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DoDAF 建模指南(工具EA)
DoDAF的视点和模型
1.全局视点
1.1 AV-1 概述和摘要信息
1.2 AV-2 集成的词典
1.3 AV-3 度量
2. 能力视点
2.1 CV-1愿景
2.2 CV-2能力分类
2.3 CV-3能力阶段
2.4 CV-4能力依赖性
2.5 CV-5能力to 组织部署
2.6 CV-6能力to 操作活动
2.7 CV-7能力to 服务
3. 数据和信息视点
3.1 DIV-1概念数据模型
3.2 DIV-2逻辑数据模型
3.3 DIV-3物理数据模型
4. 操作视点
4.1 OV-1高级操作概念图
4.2 OV-2操作资源流说明
4.3 OV-3操作资源流矩阵
4.4 OV-4组织关系图
4.5 OV-5a 操作活动分解树
4.6 OV-5b操作活动模型
4.7 OV-6a操作规则模型
4.8 OV-6b状态转换说明
4.9 OV-6c事件跟踪描述
5. 服务视点
5.1 SvcV-1服务上下文描述
5.2 SvcV-2服务资源流描述
5.3 SvcV-3a系统服务矩阵
5.4 SvcV-3b服务-服务矩阵
5.5 SvcV-4服务功能说明
5.6 SvcV-5操作活动to服务的跟踪矩阵
5.7 SvcV-6服务资源流矩阵
5.8 SvcV-7服务度量矩阵
5.9 SvcV-8服务演进描述
5.10 SvcV-9服务技术和技能预测
5.11 SvcV-10a服务规则模型
5.12 SvcV-10b服务状态转换说明
5.13 SvcV-10c服务事件跟踪说明
6. 系统视点
6.1 SV-1系统接口描述
6.2 SV-2系统资源流描述
6.3 SV-3系统-系统矩阵
6.4 SV-4系统功能描述
6.5 SV-5a操作活动to 系统功能跟踪矩阵
6.6 SV-5b操作活动to 系统跟踪矩阵
6.7 SV-6系统资源矩流阵
6.8 SV-7系统度量值矩阵
6.9 SV-8系统演进描述
6.10 SV-9系统技术和技能预测
6.11 SV-10a系统规则模型
6.12 SV-10b系统状态转换说明
6.13 SV-10c系统事件跟踪描述
7. 标准视点
7.1 StdV-1标准配置文件
7.2 StdV-2标准预测
8. 项目视点
8.1 PV-1项目组合关系
8.2 PV-2项目时间表
8.3 PV-3项目to能力的映射
 



目录
数据和信息视点
作者:俎涛,张贵显(火龙果科技)
837 次浏览
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动机: 描绘体系架构中相关的数据和信息。

内容: 描述在组织业务活动中需要管理和使用的信息和规则。

用途: 数据和信息视点的模型的用途:

DIV的模型确保只有那些对组织的操作和业务重要的信息项才会作为企业的一部分进行管理。它们也是与体系结构的各种涉众(例如,决策者、架构师、开发人员)进行讨论的基础。这些涉众需要不同层次的细节来支持他们的工作。

DODAF模型中的数据和信息视点用于描述操作和业务信息需求和规则,而这些信息需求和规则被用来约束组织的业务活动。为了对信息进行描述,需要多个抽象级别,这些抽象级别适用于不同的用户。 DoDAF包含数据模型的三个抽象级别,分别与对应的操作或业务级别相关联。这些级别是:

     •  概念数据模型
         •  逻辑数据模型
         •  物理数据模型

如下是数据与信息视点的数据模型的简要说明:

模型 内容描述
DIV-1概念数据模型 所需的高层数据概念及其关系。
DIV -2逻辑数据模型 符合数据规范要求的数据结构及其关系。
DIV -3物理数据模型 数据的物理实现格式,例如消息格式,文件结构,物理模式。

 

像所有的 DODAF 模型一样,数据和信息视点的模型和 DM2 的概念、关联和属性之间存在映射。从 DIV-1 到 DIV-2 再到 DIV3 的可追溯性如下 :

     •  DIV-1 中的信息描述与 DIV-2 中的数据描述是一样的,并且 DIV-1 的数据描述可以分解为数据表示 DIV-2 的信息描述。 DIV-1 信息描述包括概念列表到结构化的列表 ( 即,整体 - 部分、超级 - 子类型 ) ,再到相互关联的概念。在 DIV-1 级别上,任何关系都被简单地声明,然后在 DIV-2 级别上,它们被明确化并被赋予属性。类似地,属性 ( 或附加关系 ) 也被添加在 DIV-2 级别上。

     •  DIV-3 的性能和实现考虑通常导致对 DIV-2 的标准修改,因此二者之间存在直接跟踪。这也意味着,从 DIV-2 到 DIV-3 没有引入新的语义。

概念数据模型用于捕获组织活动相关的输入和输出中处理的数据,可以把架构中管理的数据与需要该数据的活动联系起来。这就可以使信息能够追溯到架构的战略驱动因素,这还允许使用数据将服务和系统映射到业务操作。当与执行决策者和该级别的人员讨论这种可追溯性时,概念数据模型是一个很好的工具。

逻辑数据模型在概念层和物理层之间架起了桥梁。逻辑数据模型引入了构成数据结构的属性和结构规则,该模型提供了比概念模型更多的细节,并且与架构师和系统分析人员之间产生了更多的交流。这是一个帮助在架构和系统开发之间架起桥梁的模型。

最后,物理数据模型是数据库的实际数据结构的描述,该数据库向使用该数据的服务和应用程序提供数据。该模式通常是一种非规范化的数据结构,针对性能参数进行了优化。物理数据模型通常可以从定义良好的逻辑数据模型生成,然后由数据库开发人员和系统开发人员使用;物理数据模型也可以与逻辑数据模型分开开发 ( 不是最佳开发方法 ) ,然后由数据库和系统开发人员进行优化。该模型可用于开发 XML 消息集和其他支持架构信息交换的物理交换规范。

用于创建数据和信息模型的元数据组:

DM2 的概念、关联和属性在 DoDAF 元模型数据字典中有详细的描述。

以前的 DoDAF 描述的模型聚焦于 DoDAF 元模型中的特定区域—从中可以提取模型中的大部分信息。例如,能力视点模型在很大程度上由从能力元数据组中提取的数据组成。项目、服务等也是如此。数据和信息视点描述的模型则有些不同。

数据和信息视点描述的模型包含从所有元数据组中提取的信息。因此,组织使用其企业架构管理的任何信息都能够在数据和信息模型中捕获。如前所述,并不是所有的内容级别都包含在所有模型中 ( 例如,概念数据模型通常不像逻辑和物理模型那样描述清楚了内部属性 ) ,但是信息项本身 ( 例如,功能、活动、服务 ) 应该在所有模型中表示。总之,这三种类型的模型有助于弥合作为需求使用的架构和用于支持系统工程的架构之间的间隙。


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