Con la recente pubblicazione del Magic Quadrant di Gartner per le Enterprise Integration Platform as a Service (iPaaS), la consapevolezza di un nuovo approccio per la connessione di dati, applicazioni, API e Internet of Things è in aumento. Un buon esempio è il recente articolo di NetworkWorld sulla categoria: iPaaS: Cos'è questa tecnologia cloud e perché è importante, che include una panoramica del cliente SnapLogic GameStop.
Il diritto iPaaS è necessario costruire una soluzione per collegare il Le 3 A dell'integrazione aziendale: Qualsiasi cosa (dati, app, API, oggetti), In qualsiasi momento (tempo reale, batch, streaming), Ovunque (cloud, on prem, ibrido). Spesso mi viene chiesto quali sono i più comuni iPaaS casi d'uso oggi.
Eccone quattro:
1) Integrazione ibrida Cloud : Questo continua a essere il caso d'uso più comune: l'integrazione di applicazioni on premises e basate su cloud. Esempi di processi di integrazione multipoint sono:
- Flussi di dati da preventivo a cassa
- Automazione dell'onboarding/offboarding dei dipendenti
- Integrazione front-office / back-office
- Risoluzione dei problemi
Poiché gli ambienti ibridi stanno diventando la norma, è importante che una soluzione iPaaS supporti le integrazioni cloud-to-cloud, cloud-to-ground e ground-to-ground con un'unica piattaforma.
Ecco alcuni esempi di integrazione ibrida di cloud in azione:
- Integrazione con Anaplan
- Integrazione con Workday Financial Management
- Integrazione con ServiceNow
- Integrazione con Salesforce
2) Alimentazione di Cloud Analytics: l'analisi diCloud è in aumento e la consegna di dati da qualsiasi fonte a data warehouse e strumenti di analisi in cloud è essenziale. Che si tratti di miscelare i dati e caricarli su Amazon Redshift o di fornire dati da più fonti a Tableau per le analisi di marketing, la giusta soluzione iPaaS consente di eliminare i silos di dati e di garantire il massimo valore degli investimenti in cloud analisi.
Ecco una dimostrazione di iPaaS per l'integrazione dei dati di cloud .
3) Integrazione dei Big Data e Data Lake: Alcune soluzioni iPaaS presenti oggi sul mercato sono adatte all'integrazione di applicazioni in tempo reale e basate su eventi, ma non sono in grado di gestire i requisiti di volume, varietà e velocità dei casi d'uso dell'integrazione dei big data. Inoltre, non sono progettate per il self-service, che è sempre più importante per gli utenti della visualizzazione dei dati e della business intelligence. La soluzione iPaaS deve essere in grado di gestire casi d'uso complessi di trasformazione dei dati e di fornitura di dati in streaming, al fine di rendere operativo il processo di trasformazione dei feed di dati grezzi in informazioni di valore. Una moderna soluzione di integrazione dei dati deve inoltre funzionare in modo nativo in un cluster Hadoop o Spark ed essere in grado di scalare in modo elastico quando si aggiungono altri nodi. I casi d'uso includono:
- Ingestione dei dati: raccogliere e integrare i dati da più fonti
- Trasformazione dei dati: ridurre al minimo le attività manuali associate alla modellazione dei dati.
- Consegna dei dati: rendere i dati elaborati su Hadoop o Spark facilmente disponibili alle applicazioni e ai data store esterni al cluster.
Ecco una dimostrazione di come un La soluzione iPaaS funziona con Spark e come SnapLogic alimenta il data lake aziendale.
4) Ritirare le piattaforme di integrazione legacy: Un caso d'uso sempre più frequente è il desiderio di eliminare il cosiddetto "debito tecnico", riducendo i costi e il tempo spesi per la manutenzione e il supporto di strumenti di integrazione legacy (enterprise service bus, ESB) e di estrazione, trasformazione e caricamento(ETL) non progettati in modo nativo per cloud o per le esigenze dei big data.
Ecco 5 segnali che indicano la necessità di una migliore integrazione di cloud. Si consiglia di consultare anche il rapporto di Gartner: Invito all'azione per i CIO - Date una scossa alla vostra strategia di integrazione per consentire la trasformazione digitale
Prossimi passi:
