Ive skończył się dzień 2 SZYBKIE szkolenie w słoneczny Needham, MA, i jestem pęknięcie z pomysłów (który wszystkich klas dobry trening nie do mnie). Jeden szczególny aspekt szybko ma mnie myślenie i chciałem to napisać, chociaż ono był wciąż świeże i normalne codzienne "rzeczy" pchnął go z mojej głowy.
Mamy SharePoint WSS 3.0 / Mech realizatorów twarz często trudny problem z projektu programu SharePoint rozs¹dnie sklejony: Jak zrobić, aby wszystkie dane nieoznakowane ładowane do programu SharePoint, tak, że pasuje w naszej architektury doskonale zaprojektowane informacje?
Dość często, to nie jest taki trudny problem bo mamy zakres sobie kłopotów: "Nie dbam o coś więcej niż 3 miesiąca życia." "My załatwię wszystko, co stare rzeczy z wyszukiwania słów kluczowych i będzie do przodu zrobimy to we właściwy sposób…" Itp.
Ale, co się stanie, jeśli nie mamy zakres sobie kłopotów i patrzymy na 10 tysięcy lub 100 tysięcy (lub nawet milionów) z dokumentów — ładowanie i znakowanie jest nasze pobożne życzenie?
SZYBKO może być odpowiedź.
FAST proces wyszukiwania zawiera wiele ruchomych części, ale to jest jeden widok uproszczony:
- Proces robota wygląda na zawartość.
- Znajdzie treści i rękach procesowi brokera, który zarządza puli procesorów dokumentu.
- Proces ręce to jeden z procesorów dokumentu.
- Procesor dokument analizuje dokument i poprzez proces rurociągu, analizuje bejeezus z dokumentu i rękach proces typu konstruktora indeksu.
Na statek szybki, Mamy dużo kontroli nad tym dokumentem przetwarzanie rurociąg. Możemy mieszać i łączyć o 100 składniki potoku i, najbardziej ciekawe, możemy pisać własne składniki. Jak mówię, SZYBKI jest analiza dokumentów, co w jaki sposób ale niedziela i kompiluje wiele przydatnych informacji na temat tych dokumentów. Te szalone szybko ludzie są wyraźnie szalony i obsesyjne o analizy dokumentu, ponieważ mają narzędzi i/lub strategii naprawdę klasyfikowania dokumentów.
Tak … za pomocą szybko w połączeniu z własnego niestandardowego składnika potoku, możemy pobrać wszystkie te informacje kontekstu z szybko i karmić go powrotem do MOSS. Może go coś takiego:
- Dokument jest podawany na szybko z MOSS.
- Normalny dokument szybko crazy obsesyjne analizy i kategoryzacji dzieje.
- Własnego niestandardowego składnika potoku spada niektóre z tych informacji kontekstu się do bazy danych.
- Proces naszego projektu odczytuje informacje kontekstu, sprawia, że niektóre decyzje dotyczące tego dokumentu MOSS w naszym IA i oznacza przy użyciu usługi sieci web i model obiektów.
Oczywiście, nie ma takiego zautomatyzowany proces może być doskonały, ale dzięki obsesyjne (i ewentualnie insane-but-in-a-good-way szybko ludzie), może mamy prawdziwe walki strzał w proces naprawdę skuteczne masy ładunku, to więcej niż tylko wypełnić bazy danych SQL z kilka ledwo można wyszukiwać dokumenty.
</koniec>
