引领技术潮流 DB2 9.5和IBM Data Studio

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　　在2007年拉斯维加斯举办的IBM信息管理和信息点播(IOD)会议上，IBM做了一些新发布，包括实际是DB2 Viper 2 beta版本的DB2 9.5版本，和为IBM数据服务器(Linux, Unix和Windows平台上的DB2，i5/OS上的DB2，z/OS上的DB2，Informix IDS)开发的名为IBM Data Studio的新产品。 数据挖掘研究院

　　在DB2 9.5前工具集是什么样的? 数据挖掘研究院

　　在IBM Data Studio正式发布前，IBM主要将精力放在客户端的运行时程序上。比如，IBM开发了跨整个DB2家族的API 调用层次接口(CLI)，Java数据库连接(JDBC)，SQL Java(SQLJ)，.NET, Perl，Ruby on Rails(ROR)，PHP，Python等。 数据挖掘研究院

　　从开发的角度，并没有对图形用户接口(GUI)给予太多的关注。在DB2 Universal Database (DB2 UDB)版本8中，IBM引入了DB2 Developer Center，在DB2 9中演变为DB2 Developer’s Workbench，但是这个工具主要在开发者和应用数据管理者(DBA)之间建立某种关系。从开发的角度来看，一个挑战是开发者不只是建立存储过程，和用户定义的函数(一般称为routines);他们必须使用JSP和诸如J2EE的框架来搭建网站。对于Java开发者来说，我们的工具集只是帮助了他们10%的工作，他们无法使用一个IDE完成所有工作。多种工具意味着一个大的客户端覆盖，更不要提学习曲线和管理应用的端到端生命周期了。 数据挖掘实验室

　　我们以前的工具集主要面向应用程序DBA，提供给他们框架来建立routines，但是没有工具来做计划演进。对于计划，DBA只能转向控制中心;然而，控制中心和DB2 9 Developer Workbench是建立在完全不同集合的技术上。根据你的工作职责不同，你可能两种工具都要使用。

　　另外一些用户――操作DBA，可以使用控制中心或者命令行处理器(CLP)。然而，他们可能希望一个轻量级的架构来管理数据服务器的健康程度。这个任务需要另外一些集合的工具，比如基于Web的命令中心和健康中心。

　　最后，你的DB2服务器工具可能就是一系列工具的集合。 数据挖掘研究院

　　IBM Data Studio发布之后的IBM数据服务器工具集以及未来 数据挖掘研究院

　　IBM Data Studio发布是一个将DB2 工具集结成为单个可定制的工具集的一大进步。这些工具扩展了DB2的操作。它们是针对所有IBM相关数据服务器的工具。但还不止是这些。

　　IBM Data Studio提供了对于整个生命周期内的任何任务的透视，IBM定义为：

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　　不同的厂商可能使用不同的标识来定义这个过程，但是对于主要部分，每个程序将会由IT部门经历其内容。 数据挖掘实验室

　　当你在考虑IBM软件组(IBM SWG)职能时，你会感谢IBM提供的这些。从这种广泛的角度来看，IBM战略家们从数据服务器的角度提供了为如下角色所做的服务。IBM Data Studio通过增加的功能和角度来直接支持这些角色的工作。 数据挖掘研究院

　　在上文，你可以看到我想使用IBM专家使用的角色来映射程序的生命周期。比如，设计阶段包含了工作职责的相关问题(如商业分析和数据库架构)。仔细看图，你会看到DBA的高层聚合角色被分解为普通的DBA相关的角色。 数据挖掘研究院

　　为了简化，我将一些橘色，尤其是每天做工作的角色展示如下。工具集是基于Eclipse的，人们每天使用的IDE。注意，有一个Web组件。部署和管理这些解决方案放在基于Web的界面中(如Data Studio管理控制)，因此Data Studio工具集有基于Eclipse和Web 2.0的两种表现方式。 数据挖掘研究院

　　注意在上图中我将应用程序开发者和数据库开发者放在同一象限。当然，有一些管理工作需要做，比如变更管理，计划演进，和DBA需要做的一些等等。还有一类用于管理。比如，你是一个零售商，你会顺从支付信用工业数据安全标准吗?

　　简单的说，我知道的没有其他厂商提供了像上图这样的解决方案。这个工具集的好处在于它能够在设计阶段帮助整个机构搜集信息，并且使用信息来尽早进入开发阶段。在开发阶段，机构可以搜集到更多的项目信息，并且用之于开发。随着信息的改进，开发将会变得更加顺畅。在你进入管理时，许多需要人工需求来定义的标准已经完成了，因为他们已经在整个过程中被对所有相关人员有效的工具集标识和建立了。 数据挖掘研究院

　　在管理阶段前，这个框架能注意到你需要知道的应用程序生命周期的很多问题。工具集会尝试着帮你解决其中一些。 数据挖掘研究院