Sterling Order Management
System から Sterling Intelligent
Promising へのキャパシティ・データの統合と伝搬を設定する。 Sterling Order Management
System から Sterling Intelligent
Promising への伝搬手順に従って、システム全体で正確かつタイムリーな容量更新が行われるようにします。
始める前に
Sterling Intelligent
Promising で正確なキャパシティ・アベイラビリティ・データを伝達するために、アベイラビリティ・タイムスタンプのタイムゾーン変換が必要かどうか、事前に確認してください。
このタスクについて
キャパシティ・データの統合には3つのステップがある。
- Sterling Order Management
System 、イベントを利用してキャパシティの変化を捉える。
- Sterling Intelligent
Promising APIで Sterling Intelligent
Promising 、容量を更新する。
- Sterling Intelligent
Promising で予約を受けながら、 Sterling Order Management
System で定員を確保する。
手順
- Sterling Order Management
System を、変更を管理し外部システムを更新するキャパシティ・データの主要なソースとして確立する。 これは、システム内の一貫したキャパシティ情報を維持するために使用されるソースである。
- Sterling Order Management
System 定員変更に対応するためのイベントやエージェントを採用する。 キャパシティの変更を処理するために使用されるAPIの例としては、
manageCapacityReservation、 reserveAvailableInventory、 scheduleOrder などがある。 トランザクション・イベントの詳細については、 トランザクションを参照のこと。
Sterling Intelligent
Promising にリアルタイムで変更を伝えるために使用される主なイベントは以下の通り:
CAPACITY_CHANGE.ON_STD_CAPACITY_FILLED 容量消費量が1日の標準容量制限を超えたときに発生するイベント。
CAPACITY_CHANGE.ON_STD_CAPACITY_FREED 以前の消費後に容量が利用可能になったときにトリガーされるイベント。
CAPACITY_CHANGE.EXTERNAL_CAPACITY_CHANGE 容量消費に対して外部からの調整が行われたときにトリガーされるイベント。
- Sterling Order Management
System から Sterling Intelligent
Promising API にイベントをマッピングするには、以下の手順を実行する:
- 容量の充填、解放、変更、および Sterling Intelligent
Promising 更新のトリガーに Sterling Order Management
System イベントを使用して容量データを同期します。
- データを統合するには、 Sterling Order Management
System イベントを Sterling Intelligent
Promising API にマッピングして、 Sterling Intelligent
Promising で更新をトリガーする。
- eコマース・チャネルを通じた在庫予約の呼び出しが発生するたびに、 Sterling Order Management
System manageCapacityReservation APIを同時に呼び出す。 このアクションは、電子商取引活動を通じてトリガーされた変更が Sterling Intelligent
Promising に確実に伝搬されるようにするのに役立つ。
- データ統合がシステムにとって正確であることを確認するためにテストと検証を行うには、以下の手順を実行します:
- ステージング環境でステージングテストを実行し、 Sterling Order Management
System から Sterling Intelligent
Promising へのエンドツーエンドのデータフローを確認する。
- ピーク負荷テストを実行し、 Sterling Intelligent
Promising のデータが Sterling Order Management
System の容量更新を正確に反映していることを確認する。 このテストは、ピーク時や高使用シナリオ時のスケーラビリティの準備に役立つ。