顧客関係管理(CRM)、ビジネス・プロセス管理(BPM)、企業参考情報計画(ERP)、データベース管理、サプライチェーン管理ソフトウェアなどのビジネス・システムは、通常、互いに通信する上で非常に苦労します。それらは異なるプログラミング言語、オペレーティング・システム、データ形式を使用し、別々の環境またはアーキテクチャー層に存在する場合があります。
EAIは、これらのシステムがクリティカルなデータ・ポイントを交換し、ビジネス・オペレーションを妨げる非互換性を克服するのに役立ちます。統合ソリューションはまた、組織がレガシー・システムを使用することを可能にするため、クリティカルな履歴データを保存でき、開発者が新しいサービスを導入するたびにアプリケーションを再構築する必要性を排除します。
最後に、EAIを使用すると、システムが自動化を共有できるようになり、部門間のワークフローを加速および簡素化できます。たとえば、電子商取引の分野では、組織は統合プラットフォームを使用して、顧客が注文するたびに支払いを自動的に処理し、在庫を更新し、配送ラベルを作成できます。これは、異なるシステムや環境間でこうした処理が行われる場合でも同様です。
EAIアーキテクチャーは、アプリケーションとサービスが疎結合で独立して動作する分散ネットワークのサポートに役立ちます。従来のEAIプラットフォームは、多くの場合、エンタープライズ・サービス・バスなどのオンプレミスのサーバーベース・ミドルウェアであり、組織のITチームがインストールして内部運用していました。今日では、多くの組織が統合プラットフォーム・アズ・ア・サービス(iPaaS)ソリューションを利用して、統合を円滑化および管理しています。
iPaaSは同様のサービスを提供し、エンタープライズ・アプリケーションの連携ソリューションの一種ですが、その提供方法と運用モデルは異なります。iPaaSは外部的にホストされ、クラウドを通じて提供されます。実際には、多くの組織(特に大規模な組織)では、オンプレミスの基幹システムにはレガシー EAI、クラウドやSaaSの統合には外部のiPaaSと、両方を使用します。
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EAIは、サービス間の連携を促進および管理するために、メッセージ指向ミドルウェア(MOM)を使用することがよくあります。MOMは、メッセージと呼ばれるデータ・パケットを受信および転送し、非同期データ共有をサポートします。非同期データ共有では、受信メッセージは受信サービス(コンシューマー)が処理の準備ができるまでキューまたはバッファーに一時的に保管されます。
たとえば、コンシューマーがダウンタイムをエクスペリエンスした場合、キューは受信サービスがオンラインに戻るまでメッセージを保存できます。メッセージ・ブローカーは、キューを管理し、メッセージを適切なサービスにルーティングする役割を担います。ブローカーは、緊急性の低いメッセージよりも優先度の高いメッセージを優先することもできます。MOMベースのシステムは、特定のコンシューマーの身元を知らなくてもサービスを情報を共有できるようにし、データ・フローを簡素化します。
非同期統合は、多くの場合、リアルタイム・データに依存せず、短い遅延が許容されるバックエンド・タスクに最適です。一般的なユースケースの1つは、ERPシステムとCRMシステム間のデータ交換など、時間的な制約のないシステム統合の管理です。
CRMが顧客の更新情報、需要予測、その他のデータをERPに継続的に送信する一方で、ERPはこれらのデータの処理をピーク時以外の時間帯に行うことができます。このストラテジーは、システムの性能と参考情報最適化を向上させます。一方、非同期アプローチは、顧客がサービスへの即時アクセスを期待するフロントエンド・アプリケーションには理想的ではない可能性があります。
他のEAIプラットフォームは同期データ・フローを使用し、アプリケーションがサービスにAPI呼び出しまたはリクエストを行い、応答を待ちます。このプロセスはより迅速で直接的です。その理由の1つは、リクエストの速度を低下させるキューがないためです。
ただし、同期処理ではタスクを順番に完了する必要があるため、大量のシナリオではレイテンシーが発生する傾向があります。サービスも密結合されており、独立性が低くなります。同期アプローチは、フロントエンド・サービスやリアルタイム・ビジネス・アプリケーション、特に即時の対応を必要とするサービス(注文処理前の在庫管理ソフトウェアの確認など)によく使用されます。
最新のEAIプラットフォームの多くは、さまざまな統合ニーズを満たすために、同期データ・フローと非同期データ・フローの両方を組み込んでいます。
EAIアーキテクチャーは、接続を促進するために使用されるモデル、コンポーネント、プロトコルなど、統合エコシステム内でアプリケーションとサービスがどのように通信するかを定義する青写真です。EAIパターンは一般に、特定のルーティング、エンドポイント、メッセージの構造など、より詳細な設計アプローチを記述します。
ソフトウェア・アーキテクトであるGregor HohpeとBobby Soulfによる2003年の著書では、65の統合パターンが特定され、どのような統合が可能か、そしてそれをどのように実装するかについての共通言語が開発者に提供されました。ただし、これらのパターンの多くは最新のEAIプラットフォームでは抽象化されているため、この概要ではより広範なアーキテクチャー・スタイルに焦点を当てます。
多くの場合、複数のアーキテクチャー・アプローチが組み込まれており、それぞれがシステム内の異なるレイヤーや機能をサポートしています。一般的な統合アーキテクチャーには以下が含まれます。
ポイントツーポイント統合では、多くの場合、API、ミドルウェア、またはカスタム・コードを使用して 2つ以上のアプリを接続し、集中管理プレーンを使用せずにデータを直接交換できるようにします。このアプローチは、セットアップと保守が比較的簡単なため、少数のサービスしか含まないシステムに適しています。
しかし、より大規模なレベルでは、ポイントツーポイントの接続が複雑になり、過度に複雑になることがあります。これはスパゲッティ統合と呼ばれる現象です。データ交換を管理する仲介手段がないため、性能のボトルネックの特定やトラブルシューティングが困難になります。また、各接続に対する監視が限られているため、ポイントツーポイント・アプローチはセキュリティや最適化の問題に対して脆弱です。
最後に、システム内の統合ごとに個別に構成する必要があるため、ロールアウトが課題になります。組織はポイントツーポイント統合から始めるかもしれませんが、オペレーションを拡大するにつれて、より成熟した統合アプローチに進化するかもしれません。
ハブ・アンド・スポーク・モデルでは、複数のシステムまたはサービス(スポーク)が中央ハブに接続されます。ハブはサービス間の接続を管理するため、相互に直接やり取りする必要はありません。
多くの場合、中央ハブは、データ交換を指示および管理する上位ミドルウェア・ソリューションであるエンタープライズ・サービス・バス(ESB)の形式をとります。ハブの役割には、ルーティング、ガバナンス、認証、モニタリング、データ変換などが含まれます。ESBが管理タスクを処理する一方で、統合MOMは通常、JMSやMQTTなどのプロトコルを使用してデータを転送します。あるいは、ハブ・アンド・スポーク・アプローチでは、APIオーケストレーションのためにAPI Gatewayを使うことができます(ゲートウェイがハブでAPIがスポーク)。これにより同期通信が可能になり、多くの場合、転送のメカニズムとしてHTTPが使用されます。
ハブ・アンド・スポークのアプローチは、特に数十、数百ものサービスを主要な機能とする複雑なデプロイメントにおいて、ポイントツーポイントのアプローチよりも効率的でResilient® であることがよくあります。これらのシステムは、すべてのやり取りが共有管理プレーンを通じて行われるため、保守と管理も容易になります。最後に、統合サービスに影響を与えることなく、新しいアプリケーションを追加できます。
ただし、大きな欠点は、すべてのサービスが集中管理プレーンに依存しているため、中央ハブのエラーがシステム全体に影響を与える可能性があることです。
サービス指向アーキテクチャー(SOA)では、サービスは共通のポリシーと標準に基づいて調整されますが、疎結合で自己完結型であるため、再利用性と相互運用性が促進されます。サービスの実行に必要な内部コードやデータを公開することなく、契約を通じて機能や能力を共有することで、見つけやすさを向上させています。
たとえば、組織の支払い処理サービスを新しいアプリケーションに追加することができます。開発者はサービスを最初から再構築する必要がありません。欠点としては、実装と保守にコストがかかることや、システムの複雑化により性能が低下し、セキュリティー上の脆弱性が生じる可能性があることなどが挙げられます。
プラットフォームに依存しない設計思想により、SOAは任意のアーキテクチャーで使用できます。たとえば、ハブ・アンド・スポーク・モデルに適用した場合、中央ハブはインタラクションの管理を次に進むますが、サービスでビジネス機能を記述できるため、開発者はインタラクションの機能を事前に知らなくても、シームレスに組み合わせて再利用できます。
マイクロサービスは、SOAのコアとなる原則をベースにしながらも、より新しくクラウドネイティブな主要な機能を採用しています。SOAでは、すべてのサービスが厳密に定義された標準を共有する必要があるため、システムの柔軟性が低下し、速度が低下しやすくなります。
一方、マイクロサービスは、(多くの場合APIの使用による)軽量のトランスポートを優先し、エンドポイント自体がビジネス・ロジックを実装し、リクエストを処理します。このアプローチにより、各サービスの自律性が高まり、個々のチームが管理するサービスの内部ガバナンス、デプロイメント、ストレージのアプローチを指示できるようになります。この2つのアプローチは、適用範囲も異なります。SOAは通常、企業レベルのアプリケーションを扱いますが、マイクロサービスはより細かく、個々のサービスをより小さなコンポーネントに分割することが多いです。
最後に、SOAはサービス間の通信を促進するためにESBを頻繁に使用しますが、マイクロサービスはAPI Gatewayまたはサービス・メッシュに依存することがよくあります。マイクロサービスは急速に主流となりつつあり、2023年のGartner社の報告によると、現在74%の企業がマイクロサービスアーキテクチャーを利用しており、さらに23%が将来的に利用する計画があると答えています。
メッセージにはアクションやリクエストが含まれている場合がありますが、イベントは注目すべきアクションが発生したことを示す静的な指標です。イベント駆動型アーキテクチャーにより、サービス同士が効率的かつ安全にEvent Notificationsを交換できるようになります。
通常、アプリケーションはイベントをイベント・ブローカーに送信し、イベント・ブローカーがイベントを適切なサービスに配信します。コンシューマーは購読するイベントを選択できるため、自分の機能またはビジネス・ニーズに関連するレコードのみが受け取られます。
たとえば、eコマース企業は、イベントを使用して、顧客が購入するたびにEメール・サービスに通知する場合があります。Eメール・サービスが販売を示すEvent Notificationsを受信すると、購入者に注文確認を自動的に送信します。一方、分析データベースは、ダウンタイムや性能に関連するイベントを購読するして、関連するデータポイントを収集する場合があります。
イベント駆動型フレームワークのメリットの1つは、サービスがイベントがどのように使用されているか、またはどのコンシューマーが使用しているかを理解する必要がなく、イベント・ブローカーにイベントを報告する方法のみを把握していることです。イベント駆動型のアプローチは、開発者がイベント報告メカニズムに干渉することなくサービスを複製したり削除したりできるため、拡張も簡単です。
しかし、適切な管理がなければ、イベント駆動型プラットフォームは過剰に報告したり、意図せずにイベントの重複を送信したりする可能性があり、コンシューマーがイベントを理解するのが難しくなります。また、組織の規模が拡大するにつれて、性能向上のためにコンシューマー・インスタンスを追加することがよくあります。しかし、このようなサービスの急増により、開発者がエラーを切り分けてトラブルシューティングを行うことがより困難になる可能性があります。
最後に、イベント駆動型プラットフォームは遅延がエクスペリエンスする可能性があるため、リアルタイムのデータ交換には理想的ではありません。
大まかに言うと、iPaaSはEAIの下にあります。これはエンタープライズ・アプリケーションを統合するための新しいクラウド・ベースのモデルです。サービスとしての統合プラットフォーム(iPaaS)は、通常は外部ベンダーが管理するクラウド・ベースの統合ツールを指します。例としては、IBMのwebMethods Hybrid統合、Salesforce社のMuleSoft、Microsoft社のAzure統合サービスがあります。
iPaaSプラットフォームは、多くの場合、生成的な機能、事前構築されたコネクター、低コードまたはノーコードの開発ツール、IoT(モノのインターネット)、その他の最新のイノベーションを使用しています。iPaaSプラットフォームは、多くの場合サーバーレスまたはコンテナ化されたアーキテクチャー上で動作し、接続を円滑にするためにオンプレミスのESB(容量が大きく、整合性が崩れやすい)に依存しないため、柔軟で軽量な傾向があります。
主な魅力の1つは、組織がカスタム接続の構築に時間と参考情報を費やす必要がなく、代わりにiPaaSプラットフォームによって提供される上位のインフラストラクチャーに依存できることです。iPaaSは、ERPやCRMソフトウェアなど、他のSaaS製品と一緒にパッケージ化されることもあります。
EAIは古い従来のアプローチであり、ほとんどの場合はオンプレミスまたはハイブリッド・アーキテクチャーで管理されます。EAIの主な利点の1つは、企業が統合を全面的にコントロールできることです。このアプローチは、法律や医療などの規制の厳しい業種・業務で好まれる可能性があります。ITチームは、サード・パーティーのiPaaSプラットフォームよりも深いレベルのカスタマイズと監視を必要としています。
iPaaSの人気が高まっているにもかかわらず、2024年のFortune Business洞察レポートによると、80%の企業はまだ少なくとも一部の統合を社内で構築しています。大規模な組織では、さまざまなオーケストレーション・レイヤーを自動化するために、EAIとiPaaSを組み合わせて使用することがよくあります。
EAIプラットフォームが主に企業内部でのデータ共有を支援するのに対し、電子データ交換(EDI)は、請求書、謄本、出荷通知などの情報を組織間で標準化し、転送を容易にするもので、物理的なペーパーワークに取って代わります。EDIトランザクションの歴史は、官公庁・自治体や企業がデータ交換を自動化し始め、手作業によるデータ入力への依存を減らし始めた1960年代にさかのぼります。
EDIは専用のプロトコルを使用して、企業が規制や国際標準へのコンプライアンスを維持できるようにします。たとえば、HIPAAでは、組織はセキュリティー指向のX12プロトコルを通じて米国のヘルスケア・データを交換することが義務付けられていますが、国際的な商取引は多くの場合、EDIFACT世界標準を通じて行われます。
Enterprise参考情報プランニングは、人参考情報、Product Lifecycle Management、財務、その他のビジネス・プロセスを一元化された共有データベースに統合し、内部システム間の接続性とデータの一貫性を向上させます。ERPプラットフォームは多くの場合、それぞれが異なるビジネス機能を表す複数のエンタープライズ・モジュールで構成されています。これらのモジュールは、共通のビジネス目標を達成するために連携しながら、異なるタスクを実行できます。
EAIとERPはどちらも統合をサポートしますが、組織のテクノロジー・スタックの異なるレベルで動作します。EAIは個々のアプリケーション間のブリッジまたはコネクターとして機能しますが、ERPは組織が複数のビジネス機能にアクセスできる統合インターフェースを提供します。
各エンタープライズ・モジュールは、一元化されたアプリケーション・スイートに密接に結び付けられているため、ERPシステムの更新や交換は運用上困難であり、コストがかかる可能性があります。一方、EAIはミドルウェアまたはAPIに依存しており、多くの場合、データの流れを中断することなく再構成できるため、段階的に実装できます。
組織では、多くの場合、EAIとERPプラットフォームを組み合わせて使用し、ERPシステムはコア・ビジネス機能を管理し、EAIプラットフォームは、ERPプラットフォームと分析プラットフォームやCRMなどの他のコンポーネントとの間の接続を処理します。
ビジネス・システムが分離され、通信できなくなると、セキュリティーの脆弱性、データ・サイロ、非互換性が発生する可能性があります。EAIストラテジーがなければ、組織は接続を維持するために広範なカスタム・コーディング、継続的な保守、手動データ入力に頼らなければならず、脆弱な統合につながる可能性があります。EAIシステムは、以下の方法でこれらの障壁の克服を支援します。
EAIは、組織全体でリアルタイム(またはほぼリアルタイム)のデータ同期を可能にすることで、データ・フローと可視性を向上させるのに役立ちます。これにより、サービスは自律性を維持しながら、組織全体からツールやデータ・ソースにアクセスできるようになります。
この同期により、チームは複数のサービスにわたって自動化を開発できるようになり、ワークフローが加速され、人的エラーが削減されるため、プロセス自動化が向上します。データ統合は、チームが異種のソースから関連情報を収集して分析するのに役立つため、意思決定の改善につながります。
たとえば、CRMは過去の販売データを統合された在庫管理プラットフォームに送信して、チームが特定の期間に在庫をどれだけ注文する必要があるかを決定するのに役立ちます。
レガシー・システムを廃止または交換すると、クリティカルなビジネス機能が中断され、不整合が生じ、コストの高騰につながる可能性があります。
規制の厳しい業種・業務の組織は、法律や業種・業務標準へのコンプライアンスを維持するためにレガシー・アプリケーションに依存している場合があります。また、古いデータベースにあるクリティカル・データ・ストアは、新しいシステムに移行するのが難しい場合があります。
EAIはレガシー・アプリケーションの寿命延長に役立ちます。組織はこれらのアプリケーションとプラットフォームを次に進むことができるように、古いプロトコルを互換性のある最新の形式に変換し、レガシー・システムを新しいプロトコルと接続します。
EAIプラットフォームは統合の複雑さを軽減するのに役立ちます。組織は、多くのポイントツーポイント接続を構築して維持するのではなく、iPaaSソリューションやESBなどの統合プラットフォームを使用して、一元化された統合レイヤーを通じてアプリケーションを接続できます。これらのソリューションに含まれることが多い、事前構築済みのコネクターや再利用可能な統合パターンも、システム接続の高速化に役立ちます。
最後に、EAIは拡張性と柔軟性を向上させることができます。疎結合により、アプリケーションの交換や新しいテクノロジーの採用が容易になります。組織は、統合アーキテクチャーを全面的に刷新することなく、CRMシステムを置き換えたり、新しいeコマース・プラットフォームを追加したりすることができます。
EAIはまた、更新がそれぞれのサービスだけでなくシステム全体にどのように影響するかをより可視化できるため、チームが展開をより適切に調整するのにも役立ちます。
EAIはビジネス機能を効率化できる一方で、システムの複雑さや運用上の障害をもたらす可能性もあります。一般に、次のような課題があります。
EAIプラットフォームはビジネスのほぼすべての領域に関わることができるため、組織はEAIプラットフォームに依存する可能性があります。新しいEAIプラットフォームへの移行は法外なコストがかかり、移行期間中にデータ損失が発生する可能性があります。
これらの課題を軽減するために、組織は、一般的にカスタマイズ、再構成、再利用が容易なマイクロサービスやイベント駆動型アーキテクチャーなどのモジュール式で柔軟な統合パターンを優先できます。一方、データ仮想化は、サービスや管理プレーンが変更されても、組織がクリティカルなデータを維持するのに役立ちます。
EAIプラットフォームはサービス間の新しい接続を導入するため、ガバナンス、監視、トレーサビリティ、トラブルシューティングがさらに困難になる可能性があります。
保守には専門知識が必要であり、従来のポイントツーポイントのアーキテクチャー・アプローチと比較してコストが高くなる場合があります。最新システムとレガシー・システム間の統合は新しいデータ洞察を可能にしますが、これらのシステム間のバージョン管理は運用上困難になる可能性があります。
組織は、サービスを個別のドメインに分割して、アプリケーションが関連するサービスとのみデータを共有するようにすることで、この複雑さに所在地できます。最新のノーコード・オートメーションと明確に定義されたデータ契約は、オペレーションの合理化にも役立ち、チームが事前知識を必要とせずにデータを交換できるようにします。
ESBとAPI Gatewayに依存するEAIプラットフォームでは、すべてのやり取りを共有ルーティング・レイヤーを介して行う必要があるため、データ・フローの問題がエクスペリエンスする可能性があります。
たとえば、組織がより大規模なトラフィックや新しい主要な機能に対応するためにエンドポイントを追加する必要がある場合、そのような更新によってレイテンシーやその他の性能の問題が意図せず発生し、システムの負担が大きくなる可能性があります。
組織は、リアルタイム・データに基づいて規模を調整するキャッシュと自動スケーリングを実装することで、ボトルネックの可能性を減らすことができます。分散型の水平アーキテクチャー、非同期データ共有、データをソースに近い場所で処理するエッジ・フレームワークも、より高速でResilient® な統合に貢献します。
EAIは数十年前の概念ですが、今日のEAIプラットフォームには、相互運用性、性能、レジリエンスを向上させるために最新のイノベーションがますます組み込まれるようになっています。チームは現在、生成AIを使用して、不整合や失敗に自動的にフラグを立てたり、コミュニケーション・フローを中断する前にそれらを積極的に修正プログラムしたりしています。機械学習は複雑なオートメーションのパイプラインをOrchestrate® し、ワークロードや不整合を減らすこともできます。
EAIは分野としてより身近な存在になってきており、チームはローコードで事前構築されたコネクターとの統合を設計できるようになりました。サーバーレス・システムでは、組織はクラウド、ハイブリッド、オンプレミスの環境を柔軟に横断できます。また、APIとマイクロサービス指向のアーキテクチャーによって、発見性と再利用性が向上します。
iPaaSソリューションの出現と普及により、組織は必要な統合サービスを購読することで、コストが削減され、時間のかかる管理タスクから解放されます。
AIを活用し、インテリジェントな自動化を実現するAPIによって駆動されるため、進化するビジネス・ニーズにシームレスに適応する、動的でスケーラブルな統合を可能にします。
アプリケーションとシステムを接続して重要なデータに迅速かつ安全にアクセスする IBM 統合ソリューションにより、ビジネスの可能性を最大限に引き出します。
エージェント型AIの時代にハイブリッドクラウドの価値を最大限に引き出しましょう。