エンタープライズ アプリケーション インテグレーション (EAI) とは何ですか? また、会社は EAI にどのようにアプローチする必要がありますか?

現在デジタル トランスフォーメーションを実施している大規模または中規模の企業で働いている場合は、次のような問題を目にしている可能性があります。

• 組織全体でのデータの不一致により、すべての部門が「真実」について独自の見解を持っている
• 古いデータに依存しているため、管理者はビジネス上の意思決定を下すことができません
• すべてのアプリケーションには独自のルック アンド フィールがあり、ユーザーを苛立たせ、生産性を低下させます
• 従業員が、情報の入力と検証、承認の取得など、複数のアプリケーションとの対話を必要とするビジネス タスクを実行するために従うことができる合理化されたフローはありません。

信頼できるソリューションの 1 つは、専門のソフトウェア エンジニアリング サービスを使用してエンタープライズ アプリケーション統合 ​​(EAI) を実行することです。 EAI は、アプリケーションに統一されたユーザー インターフェイスを提供し、すべてのデータへの一貫したタイムリーなアクセスを可能にします。

では、EAI とは何で、どのように実装するのでしょうか? この記事では、この問題に光を当てます。

EAIとは？

EAI は、在庫、リソース計画、顧客関係管理アプリなど、1 つの企業内のさまざまなアプリケーション間のコミュニケーション ギャップを埋めるプロセスです。

EAI の目標は、すべてのエンタープライズ アプリケーションへの標準化された形式のアクセスを提供し、統一されたビジネス ロジックを提供し、データベース構成を大幅に変更することなくプログラム間のデータ フローをサポートし、1 つの場所でのビジネス データへの変更がすべての場所に即座に反映されるようにすることです。対応するデータベース。

EAI が重要な理由

企業は通常、日常業務でさまざまなベンダーの複数のアプリケーションに依存しています。 統計によると、1 つの企業内で使用されるデータ ソースの数の中央値は約 400 です。IDG と Matillion によると、一部の企業では、この数が 1,000 ソースに達することもあります。 各ソフトウェアには、独自のフローとデータ構造があります。 これらの分離されたアプリケーションをすべて持つと、データのサイロ化につながります。 データが 1 つのアプリケーションによってキャプチャされた場合、そのデータは 1 つのデータベースで利用可能であり、他のデータベースでは利用できないため、一貫した包括的なビューを持つことができなくなります。

EAI は、データへの統一されたアクセスを提供するだけでなく、エンタープライズ アプリケーションからビジネス ルールを取り出して EAI システムに実装することを可能にします。 このようにして、企業はこれらのルールを再度実装する必要なく、アプリケーションとベンダーを置き換えることができます。

もう 1 つの重要な側面は、さまざまなベンダーのソフトウェアのルック アンド フィールが異なるため、ユーザーがこれらすべてのアプリケーションを試してみるのが不便になることです。 EAI は、統一されたインターフェイスを介して、すべてのエンタープライズ プログラムへの一貫したアクセスを提供します。

組織に EAI を導入すると、さまざまな利点がもたらされます。 具体的には、次のとおりです。

• 組織全体のさまざまな部門が、一貫性のある正確なデータを含むレポートを生成できるようにします
• アプリケーション間の通信を合理化
• 手動データ入力の人件費を削減
• ヒューマンエラーを最小限に抑えます
• すべてのエンタープライズ アプリケーションに共通のファサードを確保
• アプリケーションの置き換えを容易にし、システムをベンダーにとらわれないようにします
• 部門間のコラボレーションをサポート
• ビジネスプロセスの非効率性を合理化し、排除します
• 自動化の取り組みをスピードアップします。

ポートフォリオからの EAI の例

EAI テクノロジーがビジネスにとって何を意味するかを理解するのに役立つ、ITRex ポートフォリオからの 2 つのプロジェクトを次に示します。

小売部門における全社データへのアクセスの獲得

ハイパーマーケットと食料品店のチェーンを国際規模で運営している大手小売業者は、レポート作成とビジネス インサイトの生成を容易にするために、すべてのデータ ソースを 360 度見渡せるようにしたいと考えていました。 同社は ITRex に、AI を活用したビジネス インテリジェンス プラットフォームの構築を依頼しました。これにより、何百万人もの内部ユーザーがオンデマンドでデータにアクセスし、分析し、複雑なカスタム レポートを生成できるようになります。

このプロジェクトの主な課題は、孤立したサイロで運用される膨大な数のデータ ソースでした。 これを克服するために、私たちのチームは多種多様なアプリケーションとデータベースからのデータを統合し、信頼できる唯一の情報源として機能するマスター データ リポジトリを作成する必要がありました。 また、データのクレンジングを実行し、セキュリティを強化するために厳格な役割ベースのアクセスを適用しました。

結果として得られたプラットフォームは、自然言語に近い単純な検索クエリ形式に依存しており、検索をさらに容易にするハッシュタグのオートコンプリート機能さえ提供していたため、ユーザーフレンドリーでした. また、複雑なレポートの生成と共有を簡素化するレポート ビルダー機能も含まれていました。 このシステムは、将来の新しいアプリの統合を可能にするシンプルな API を提供しました。

私たちのクライアントは、新しいプラットフォームを使用することで、従業員が以前は数日かかっていたタスクをわずか数分で完了できると喜んで報告しました。

物流部門向けの AI 搭載 IoT プラットフォーム

ロジスティクス部門で事業を行っている会社は、貨物管理プロセスのさまざまな関係者が使用する輸送管理システムを提供しています。 同社は、AI 機能を使用してシステムを強化し、すべての参加者がデータへの統一されたアクセスを提供し、共同作業できるようにしたいと考えていました。 その結果、私たちのチームは、AI ベースの共同 IoT プラットフォームの設計に着手しました。

その結果、承認されたプラットフォーム ユーザーは、統一された UI を介してシステム内のさまざまなアプリケーションにアクセスできるようになりました。 また、プラットフォーム上のアクターが提供する複数のサービスとアプリケーションからのデータを統合し、サードパーティのサービスをシステムに組み込むための API を提供しました。 たとえば、JP Morgan の外部決済システムに接続しました。

上記のすべての統合サービスに加えて、次の機能を実装しました。

• 支払い要因を分析し、配送コストを予測し、適切な配送パートナーを提案する AI を活用したレコメンデーション ツール
• アクセスと権限管理のダッシュボード
• 貨物の状況を把握できるGPS追跡システム
• 事務処理を支援する自動ドキュメンテーション機能

EAI モデル

企業が選択できる一般的な EAI アーキテクチャがいくつかあります。 企業全体で統一されたアーキテクチャを選択して適用するか、複数の EAI モデルを 1 つのプロジェクトに組み合わせることができます。

ポイントツーポイント (P2P) 統合

P2P 統合では、スクリプトを使用して、1 つのソリューションからデータを抽出し、再フォーマットして、別のアプリケーションに送信します。 アプリケーションの各ペアを統合するには、固有のコネクタ プログラムが必要です。

このアプローチは、いくつかのアプリケーションを統合する場合には効果的ですが、カスタム スクリプトの数が増えるにつれて大規模なシステムを管理する場合には非効率的になります。 このアーキテクチャはスケーラブルではありません。

ハブアンドスポーク統合

以前のモデルとは異なり、これは統合されたすべてのアプリケーションを一緒に接続する中央ハブを使用します。 各ソリューションはそのデータをハブに送信し、ハブはデータを再フォーマットして宛先アプリに送信します。

アプリケーションの各ペア間で直接接続を確立する必要がないため、ハブ アンド スポーク アーキテクチャは拡張が容易です。 ただし、すべての通信はハブを経由します。ハブは負荷が高く、単一障害点となります。 また、このモデルでは、新しいアプリケーションを追加して既存のアプリケーションをサポートするために、メンテナンスと人間の介入が必要です。

バス統合

このモデルは、サービス指向アーキテクチャ (SOA) を使用してシステム間の通信を確立します。 バス統合は、再フォーマットされたデータをルーティングするために人間の介入を常に必要としないため、以前のモデルよりも改善されています。これはすべて、事前定義されたルールとポリシーによって管理されているためです。

このモデルはかなり軽量で、多数のシステムを統合するのに適しています。 また、EAI ソフトウェアに最小限の変更を加えるだけでアプリケーションを追加/削除できるため、拡張が容易です。 一方で、バスベースモデルは設定やメンテナンスが難しく、通信速度も従来モデルよりも劣ります。

ミドルウェアベースの統合

ミドルウェアは、アプリケーションのユーザー インターフェイスとコンピューターのオペレーティング システムの間で動作するソフトウェアです。 EAI のコンテキストでは、ミドルウェアは分散アプリケーション間のデータ変換と交換を容易にする仲介者として機能します。 企業は、アプリケーション サーバーやデータベース ミドルウェアなど、さまざまな種類のミドルウェアを展開できます。

以前のモデルと同様に、ミドルウェアは人間の絶え間ない介入を回避することで統合を簡素化します。 関連するアプリケーションを簡単にスケーリングおよび変更できます。 ただし、既製のミドルウェアを展開すると、技術スタックがこのベンダーがサポートするオプションに制限される可能性があります。 さらに、ミドルウェアはかなりコストがかかる可能性があり、単一障害点となります。

マイクロサービスベースの統合

マイクロサービスは、1 つの特定の目的を果たし、他のアプリケーションにサービスを提供する小さな軽量アプリです。 これは、クラウドベースのエンタープライズ アプリケーションを統合するための現在の標準です。

マイクロサービスをデプロイすると、1 つのサービスの障害によってシステム全体がダウンすることがないため、EAI ソリューションはフォールト トレラントになります。 また、大規模なモノリス ソリューションで問題を特定しようとするよりも、各サービスを個別にトラブルシューティングする方が簡単です。 最後に、このモデルにより、マイクロサービスの実装に使用される技術スタックを多様化できます。 ただし、マイクロサービスの編成と最適化が不十分な場合、通信のオーバーヘッドとパフォーマンスの遅延が発生する可能性があります。 さらに、各マイクロサービスには独自の認証メカニズムがあるため、このようなシステムを保護するのは困難です。

マイクロサービスの利点の詳細については、ブログをご覧ください。

段階的な EAI 実装計画

統合プロセスの計画と実装に役立つ詳細な実装ガイドを次に示します。

ステップ 1: エンタープライズ アプリケーション統合のニーズを評価し、統合要件を特定する

会社のアプリケーションを調査し、さまざまな部門の利害関係者にインタビューして、主要なビジネス ニーズを特定します。 解決したい問題や達成したい目標に注意してください。 この情報に基づいて、統合要件を提示します。 これらのインタビューでは、次の質問を含めることができます。

• どのアプリケーション/システムを統合したいですか?
• それらの間でどのデータが共有されますか?
• このデータの構造は何ですか？
• どの統合プロトコルを使用しますか?
• 統合によってどのプロセスが影響を受けますか?
• 追加のセキュリティ要件は何ですか?
• パフォーマンス指標は何ですか?
• 統合の望ましい結果は何ですか?

ステップ 2: アーキテクチャ モデルを決定する

どの EAI モデルまたはモデルの組み合わせが固有のニーズにより適しているかを判断するには、次の一連のパラメーターを検討してください。

• ステップ 1 で提示された質問に対する回答
• システムのサイズと複雑さ
• スケーラビリティやセキュリティ レベルなどの非機能要件
• 統合作業に利用できる予算

ステップ 3: 統合技術スタックを特定する

以下に対処することで、どの技術スタックが最適かを判断できます。

• 既存のシステムを分析して、どのテクノロジーが互換性があるかを理解する
• ステップ 2 で選択した統合アーキテクチャを考慮に入れる
• パフォーマンス、スケーラビリティ、保守性、信頼性、互換性、可用性など、機能以外の要件を考慮する
• 認証メカニズムや暗号化などのセキュリティ要件を定義する
• 統合システムが大量のデータを処理する必要がある場合は、ビッグデータ処理ツールを使用してください
• 事業を行っている国の規制と政策を調べる
• 特に中小企業に関連する予算制限を考慮する

ステップ 4: EAI システムの設計と実装

選択した統合モデルと技術スタックによって、実装の進め方が大きく決まります。

統合するシステム パーツを特定します。 次に、コネクタやアダプタなどのさまざまな統合コンポーネントの構築に進み、統合ロジックを実装します。

統合インターフェースを設計することにより、選択したコンポーネントが相互に通信し、データを交換する方法を決定します。 これには以下が含まれます。

• インターフェイス タイプの決定
• メッセージ形式の決定
• 必要に応じて、抽出変換ロード (ETL) プロセスを形式化する
• データ マッピングの実行
• セキュリティの確保
• エラー処理の設定。

単体テストと統合テストを実行します。 単体テストは、個々のコンポーネントのパフォーマンスを個別に調べるのに役立ちますが、統合テストは、さまざまなコンポーネント間の相互運用性と相互作用を評価し、ソリューション全体のパフォーマンスを評価します。

ステップ 5: 統合を展開、監視、および維持する

強力なセキュリティ メカニズムをセットアップし、本番環境に EAI ツールを展開します。 ソフトウェアが、CPU やメモリの使用率、応答性など、さまざまなパフォーマンス要因をリアルタイムで監視できることを確認してください。 また、エラー メッセージにも注意を払い、システム ログを調べて潜在的な問題を特定する必要があります。

統合システムを定期的に更新して、更新されたバージョンのエンタープライズ アプリケーションに対応できるようにします。

統合を評価し、ステップ 1 で特定したビジネス ニーズを満たすかどうかを確認します。

エンタープライズ アプリケーション統合の課題

上記の実装手順を実行する際に、次の課題に遭遇する可能性があります。

セキュリティリスクの増大

サイロ化されたシステムに存在するデータは、より保護されます。 統合により、正当なユーザーと悪意のある侵入者の両方がデータにアクセスしやすくなるため、セキュリティの脆弱性が生じます。 したがって、企業は、多要素認証などの強力なデータ アクセス制御メカニズムを実装することをお勧めします。 さらに、EAI プロジェクトを実施する企業は、ネットワーク セキュリティに注意を払い、侵害が発生した場合の被害を最小限に抑えるためのインシデント対応計画を立てる必要があります。

レガシー システムの統合

多くの場合、レガシー システムは独自のプロトコルと特定のデータ形式を使用するため、最新のアプリケーションとデータを共有することが難しくなっています。 さらに、それらが生成するデータは不完全で、他のアプリケーションと矛盾する可能性があります。 企業は、カスタム API を構築してデータ交換を合理化するか、統合ミドルウェア ソリューションを使用して最新のシステムとのギャップを埋めるかを選択できます。

スケーラビリティ

ビジネスが拡大すると、追加のアプリケーションやシステムを組み込む必要が生じる場合があります。 また、これらのデータ ソースが拡大するにつれて、統合システムが処理できるワークロードが急増する可能性があります。 スケーラビリティの課題に取り組む方法はいくつかあります。

• オンデマンドでスケーリングできるクラウドベースの EAI テクノロジーを選ぶ
• 負荷分散を使用して、増加するワークロードを複数のサーバーに分散します
• まず、スケーラビリティを念頭に置いて EAI ソリューションを設計します。

ガバナンス フレームワークの必要性

EAI の取り組みには、複数のチームや部門が関与する可能性があります。 これらの人々はすべて、異なる専門知識と働き方を持っています。 それらがすべて同じ道をたどるようにするために、企業は専用のガイドラインとポリシーを作成する必要があります。 これには、次の 4 つの側面が含まれますが、これらに限定されません。

• 変更管理戦略を考え出します。 この戦略は従業員を導き、業務の中断を最小限に抑えて EAI 関連の課題を乗り切る方法を示します。
• 役割と責任を割り当てます。 期待を管理するために、関係するチーム間で EAI 関連のタスクを分散します。
• コミュニケーションのガイドラインを定義します。 チーム間のコラボレーションは統合の成功の鍵となるため、企業はステータス ミーティングを設定し、追跡ツールを採用し、コミュニケーション チャネルを開く必要があります。
• パフォーマンスを監視します。 統合が整ったら、事前定義された指標に基づいてシステムのパフォーマンスを評価する必要があります。 これには、データの可用性や応答時間などの側面が含まれる場合があります。

総括する

これで、EAI とは何かがわかり、EAI システムを実装すると、会社のデータにリアルタイムで統合アクセスできるようになることがわかりました。 このような統一されたアクセスにより、すべてのアプリケーションに一貫したルック アンド フィールが提供され、ビジネス ルールの実装が新しいソフトウェアごとに繰り返されるのではなく、EAI に移行されます。

EAI などの複雑なイニシアチブに取り組むときは、人的要因と技術的側面の両方に注意を払います。 詳細なガバナンス フレームワークを確立することで、従業員が変革を遂げられるように支援します。 技術面では、ITRex エンタープライズ ソフトウェア開発会社または他の信頼できる技術パートナーに相談してください。 最適な EAI アーキテクチャを選択し、組織の仕様 (レガシー システムなど) を考慮し、スケーラビリティを念頭に置くことを支援します。

不完全なビジネス レポートや、一貫性のない古いデータから生成された欠陥のある洞察にうんざりしていませんか? 連絡する！ EAI モデルの選択からソリューションの展開と監視まで、エンタープライズ アプリケーション統合イニシアチブを支援します。

この記事はもともと Itrex の Web サイトに掲載されたものです。