PTP(Point To Point) 통합의 불필요한 복잡성은 IT 유지 관리만의 문제점이 아니며 현업에게도 좋지 않습니다. 엔터프라이즈 아키텍트는 표준 접근 방식을 통해 불필요한 복잡성의 문제를 해결하고 변경의 영향을 최소화할 수 있습니다.

애플리케이션 전반에 걸쳐 PTP(Point To Point) 통합이 반드시 나쁜 것 만은 아닙니다. 통합해야 할 애플리케이션이 몇 개 안 된다면 PTP(Point To Point) 접근 방식은 빠르고 간단하며 저렴한 방식입니다. 문제는 기업들이 가지고 있는 애플리케이션이 적지 않다는 점입니다. 기업들은 수백 개의 애플리케이션을 가지고 있고 각 애플리케이션에는 수십 개의 인터페이스가 있습니다.

이 방식은 IT 및 현업에게 점점 더 문제점이 되는 불필요한 복잡성을 유발하며, 엔터프라이즈 아키텍트와 개발자들이 매번 또 다른 PTP(Point To Point) 통합으로 인해 쓸데없이 시간을 낭비하도록 하여 프로젝트 비용을 상승시킵니다. 불필요한 복잡성은 점점 더 심화되기 때문에 유지 관리 비용이 상승합니다.

아키텍트는 불필요한 복잡성이 바람직하지 않은 특성을 가진 비효율적 패턴이라는 데에는 일반적으로 동의하지만 이는 대부분 기업의 IT 환경에 만연해 있습니다. 또한 IT 예산이 한정되어 있기 때문에 CIO들은 엔터프라이즈 아키텍트가 복잡성과 비용을 줄이고 현업 및 IT 민첩성을 개선할 것을 기대합니다.

많은 IT 조직들은 서로 다른 데이터 형식 간의 커뮤니케이션을 위한 설계 패턴인 표준 데이터 모델에 기반하여 표준화 및 재사용성에 적합한 중앙 집중형 모델을 선호하며 PTP(Point To Point) 통합 방식은 중단하는 첫 번째 조치를 취하고 있습니다.

표준 베스트 프랙티스
표준 접근 방식에서는 각 애플리케이션이 모든 애플리케이션에서 이해할 수 있는 일반적인 형식으로 데이터를 변환합니다. 이렇게 느슨하게 결합된 패턴은 변경으로 인한 영향을 최소화합니다. 이와는 반대로 데이터를 애플리케이션의 형식 간에 변환하는 PTP(Point To Point) 접근 방식은 한 애플리케이션의 변경이 다른 애플리케이션 전반으로 전파되어 불안정성과 비유연성을 초래합니다.

표준 접근 방식은 새로운 것도 아니고 만병통치약도 아닙니다. 그러나 베스트 프랙티스를 이해하고 작은 것부터 시작하며 규범에 맞는 접근 방식을 취한다면 표준 모델은 통합의 불필요한 복잡성을 해결하기 위한 확고한 조치가 될 수 있습니다. 엔터프라이즈 아키텍트는 4가지의 표준 모델 기술을 이해하고 어떤 것이 자신들의 프로젝트에 가장 적합한지 결정해야 합니다.

표준 데이터 모델링: 맞춤형 애플리케이션, 데이터 웨어하우스 또는 MDM 솔루션을 위한 표준 데이터 모델링은 모든 곳에서 동일한 정의를 가지고 있기 때문에 시스템 내에서 데이터가 이동할 때 이를 변환할 필요가 없도록 해줍니다. 예를 들어 "평균 계좌 잔액"이라는 데이터 엔터티는 해당 엔터티를 사용하는 모든 데이터 웨어하우스 테이블 내에서 동일한 정의를 가지고 있습니다.

표준 교환 모델링: 깔끔하고 민첩한 데이터 매핑 분석 및 설계를 위한 기술인 표준 교환 모델링은 특정 업계(금융, 전기 통신, 보험) 또는 비즈니스 영역(재무, 인사, 제조, 판매)에 맞춰진 논리적 데이터 모델 및 비즈니스 글로서리를 사용합니다.

표준 물리적 형식: B2B 컨텍스트의 경우와 같이 매우 느슨한 결합을 위한 기술입니다. 표준 객체는 “메시지”이며 종종 XML이기도 하지만 플랫 파일을 포함한 모든 표준이 작동됩니다. 메시지 정의가 상대적으로 안정적이며 특정 비즈니스 프로세스 컨텍스트를 포함한다는 점이 핵심입니다.

표준 비즈니스 오브젝트: 주문 입력, 이행, 전달 및 송장 전반에 걸쳐 전달되는 송장 오브젝트와 같이 복잡한 오브젝트를 애플리케이션 간에 일련화된 방식으로 전달하기 위한 기술입니다. 이를 위한 최신 솔루션은 인포매티카의 통합 플랫폼에 구현된 것과 같은 다이나믹 데이터 서비스입니다.

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