗結果表明單用戶、10用戶、100用戶及10000用戶并發下的平均延遲分別為8、11、59及18ms，表明在不同并發場景下所提方案性能均滿足高校業務需求。實施結果表明，數據資產整合和信息交互問題得到了解決，因此方案具有可行性。

關鍵詞：主數據;面向服務的架構;企業服務總線;教育信息化;數據交換

中圖分類號：TP311.5

文獻標志碼：A

SOA based education informatization driven by master data management

MEI Guang1， ZOU Henghua2， ZHANG Tian2， XU Weisheng1，2*

1.College of Electronics and Information Engineering， Tongji University， Shanghai 201804， China;

2.Education Technology and Computing Center， Tongji University， Shanghai 200092， China;

3.Informatics Office， Tongji University， Shanghai 200092， China

Abstract：

The existence of heterogeneous information systems in colleges and universities hinders data assets integration and information interaction. The emergence of Service Oriented Architecture （SOA） and its widespread adoption in enterprises provide ideas for solving this problem， while it is difficult to implement SOA and form an SOA-based informational ecosystem in universities. In response to these problems， an SOA construction scheme driven by master data management was proposed. Firstly， a master data management platform was used to model and integrate the core data assets at the data level. In order to realize data synchronization and consumption， and solve the problem of protocol conversion and service authentication in the process， an enterprise service bus based solution was proposed. Then， in order to the transform the legacy “information island” systems to SOA， a construction solution driven by master data was proposed. The experimental results show that the average latency with concurrency single user， 10 users， 100 users and 10000 users is 8， 11， 59 and 18ms respectively， which indicates that the performance of the proposed scheme meets the need in different concurrent scenarios. The implementation results show that the data assets integration and information interaction problems have been solved， which proves that the scheme is feasible.

Key words：

master data management; Service Oriented Architecture （SOA）; Enterprise Service Bus （ESB）; education informatization; data exchange

0 引言

教育信息化已成為信息化建設重要領域之一。然而國內教育信息化在系統架構及數據價值發揮上與國外高校及銀行、保險、證券及互聯網等行業存在較大差距，一個突出困境就是“信息孤島”問題。由于學校各部門在建設信息系統時缺乏頂層設計，未考慮系統間協同與互操作，因此業務系統上線之時就具有獨立、異構、封閉等屬性，大量資源無法實現應有價值，阻礙了跨部門業務處理及智慧校園的進一步建設。

為解決“數據孤島”問題，人們提出了點對點數據交換，使用專用數據交換平臺實現底層數據交換。但是持續增加的系統數量和數據量使交換性能變得越來越低，IT場景錯綜復雜，軟件系統開發、維護和升級難度變大。伴隨著Web服務（WebService）和企業服務總線（Enterprise Service Bus， ESB）為代表的分布式計算技術的崛起和發展，將數據共享平臺和企業服務總線（ESB）進行有機組合的方法試圖從體系結構和實現機制上解決數據交換和共享問題[1]。例如，伍玉成等[2]提出基于WebService的高校圖書館數據集成方案;劉鋮[3]提

出使用共享庫和WebService技術集成和共享全校數據，另外文獻[4-6]也提出了相似方案。然而數據共享平臺中的數據只是業務系統數據簡單抽取和復制，因此數據存在重復、缺失及不完整等問題，無法為業務系統提供權威、黃金、面向業務的數據實體，且不利于實施數據治理。

面向服務的架構（Service Oriented Architecture， SOA）理論及技術的成熟對企業級應用產生了深遠影響，其一切皆服務的思想在云計算時代的信息交換中繼續發揮重要作用[7-10]，并且積極促成了微服務架構的產生[11]。由于國內教育信息化行業水平低，高校進行SOA改造存在技術和成本的雙重困境，存在建設周期長、建設不徹底、成效不突出等問題。以主數據管理驅動的SOA改造和建設可規避以上問題，借助合適的平臺并將成熟底層技術與上層業務深度融合的思路可使SOA在高校中更容易落地。首先，本文基于企業服務總線、主數據平臺，提出高校SOA建設方案與實施策略，并對高校人員和課程主數據進行建模與應用;第二，為實現主數據系統與傳統應用系統、SOA系統及微服務等系統互聯互通，進一步提出基于ESB的高校信息系統信息交互方法;第三，為解決高校場景下SOA改造困境，提出基于主數據的建設方案，通過與現有高校SOA改造策略進行對比的方式給出方案的優勢;最后，給出主數據驅動的SOA建設在實踐過程中的服務質量（Quality of Service， QoS）指標，并通過建設案例證明可行性并給出應用效果。

1 SOA及主數據

1.1 SOA簡介

SOA由全球最著名IT研究與顧問咨詢公司Gartner提出。SOA從一個接口定義開始，把整個應用程序構建為接口拓撲、接口實現和接口調用的軟件架構，因此它是一種包含運行環境、編程模型、架構風格和實施理論在內的一整套系統化IT方案[12]。

在宏觀上，SOA是一組設計原則，包括服務第一、靈活構件、松散耦合、隔離關注、模塊化、可重用等。在微觀上，SOA是由這些設計原則衍生出的各種技術，如SOA成熟度模型、服務建模方法學、SOA編程模型、企業服務總線、服務注冊庫等。

SOA是對面向對象、面向組件方法的延伸，重點在于流程驅動IT、業務驅動架構，將業務部門提供的實體服務落地成對應的SOA組件，并且允許重用這些組件和服務來快速構建業務應用，契合了企業對于信息系統重整和業務流程重組的需求和愿望[13]。

1.2 企業服務總線

企業服務總線使用“總線”模式管理和簡化應用系統集成 [14-15]，提供了時間驅動和文檔向導及分布式處理模式，是企業應用集成（Enterprise Application Integration， EAI）下一代集成技術。ESB提供服務注冊、路由、安全驗證和消息格式轉換等功能，利用消息機制、可擴展標記語言（XML）和Web服務的跨平臺特點解耦服務請求者和消費者，在SOA體系結構中處于核心位置。ESB和SOA的結合是最新一代信息系統架構和集成方式，運用該方式，企業能夠建立廣泛互聯、易重用、低成本集成信息系統。

1.3 主數據及主數據管理

1995年Seibel首次提出主數據（Master Data， MD）概念，將數據分為主數據和操作數據兩部分[16]。Otto等[17]認為主數據是指在橫跨整個企業內一致和共享業務對象，它可以涵蓋相對靜態參考數據、事務數據、非結構化、分析、層次和元數據。因此主數據具有如下特點：高業務價值，是準確、集成的黃金數據;廣泛共享，在企業內跨越多個業務部門，并被重復使用;存在于多個異構應用系統中，只有通過整合才能發揮最大價值。

對于主數據管理（Master Data Management， MDM），技術上是指使用去重、標準化、整合規則等工具及策略減少進入系統差錯數據，保證數據的權威性。在業務上，主數據管理包含流程、治理、政策、標準和工具，用于統一定義和管理組織關鍵數據，并實現單點引用。主數據管理的目標是在企業范圍內提供這些關鍵數據的搜集、聚集、匹配、整合、質保、持久化和分發等流程，保證在持續使用時保持一致性和對數據的控制力[18]。

集成、共享、數據質量、數據治理是主數據管理的四大要素。高校主數據管理要做的就是從學校的多個業務系統中整合核心的、需要共享的數據，并且以服務的方式把數據分發給全校范圍內其他應用系統等。主數據管理使得高校能夠集中化管理數據，在分散的系統間保證數據的一致性，改進數據合規性、快速部署新應用，并有效減少數據治理及使用成本。

主數據系統管理著企業中核心數據資產，打通了“孤島式”系統之間的數據通道，因此在銀行、保險、制造等行業得到了廣泛應用。由于整體信息化水平低，國內主數據研究和應用十分缺乏，在高校中更是十分罕見。

2 主數據驅動的高校SOA建設

2.1 原理及優勢分析

2.1.1 整體架構

為消除高校IT系統中“數據孤島”現象并向SOA轉型，本文提出主數據管理驅動的SOA建設方案。如圖1所示，使用主數據管理系統實現對高校中人員、組織、層次結構等數據建模并以服務的方式對外提供數據。ESB為該架構中樞，實現異構數據轉換、服務編排、服務路由、安全控制、服務監控等功能。遺留 “數據孤島”業務系統通過ESB中的適配器與MDM系統進行數據雙向同步，而基于SOA的業務系統和主數據系統通過ESB消費或發布服務。為了適應不同協議、標準及產品，提高使用方便性，service接口允許使用SOAP（Simple Object Access Protocol）協議服務或REST（REpresentational State Transfer）服務。主數據管理中心（Tongji Master data management Center， TMC）基于業務流程管理（Business Process Management， BPM）平臺，實現對主數據操作、治理、可視化展示等功能。

2.1.2 實施策略

以主數據驅動的SOA建設是一項長期任務，本文從實施中總結并提出以下實施策略：

1）基礎實施。搭建基礎軟件平臺，如MDM、ESB、BPM等，并實施開發培訓;完成MDM數據建模、數據初始加載。

2）數據同步。開發數據服務，替換點對點數據交換平臺，實現遺留業務系統和MDM的雙向同步。

3）協同融合。將可重用的服務靈活地融為流程的一部分，使用BPM系統完成業務流程整合、再造和發布。

4）服務優化。實施服務監控、流程優化、數據治理及安全管理。

2.1.3 優勢分析

從傳統架構轉向SOA轉變是一個復雜系統性工程，變革過程涉及多個部門、多個系統，屬于重大項目，實施的難點不僅僅是技術層面，也在學校IT管理層面。企業在實施SOA時往往需要強有力的執行發起人，以保證項目順利進行并清除可能出現的障礙。由于我國高校與企業在組織架構上的不同，主管學校信息化的部門通常與各學院、職能部門處于同一行政級別或更低，缺乏影響力和頂層設計必然為改造過程帶來阻礙，成為失敗風險之一。本文提出的方案可規避以上問題。首先，在建設初期主數據實施部門只關注建模與數據入庫，不影響學校現有IT系統，不需要多部門參與;在實施過程中，ESB建立主數據與各業務系統之間的雙向同步通道，很容易將老舊的數據交換平臺切換至MDM，使MDM成為唯一權威、共享數據源。隨著服務的豐富與功能的不斷完善，MDM與SOA開始發揮效益，借助可重用的服務，開發新的業務系統越來越容易，成本大大下降;在“隨需應變”和業務流程方面，借助于BPM，業務部門可以動態改變流程而不需要IT部門的干預。

2.2 高校主數據建模

高校主數據包括以下幾類：

核心基礎數據 如人員、資產、組織架構、科研成果等;

參考數據 如代碼數據;

關系數據 如碩士生導師與碩士研究生之間的指導關系，教師與院系之間的任職關系等;

引用分析數據 如來自數據倉庫的分析結果。

本文基于主數據平臺對高校人員、組織、層級結構、關系主數據進行了建模。

本文采用的MDM平臺為SOA系統，使用4個域對各種類型數據進行解耦和建模，分別為：

參與方（Party） 管理諸如用戶、職員、潛在用戶等實體，既包括個人也包括組織;

產品（Product） 定義企業中的產品，包括貨物產品、服務產品等;

賬戶（Account） 定義企業中帳戶數據，包括合同、協議等;

位置（Location） 記錄地理位置信息，包括位置、地址等。

這4個域在建模時會相關聯，如在對高校中人員和組織進行建模時，會涉及到參與方域和位置域。

2.2.1 人和組織建模

參與方域實現對人員和組織數據建模，能夠對人員及組織基本信息、地址、聯系方式、財務、標識、關系、疑似重復、警告、來源系統等進行完整描述。模型中使用CONTACT表、PERSON表和ORG表記錄參與方基本信息，其中CONTACT表為父表。本文從實際業務需求出發，結合我國高校特點對數據進行了建模，模型如圖2。

主要信息為籍貫、民族、港澳臺僑類別、健康狀況、血型、宗教信仰與政治面貌。

2.2.2 角色建模

高校中人員按其角色可分為本科生、碩士生、博士生和教職工四類，每一個人又可能擁有一個或者多個角色，并且對于同一個角色，可能會存在多個角色實例，如擁有兩個教職工角色（返聘）。在現有“孤島”式架構中，人員角色信息存在于多個業務系統中，在全校層面并沒有做唯一性維護。本文結合高校角色數據特征，綜合使用自上而下和自下而上分析方法，深入分析業務需求并梳理各業務系統元數據，對人員角色進行了建模，數據模型如圖3。

表中開始時間和結束時間確定該條角色信息是否當前有

效，對于失效記錄，MDM中不做刪除操作，從而實現歷史角色查詢功能。表中本科生信息包括生源地、培養方式、學位類型、本科專業、特殊學生類型等字段。碩士生信息包括生源地、培養方式、學位類型、是否在職、特殊學生類型、專業方向、研究領域和研究方向等。博士生信息則包括入學信息、生源地、是否在職、博士專業等。教職工角色包括崗位、職稱和離職入職等信息。使用getPartyMacroRole、addPartyMacroRole、及updatePartyMacroRole服務對人員角色進行操作。

2.2.3 關系建模

高校中關系信息也是一類重要主數據，用于維護參與方之間關系。本文使用addPartyRelationship、updatePartyRelationship與getPartyRelationship服務對人員關系進行維護。數據模型及可視化展示如圖4與圖5。

圖5中實心圓圈為被查詢參與方，空心圓為與其有關系的參與方，包括其指導的碩士研究生與受聘學院。

2.2.4 層級結構建模

外部人員進入高校后往往需要將其安排到固定教學、行政或其他學校內部單位中，這些組織或單位是學校實體單位，擁有編制。但也存在其他一類組織方式，如學科委員會、各類研究中心等，這類單位中人員往往來自于其他實體單位，本身沒有獨立財務核算和人事編制，成立或撤銷數量多、頻率高。這類非實體組織代表著當前學校學科發展及活躍狀態，對這類機構進行核查和統計有助于高校決策層把握學校整體學科布局。本文使用層級結構模型對這類數據進行建模。模型中，每一個實體或非實體機構都是一棵樹，HIERARCHYNODE表記錄包括根節點在內的所有節點， HIERARCHYULTPAR記錄樹的根節點，HIERARCHYNODE的記錄與組織或人員一一對應。HIERARCHYREL表記錄節點之間關系，HIERARCHY記錄樹本身基本信息。使用getPartyHierarchyDetails、addHierarchy及updateHierarchy服務對層級結構進行操作。層次結構主數據模型如圖6。

2.2.5 黨政職務建模

黨政職務也是一類主數據，本文結合業務需求提出高校黨政職務主數據模型，并在其上開發相應服務，使用getPartyPosit、updatePartyPosit及addPartyPosit服務對數據進行操作。

2.2.6 高校非人員主數據建模

除人員外，課程、實驗器材、智力產出（論文、著作等）、圖書、樓房、設備等均是需要管理和共享的重要數據資產，對這些數據進行建模和質量管理可以將大大提高管理者對學校的掌控，從而提高決策的科學性。該節將對這些數據的建模給予介紹，并以課程主數據為例對非人員主數據進行建模。

本文將高校中物質、智力資產等非人員、財務、合同等主數據歸類至Product域（產品域），該域可以與Party域、Account域及Location域聯合建模，從而可實現精確的人、事、物及其相互關系的模型?？蓪⒄n程、獎學金、助學金等服務性業務建模為服務產品，將樓宇、教室、道路、儀器、圖書等物質資產建模為物品產品。圖7展示了Product域在高校中的潛在應用。

以課程為例，其簡要模型如圖8。

PRODUCT的4個子類型存儲在表PRODUCTTYPE表中，課程與課程之間的關系（先學課程等）存儲在PRODUCTREL中;COURSEPRODUCT為新建的課程表，主鍵來自PRODUCT，存儲課程詳細內容，代碼表存儲在CDXB_COURSE_SORTSTP與CDXB_COURSE_TYPE中，代表課程分類類別（一般專業課、核心專業課、基礎公共課等）與課程類別（課程分類類別小類）。開課院系來自ORG表，而選課關系存儲在PRODUCTPARTYROLE中。因此，課程體系可以在MDM中完整表達出來。

綜上，高校人員及課程主數據整體模型如圖9。

2.3 數據交互

存儲在業務系統及主數據中的數據需要通過交互才能發揮價值，ESB在此擔任數據中轉的重要角色。本節以主數據與業務系統的數據同步為例，提出SOA架構下數據系統的同步方案。

主數據系統搭建完成后需要批量加載業務系統中已有數據，此階段可將數據倉庫中主數據記錄逐條讀取并合成服務報文，通過調用MDM服務以入庫。數據初始加載后，為使主數據與業務系統實現實時/準實時同步，本文使用ESB產品將遺留系統、基于SOA的業務系統及數據倉庫進行連接，實現如下功能：

1）業務系統數據變動上傳至MDM。對于遺留系統，在業務系統數據庫主數據字段上建立觸發器，并以此建立數據變動表，ESB從該表中獲取數據，實現在不改變原系統情況下同步數據;對于SOA業務系統，調用注冊在ESB上的MDM服務完成更新。

2）MDM將數據變動同步至業務系統。對于遺留系統，主數據通過平臺通知機制將數據變動消息發送至ESB指定隊列，ESB處理程序讀取隊列中的消息，并將數據變動轉換為對遺留系統數據庫的操作。對于SOA業務系統，ESB讀取變動消息，轉換為該系統支持的WebService報文，通過調用業務系統服務實現同步。

以上兩項功能可以抽象為三種協議轉換，分別為MQ（Message Queue，消息隊列）轉換為WebService，WebService轉換為WebService，MQ轉換為MQ。為去除不同消息、服務、系統之間差異性操作，降低代碼復雜度及簡化服務注冊與管理，本文使用對應的三類模板流實現數據同步功能。其中MQ轉換為WebService模板流實現流程如圖10。

首先業務系統將業務請求發送至其對應的消息隊列中，ESB獲取該請求，并對權限、消息體等進行檢查，以確認請求是合法的。進一步的，為了實現對主數據系統的調用，在ESB中實現了主數據請求消息的構建，過程包括提取MQ消息體、添加WebService消息頭及轉換業務代碼。階段7實現對主數據系統的調用，階段8～11實現消息體轉換及業務數據反饋。該方案通過在ESB內嵌入業務及數據處理流程的方式屏蔽了不同應用系統數據標準和權限差異導致的請求差異，降低了主數據的使用成本。

3 基于主數據的高校業務系統SOA改造

SOA是無縫集異構系統并保證服務質量（QoS）的重要策略[19]，但在向SOA過渡過程中需足夠謹慎，因為存在過多制約因素，改造遺留系統并沒有完美解決方案。遺留系統往往承擔著重要業務，在實施過程中應當制定詳細的改造計劃，充分考慮總體成本和風險進行最優化轉型。由于缺乏統一管理核心數據的系統，即使改造完成數據的可用性、可靠性及唯一性仍然無法保證。為解決這些問題，本文提出基于MDM的遺留系統改造及建設方案（SOA on MDM， SOM），該方案如圖11。

SOM方案優勢在于低技術壁壘、集成、治理、質量、服務重用及快速構建上。首先，在不修改原系統的情況下對“孤島系統”進行業務梳理，進而制定服務功能及粒度，再進一步

在MDM中落地，MDM系統則自動生成對應服務代碼，并且基于成熟的企業級安全策略、高可用及高性能配置，可大幅減少技術壁壘。第二，當業務服務在MDM中持久化后，當前業務系統消費或者其他系統消費僅需調用SOA服務接口便可使用數據服務，當后續業務系統需升級或重構，無需對已有業務服務進行重復開發，僅需處理頁面邏輯，達到一次構建、永久使用的目的。第三，在集成方面，基于主數據的方案可將其他業務數據與現有主數據進行有機集成，建立更加合理的數據模型，避免松散結構導致數據消費時的低效率。第四，在數據質量和數據治理方面，傳統的基于共享庫的建設方法將數據從業務系統中簡單抽取，并通過相應技術封裝成服務以共享，但忽略了數據本身存在的重復、缺失、不一致等問題，以主數據驅動的方式內生具有質量控制策略，通過在全校范圍內建立數據治理閉環機制對數據完備性、完整性、一致性、準確性、規范性等進行監控，確保數據持久可靠、可用。最后，相同的平臺決定了統一的技術標準，如使用OSGI模塊化數據建模方法有效減少了學習成本，也減少了模型從開發到部署的時間。表1給出了基于主數據驅動的高校SOA建設方案與建設方案對比。

4 QoS及應用效果分析

隨著業務服務數量的不斷增加，信息交換頻率的不斷提高，主數據系統及ESB越來越成為信息傳輸中最為重要的基礎設施，其QoS指標直接關乎教學、行政等工作能否順利展開，因此下文將對服務性能進行測試，并結合實際應用案例給出主數據驅動的SOA建設方案的QoS與可行性。

4.1 QoS分析

生產系統導入全校歷史師生共計223156人，歷史及有效組織1031個，內容包括人員基本信息、角色信息、組織基本信息、組織與人員關系信息、地址信息、層級結構信息等，環境配置如表2。

首先對服務性能進行測試，以確認服務可用并且能夠支撐學校業務的正常開展，以高校中最為常用的人員數據獲取服務getPerson為案例。首先模擬僅一個業務系統長時間交互的性能，用來反映輕度使用的可靠性，測試次數為10000次，每秒1次請求。第二，測試輕度短時間并發情況下的性能，并發用戶數10個，并發時間1s，輪詢1000次。第三，測試中度、長時間并發情況下的性能，并發用戶數100，并發時間1s，輪詢100次。最后，測試高校業務場景下大并發情況下的性能，并發用戶數10000，并發時間10s，輪詢1次。性能如圖12所示。

如圖12及表3所示，單用戶及10用戶并發的情況下服務較為穩定，數據返回時間平均時間分別為8ms及11ms。當用戶量在100并且持續時間較長時系統負荷增加，響應逐漸變慢并趨于穩定，雖然伴隨有周期性波動，但在可接受范圍內，數據返回時間平均值為59ms。最后，當短時間內有大并發時，如10s內響應10000次請求，請求到達的隨機性對系統并無強烈影響，僅在阻塞時刻具有緩慢響應，最大值達到了137ms。由于目前高校內業務系統數量普遍不大，并且主數據系統不存儲對實時性要求過高的業務服務數據，因此響應時間滿足設計要求。

4.2 應用效果

本方案已經實施完成近一年時間，取得以下成果：

首先，促使研究、制定和在全校內推廣應用統一的、標準化的數據分類分級、格式化及編碼規則，從數據的產生、整合處理、應用各環節閉環處理，形成一套可信賴的數據集。促進數據處理流程的完善和規范，以管理的改進促進治理體系和治理能力的提升，為確保數據質量長期可靠。目前主數據系統已經接入了高校中數據交互最為頻繁的人事系統、研究生系統與教務系統，在建設過程中發現30余種數據問題，逐一與業務部門溝通、解決。依據制定的組織主數據質量規范，通過整合分析學校組織數據，共梳理417個組織，將其分為九大類，并形成全校的組織結構層次樹，清晰地表達了組織間關系。

第二，充分利用已有數據服務，并依托成熟的技術平臺降低了SOA實施技術難度，從而降低失敗風險。為驗證主數據驅動的SOA建設方案可行性，已經改造并上線基于SOA的科研經費管理系統。該系統主要由項目信息、審批流程、人員、組織及聘用關系等模塊組成，由于人員、組織及聘用關系均在主數據中已經實現，因此只需要處理項目和審批流程，大幅降低了開發和運維難度。系統結構如圖13所示。

5 結語

本文提出以主數據與ESB為核心的高校SOA建設方案，對高校參與方與課程主數據進行了建模，實現了主數據、遺留系統及SOA業務系統之間互聯互通。由于對高校中所有類型主數據進行建模是一個長期過程，參與方與課程主數據只是高校主數據中的一部分，因此數據服務能力有限，后續將逐步對一些重要系統如教務系統等進行功能解耦和剝離并在主數據中落地。本文提出的高校SOA建設方案是實施SOA的通用方案，可推廣后也運用至其他領域。

本文所述方案也存在一些挑戰。首先，將全校最為重要的數據資產的存儲承擔在單一主數據平臺存使得主數據平臺必須絕對可靠，因此對系統的性能及數據安全提出了較高要求。第二，隨著學校業務在主數據中逐漸落地，數據之間的關系會變得復雜，數據建模難度逐漸增加。

參考文獻

[1]李曉東，楊揚，郭文彩.基于企業服務總線的數據共享與交換平臺[J].計算機工程，2006，32（21）：217-219.（LI X D， YANG Y， GUO W C. Data share-and-exchange platform based on ESB [J]. Computer Engineering， 2006， 32（21）： 217-219.）

[2]伍玉成，朱錦泉.基于SOA和Web Services架構高校數字圖書館數據集成研究[J].情報科學，2012，30（7）：1030-1033.（WU Y C， ZHU J Q. Research on data integration based on SOA and Web Services in the digital library of university [J]. Information Science， 2012， 30（7）： 1030-1033.）

[3]劉鋮. 基于SOA的高校數字化校園系統的研究與設計[D].濟南：山東大學，2015：9-31.（LIU C. Research an design of the digital college campus system based on SOA [D]. Jinan： Shandong University， 2015： 9-31.）

[4]LI M. The digital campus information system integration research based on SOA [C]// ICICTA 2014： Proceedings of the 2014 7th International Conference on Intelligent Computation Technology and Automation. Piscataway， NJ： IEEE， 2015： 781-784.

[5]CAPOTE F E， FLREZ ARISTIZBAL L， ROJAS CALERO A M， et al. Development of a SOA platform to support the integration of software components based on mobile devices for a smart campus [C]// CCC 2017： Proceedings of the 2017 Colombian Conference on Computing. Berlin： Springer， 2017： 680-692.

[6]于磊.基于SOA的高校異構系統集成平臺的研究[D].天津：天津大學， 2016：20-39.（YU L. Research on universitys heterogeneous system integration platform based on SOA [D]. Tianjing： Tianjing University， 2016： 20-39.）

[7]JUNG E， JUNG E J. Service-oriented architecture of environmental information systems to forecast the impacts of natural disasters in South Korea [J]. Journal of Enterprise Information Management， 2019， 32（1）：16-35.

[8]TRAORE B B， FOGUEM B K， TANGARA F， et al. Service-oriented computing for intelligent train maintenance [J]. Enterprise Information Systems， 2019， 13（1）： 63-86.

[9]WU Y， HE F， ZHANG D， et al. Service-oriented feature-based data exchange for cloud-based design and manufacturing [J]. IEEE Transactions on Services Computing， 2018， 11（2）： 341-353.

[10]曾厲，常青，喬紅偉，等.基于SOA和ESB的安全生產管控系統軟件架構設計與應用[J]. 計算機應用與軟件， 2018， 35（2）：121-125.（ZENG L， CHANG Q， QIAO H W， et al. Design and application of software architecture for safety production management system based on SOA and ESB [J]. Computer Applications and Software， 2018， 35（2）：121-125.）

[11]MAZZARA M， MEYER B. Present and Ulterior Software Engineering [M]. Berlin： Springer International Publishing， 2017： 195-216.

[12]ERL T. Service-Oriented Architecture： Analysis and Design for Services and Microservices [M]. Upper Saddle River， NJ： Prentice Hall Press， 2016： 416.

[13]楊揚，賈君君，李晨.面向服務架構的云計算平臺[J].計算機應用，2015，35（S1）：35-36.（YANG Y， JIA J J， LI C. Cloud computing platform based on service oriented architecture [J]. Journal of Computer Applications，2015，35（S1）：35-36.）

[14]BHADORIA R S， CHAUDHARI N S， TOMAR G S. The performance metric for Enterprise Service Bus （ESB） in SOA system： theoretical underpinnings and empirical illustrations for information processing [J]. Information Systems， 2017， 65： 158-171.

[15]LI G， XIAO J， LI C， et al. A comparative study between soft system bus and enterprise service bus [C]// CSSS 2012： Proceedings of the 2012 International Conference on Computer Science and Service System. Piscataway， NJ： IEEE， 2012： 557-561.

[16]SINGH S， SINGH J. SSMDM： an approach of big data for semantically master data management [C]// Proceedings of the 2015 2nd International Conference on Computing for Sustainable Global Development. Piscataway， NJ： IEEE， 2015： 586-590.

[17]OTTO B， SCHMIDT A. Enterprise master data architecture： design decisions and options [C]// ICIQ-2010： Proceedings of the 15th International Conference on Information Quality. Cambridge： Massachusetts Institute of Technology.

OTTO B， SCHMIDT A. Enterprise master data architecture： design decisions and options [EB/OL]. [2018-12-24]. http：//citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download？doi=10.1.1.455.7916&rep=rep1&type=pdf.

[18]VILMINKO-HEIKKINEN R， PEKKOLA S. Changes in roles， responsibilities and ownership in organizing master data management [J]. International Journal of Information Management， 2019， 47： 76-87.

[19]HE W， XU L D. Integration of distributed enterprise applications： a survey [J]. IEEE Transactions on Industrial Informatics， 2014， 10（1）： 35-42.

This work is partially supported by the National Natural Science Foundation of China （61773292）.

MEI Guang， born in 1989， Ph. D. candidate. His research interests include education informatization， data mining， artificial intelligence.

ZOU Henghua， born in 1977， M. S. Her research interests include education informatization， master data management， software engineering.

ZHANG Tian， born in 1993， M. S. Her research interests include education informatization， data mining， machine learning.

XU Weisheng， born in 1966， Ph. D.， professor. His research interests include intelligent control， emergency management， education informatization.