Описание Oracle RTD

Oracle RTD

- это продукт линейки Data Mining, созданный для прогностической аналитики в режиме реального времени. Он построен полностью на SOA-архитектуре. Oracle RTD публикует наружу различные Web-сервисы, через которые осуществляется работа с сервером. Он состоит из пяти основных компонентов:

Decision Studio

- специальный инструмент, построенный на основе движка Eclipse, в котором ведется вся разработка; Real-Time Decision Server
- движок всей системы, представляющий собой сервер, работающий на J2EE-сервере; Decision Center
- приложение для среды J2EE, которое обеспечивает доступ к проектам через Web. Позволяет бизнес-пользователям просматривать и администрировать проекты, следить за работой всей системы, собирать статистику; Administration
(JMX) - интерфейс для сетевого администрирования. Настройка всей системы ведется с помощью приложения JConsole, входящего в состав Java SE 1.5; Load Generator
- специальный инструмент для моделирования нагрузки на серверы, нужен для тестирования проектов.

Проект в RTD называется Inline Service. Разработка проектов ведется в Decision Studio. Вообще сама разработка моделей в RTD очень схожа с программированием на Java. В конечном итоге весь проект представляет собой набор Java-классов, которые выполняются на сервере приложений. Основным компонентами Inline Service являются

Application

- описывает свойства всего приложения; Performance goals
- набор ключевых показателей, за которыми надо следить и оптимизировать; Choices
- это различные альтернативные предложения, которые являются атрибутами проекта (например: причины звонка с службу поддержки); Rules
- различные бизнес правила. Бывают правила для вычисления применимостей каждого из предложений или расчета показателей;

Decisions

- реакции на конкретное предложение. Высчитывается степень влияния каждого из возможных предложений и выбирается наилучшее исходя из ключевых показателей; Selection functions
- функции для выбора подходящих предложений; Entities
- сущности всей системы (например: клиент, звонок и т.д.); Data sources
- описываются источники информации; Integration points
- объекты, в которых описывается как Inline Service взаимодействует с внешними системами: либо получая новую порцию данных, либо отправляя реакцию на полученные данные. Существует два типа таких объектов:

Informants

- получают данные из внешних систем (например: данные о клиенте);

Advisors

- посылают ответ (совет) в зависимости от ключевых показателей обратно.

Модели

- самообучающиеся модели, которые позволяют стечением времени улучшать прогностические способности аналитических приложений и быстро приспосабливаться к меняющимся условиям бизнеса;

Statistical collectors

- специальный модели, используемые для сбора статистических данных;