读书笔记：企业应用架构模式课程资料

VMware 在发布的 vSphere 5 中推出了其第一个“虚拟存储设备”（即 VSA）。尽管 VMware 将 VSA 描述为一种设备，但其实它不是一种新系统或打包解决方案。VSA 是一个软件，它从两台或三台服务器中的内部直连存储创建一个虚拟存储池，并且允许该存储在多台虚拟机之间进行共享。VSA通过vCenter Server（VMware 的控制平台）进行管理，通过一个简单的安装过程引导网络安装和vSphere HA 的实施。中小型企业无法承受时间和额外成本，例如交换机、网络存储硬件、额外的虚拟化软件以及具备复制功能的外部存储控制器等带来的成本，但 VSA 扩展了共享存储的概念，使中小型企业也能享受到共享存储提供的可用性。VSA 支持 VMware Storage vMotion。这就允许用户进行跨异构存储实时迁移（移动）虚拟机磁盘文件(VMDK)，以支持系统和应用维护等活动，保持全面的事务完整性，并且不中断关键应用的服务。

在当今数字化时代，三维模型的应用领域越来越广泛，尤其在工程设计、建筑可视化、游戏开发等领域。然而，三维模型的处理和解析往往需要复杂的工具和软件来完成。GimViewer的出现，为Unity3D用户提供了一个高效、便捷的解决方案，尤其在处理Gim、STL和IFC这些特定格式的模型上表现卓越。 GimViewer被设计为一款Unity3D环境下的模型解析工具。Unity3D是一个跨平台的游戏引擎，广泛应用于创建二维和三维游戏。由于其强大的图形渲染能力和跨平台特性，Unity3D也被用于工程和建筑领域的模拟和可视化。GimViewer可以无缝集成到Unity3D中，极大地提升了工程师和设计师处理三维模型的效率。 Gim模型是一种三维数据格式，它存储了三维模型的几何信息以及其它相关数据。这种格式通常用于各种工程软件中，以便于数据的交换和处理。GimViewer的一个主要功能就是能够轻松解析Gim基本图元，也就是Gim模型中的基础构成单元。这意味着工程师可以直接在Unity3D中查看和操作Gim格式的数据，而不必担心格式兼容性和转换问题，从而节省了时间，提高了工作的灵活性和精确性。 除了Gim模型，GimViewer还能够解析STL模型。STL是一种广泛用于快速原型制造和计算机辅助设计的文件格式，它描述了三维模型的表面几何信息。在三维打印、制造业设计分析以及计算机辅助制造领域，STL文件的应用极为普遍。通过使用GimViewer，用户可以在Unity3D中加载和渲染STL文件，这为那些需要在虚拟环境中对实体模型进行预览和测试的工程师提供了便利。 GimViewer支持解析IFC建筑模型。IFC，全称为Industry Foundation Classes，是一种国际标准化的开放文件格式，专为建筑信息模型(BIM)设计。IFC文件包含了丰富的建筑项目信息，包括建筑结构、材质、构件及其关系等。GimViewer对IFC的支持意味着用户能够在Unity3D中直接打开和检查建筑模型，这无疑加强了建筑可视化和虚拟仿真方面的能力。通过这种方式，建筑设计师和工程师能够更加直观地评估设计方案，提前发现潜在的问题并进行调整。 从以上分析可以看出，GimViewer作为一款工程软件应用，其主要的知识点涵盖了三维模型解析、Unity3D集成、Gim图元处理、STL模型加载、IFC建筑模型分析等领域。此外，考虑到其在企业应用中的潜力，GimViewer有望成为工程设计、建筑可视化、产品开发等多个行业的重要工具，极大地提升三维模型的应用范围和处理能力。

Brio.Report提供了企业级报表所需的各种工具和技术，无论是小型报表还是需要访问生产数据库、原始数据和数据仓库中复杂报表，Brio.Report都能轻松完成，并且能提供各种输出形式，如大量的打印输出报表、通过Web发布的具有很强交互性的报表等。Brio.Report是专门为报表开发人员和报表用户而设计的：报表开发人员能够把企业信息发布给所有用户；为报表用户提供查看和分析商务信息的能力，从而使用户能基于信息进行决策。 Brio.Report是一款强大的企业级报表解决方案，作为Brio ONE商业智能平台的核心组件，它为企业提供了高可伸缩性和可靠性的报表平台。Brio.Report具备处理各种规模和复杂度报表的能力，无论是小型报告还是涉及生产数据库、原始数据和数据仓库的复杂报告，都能轻松应对。它不仅提供了丰富的输出形式，如大量打印报表、交互式Web报表，还允许报表开发人员将企业信息传递给所有用户，而报表用户则能借助这些信息进行决策。 Brio.Report的核心组件包括： 1. **Brio.Report Builder**：这是一个功能强大的图形报表开发工具，允许开发者创建复杂的报表设计，提供了灵活的布局和格式化选项。 2. **Brio SQR Server**：作为业界最稳定、最可靠的报表引擎，它具有极高的可伸缩性，能够处理大量关键任务报表，支持超过125种数据库和运行环境的专用接口访问。 3. **Brio.Report Activator**：这是一组构件，用于将报表嵌入到其他应用程序中，增强报表的集成和使用体验。 Brio.Report的突出特点在于： - **功能强大**：它提供了业界领先的报表功能，能处理任意布局和格式，支持多种平台上的复杂报表。 - **分散数据源管理**：能够接入和管理超过125种数据库和运行环境，确保数据的统一和便捷访问。 - **高度可伸缩性**：报表可以在任何位置编写、运行和输出，适应企业不断变化的信息需求。 - **关键任务的报表处理**：设计用于处理大量报表，无论是在Intranet发布信息、生成生产报表还是访问数据仓库，都能保持高效稳定。 - **强大的SQR服务器**：支持多种报表类型，如列表表格、嵌套表格、交叉列表等，能处理复杂的商务逻辑和数据转换。 - **任意布局和输出**：能够处理复杂的布局，包括图像、图形等元素，并根据用户需求提供激光打印机、HTML、文本等多种输出格式。 - **多平台支持**：报表无需重新编译即可在任何平台上分发，充分利用现有IT资源。 - **优化的性能**：通过分布式处理和优化的数据库通信，确保高性能的数据访问，节省资源。 - **投资保护**：广泛支持各种平台，允许企业利用现有IT基础设施，减少额外投资。 Brio.Report的优势在于其全面的功能集、卓越的性能和灵活性，使得企业能够高效地管理和利用信息，实现报表的快速开发和分发，提升决策效率。通过Brio.Report，企业可以更好地掌握业务状况，进行明智的决策，并随着业务的发展，轻松扩展报表服务。

日前，广州移动通信、浙江移动通信和上海移动通信分别全面选用了易于使用的Brio Intelligence作为其数据查询、分析和报表的工具，建设其“移动市场经营分析系统”。Brio Intelligence丰富的功能包括企业报表、分析报表、强大的服务器、即席查询、OLAP、EIS(领导信息系统)等。Brio Intelligence为这些移动通信公司们提供了一个完备的、集成、易于使用且易于扩充的决策支持平台，支持信息的查询、分析和发布，帮助他们在大量繁杂的数据中发现关键信息，以便能够迅速的对市场变化做出准确的反应。 标题中的“多家移动通信公司选用Brio商业智能软件”揭示了现代企业，特别是移动通信行业，对于商业智能（BI）工具的需求。Brio Intelligence是一款专为数据查询、分析和报表生成设计的软件，已被广州、浙江和上海等地的移动通信公司采纳，用于构建“移动市场经营分析系统”。 描述中提到的“企业报表、分析报表、强大的服务器、即席查询、OLAP、EIS(领导信息系统)”是Brio Intelligence的核心功能模块。企业报表提供了定制化的报告生成能力，满足不同层级管理者的信息需求；分析报表则帮助企业深入理解业务趋势和模式；强大的服务器确保了大规模数据处理的稳定性和高效性；即席查询允许用户自由定义查询条件，快速获取所需信息；OLAP（在线分析处理）支持多维数据分析，帮助决策者从不同角度洞察业务；EIS（领导信息系统）则是为高级管理层定制的决策支持系统，提供关键绩效指标的实时视图。 Brio Intelligence的集成性和易用性是其被广泛接纳的关键因素。它提供了一个统一的平台，使得数据查询、分析和信息发布变得简单，有助于企业在海量数据中挖掘有价值的信息。这在移动通信行业中尤为重要，因为这个领域需要快速响应市场变化，准确解读用户行为和市场趋势。 浙江移动通信有限责任公司的案例表明，Brio Intelligence在提升管理决策效率方面具有显著效果，能帮助公司实时监控关键业务指标，预警潜在风险，从而促进正确决策的制定。Brio公司在中国电信行业的广泛应用，证明了其解决方案的广泛适用性和行业影响力。 商业智能软件如Brio Intelligence是现代企业，尤其是高数据密集型的移动通信行业，进行高效决策和提升竞争力的重要工具。它通过整合和解析复杂数据，提供决策支持，助力企业适应快速变化的市场环境。同时，Brio公司的市场拓展和成功案例也展示了其在BI领域的领先地位和专业实力。

进销存系统，全称是企业资源计划（Enterprise Resource Planning）系统，是现代企业管理的核心工具之一，用于整合企业的采购、销售、库存等业务流程。在信息化管理日益重要的今天，一个完整开源的进销存系统对于中小企业尤其具有吸引力，因为它降低了企业购买商业软件的成本，同时也为企业提供了定制化和持续优化的可能性。 “唯一完整开源的进销存系统”这个标题暗示了这个系统可能是目前市场上少见的全面开放源代码的解决方案。开源意味着用户可以查看、修改和分发软件的源代码，这对于技术团队来说，是一个巨大的优势，他们可以根据自身业务需求进行定制开发，甚至参与到系统的改进和升级中。 描述中的“唯一完整”可能指的是该系统涵盖了进销存管理的所有关键模块，包括但不限于以下几个方面： 1. **采购管理**：跟踪供应商信息，管理采购订单，监控到货情况，以及处理退货和供应商对账等事务。 2. **销售管理**：管理客户信息，记录销售订单，追踪发货，提供销售报告，以及处理客户咨询和投诉。 3. **库存管理**：实时库存数量更新，预警低库存，进行库存盘点，支持多种库存策略，如先进先出（FIFO）、后进先出（LIFO）等。 4. **财务管理**：集成会计模块，处理发票，进行成本和利润分析，确保财务数据准确无误。 5. **报表与分析**：提供各种业务报表，如销售分析、库存周转率分析等，帮助企业决策者了解业务状况并作出明智决策。 6. **人力资源管理**：可能包括员工信息管理、考勤、薪资计算等功能，虽然不是传统意义上的进销存模块，但整合在一个系统中可以提高整体效率。 7. **系统集成**：与其他企业应用如CRM（客户关系管理）、SCM（供应链管理）等系统无缝对接，实现数据共享，提升整体运营效率。 在标签中，“企业应用”和“企业应用系统”进一步强调了这个系统是为企业级使用设计的，能够处理大量数据，支持多用户并发操作，并且具备高可用性和安全性。 文件名“erpUp-master”可能是指这个开源项目的名字，其中“erpUp”可能是系统的名字，意为ERP的升级版或优化版，而“master”通常代表这是项目的主分支，包含最新的稳定版本代码。 总结来说，这个开源的进销存系统提供了一个全面的解决方案，可以帮助企业在采购、销售和库存管理上实现自动化和精细化。通过开源的方式，企业不仅可以节省成本，还能根据自身需求进行定制，提升系统的适应性和灵活性。对于有技术背景的企业，这是一个极具价值的选择，它提供了无限的定制和扩展可能性。

内容概要：本文由厦门大学大数据教学团队出品，详细介绍了DeepSeek大模型及其在企业中的应用实践。文章首先概述了大模型的基本概念和发展历程，强调了大模型在参数规模、学习能力和泛化能力上的优势。接着，文章详细列举了DeepSeek大模型在客户服务、个性化推荐、教育与培训、医疗与健康、金融与投资等多个领域的应用场景，展示了其广泛的适用性和强大的功能。此外，文章还探讨了大模型与其他技术（如RPA、知识图谱、物联网等）在企业中的融合应用，提出了企业部署大模型的多种方式（如云端部署、本地部署、边缘部署等），并分析了部署大模型时需关注的成本、安全、合规等问题。最后，文章展望了大模型的未来发展趋势，如多模态融合、推理能力提升、生成式AI与具身智能的结合等。 适合人群：企业管理人员、技术人员、AI爱好者、大数据从业人员。 使用场景及目标：①了解大模型的基本概念和技术背景；②掌握DeepSeek大模型在不同领域的应用场景；③学习大模型与其他技术的融合应用；④为企业部署大模型提供参考和指导；⑤探讨大模型的未来发展趋势和技术方向。 其他说明：本文不仅提供了理论知识，还结合了大量实际案例，有助于读者更好地理解和应用大模型技术。文中还提供了多个具体的部署方案和成本估算，为企业在实际操作中提供了有价值的参考。此外，文章还强调了数据安全和合规的重要性，提醒企业在应用大模型时需注意相关问题。

内容概要：本文详细介绍了DeepSeek大模型及其在企业中的应用实践。文章首先阐述了大模型的基本概念和发展历程，强调了大模型在参数规模、训练数据量和计算资源需求上的特点。接着，文章分类介绍了大模型的不同类型，如语言大模型、视觉大模型和多模态大模型，并列举了国内外知名的大模型产品，如OpenAI的GPT系列、DeepSeek、通义千问等。随后，文章深入探讨了DeepSeek大模型在客户服务、个性化推荐、教育与培训、医疗与健康、金融与投资等领域的具体应用场景，并分析了大模型与其他技术（如RPA、知识图谱、物联网等）在企业中的融合应用。此外，文章还讨论了企业部署大模型的方案、成本和面临的挑战，并通过具体案例展示了大模型在医疗、制造业、电商等行业的实际应用。最后，文章展望了大模型未来的发展趋势，包括多模态融合、推理能力提升、生成式AI与具身智能的结合、小模型的崛起以及端侧大模型的应用。 适合人群：具备一定人工智能基础，对企业数字化转型和AI技术应用有兴趣的管理人员和技术人员。 使用场景及目标：①了解大模型的基本概念和发展历程；②掌握DeepSeek大模型在不同行业中的应用场景和实践；③评估企业部署大模型的方案和成本；④探讨大模型与现有技术的融合应用；⑤预测大模型未来的发展趋势。 其他说明：本文不仅提供了大模型的技术背景和应用案例，还为企业部署大模型提供了实用的指导和建议。通过阅读本文，读者可以全面了解大模型在企业中的应用潜力和实施路径。

大模型是当前人工智能领域的热点和前沿技术，其特点是拥有海量参数和强大的学习能力，可处理和生成多种类型的数据。大模型的发展经历了萌芽期、沉淀期和爆发期三个阶段，其对算力的需求随着发展阶段逐渐提高。大模型的分类包括语言大模型、多模态大模型和视觉大模型等，其中语言大模型主要应用于自然语言处理，如GPT系列、文心ERNIE等；多模态大模型能处理文本、图像、音频等不同类型的数据，如DingoDB和DALL-E等；视觉大模型则主要应用于计算机视觉，如VIT系列、文心UFO等。 厦门大学大数据教学团队，在林子雨副教授的带领下，专注于大数据教学已有11年，团队成员年轻且结构合理，由教学型、科研型、实验工程师组成。该团队为国内高校大数据教学领域做出了重要贡献，具有显著的影响力，体现在教材数量、占有率、MOOC课程学习人数、师资培养等方面。 大模型产品方面，包括了大模型的行业应用、企业大模型落地方案以及智能体在企业中的应用。厂商提供的企业级大模型服务则为不同规模的企业提供了技术支撑。在AIGC与企业应用实践中，大模型能够有效支持企业业务的智能化改造。此外，大模型的典型应用案例展示了其在提升企业效率、创新服务模式等方面的实际成效。未来的发展趋势预示着大模型将在更多领域和场景中发挥重要作用。 大模型的概念包括训练数据量大、计算资源需求高、参数数量庞大等特征，其设计和训练旨在提供更强大、更准确的模型性能。大模型不仅学习能力强，还具有强大的上下文理解能力和高可迁移性，可以在不同任务和领域中迁移和应用学习到的知识和能力，此外，大模型还具备优秀的语言生成能力。 大模型在企业中的应用实践表明，它已经成为了推动企业数字化转型、智能升级的关键技术。企业通过采用大模型可以实现业务流程的自动化、决策的智能化以及产品服务的个性化，从而在激烈的市场竞争中占据有利位置。企业应用实践中，大模型能够提高数据处理效率、增强用户体验、实现复杂问题的智能分析和解决方案的生成。 厦门大学大数据教学团队为企业提供了大模型落地方案，这包括了理论知识的传播和实际操作技能的培养。团队与企业合作，共同探索和实践大模型在不同行业中的应用，以期达到优化业务流程、提升企业竞争力的目的。通过不断的探索与实践，团队致力于将大模型技术更好地应用到企业中，以期达到创新和发展的双重目标。 大模型作为人工智能领域的重要里程碑，对企业实现数字化转型和智能化升级具有重要的推动作用。随着技术的不断成熟和应用场景的不断丰富，大模型将在未来发挥越来越关键的作用，成为企业创新发展不可或缺的技术力量。

中间件技术在现代企业信息系统中扮演着至关重要的角色，尤其是在制造业内部应用系统开发中。ETU中间件是一个专门为满足制造业需求而设计的软件平台，它能够有效支持企业资源计划(ERP)、制造执行系统(MES)、人力资源管理系统(HRMS)、进销存管理等企业应用系统的开发与集成。 ETU中间件的核心价值在于其高度的模块化和可扩展性，使得企业能够根据自身的业务需求灵活配置和调整系统功能。在ERP系统中，它能够帮助企业实现财务、采购、销售、库存、生产等各个核心业务流程的自动化和集成，从而提升企业的运营效率和管理能力。而在MES系统中，ETU中间件能够提供实时数据收集、处理和分析，确保生产过程的透明化和可追溯性，进一步优化生产计划和控制。 对于HRMS系统，ETU中间件的运用能够帮助企业实现人力资源数据的统一管理，包括员工信息、薪酬福利、绩效考核、培训发展等，通过数据分析支持企业的人力资源战略决策。此外，进销存管理系统通过ETU中间件的应用，能够更加准确地实现库存控制、销售预测和物流管理，有效降低库存成本，提高客户满意度。 ETU中间件不仅仅是提供了一系列工具和组件，它更是一个对企业信息化建设具有战略意义的解决方案。通过中间件，企业能够构建一个稳定、高效、可维护的信息系统架构，从而为企业的长远发展提供坚实的技术支持。 ETU-V2.2作为ETU中间件的一个版本，体现了中间件产品的不断进步和优化。这个版本很可能包含了对现有技术的改进，增加了新的功能特性，提升了系统性能和用户体验。在具体应用中，ETU-V2.2可能引入了最新的云计算、大数据分析和人工智能技术，以适应当前企业信息系统发展的趋势和需求。 ETU中间件通过提供一个集成化的平台和工具集，大大简化了企业应用系统的开发和部署过程。企业可以根据自身的业务特点和需求，快速搭建起满足特定功能需求的信息系统。ETU中间件的出现，不仅缩短了企业应用系统的开发周期，降低了开发成本，而且提高了系统的稳定性和扩展性，对于推动制造业企业信息化和数字化转型具有重要价值。