Sem končal dan 2 HITRO usposabljanje v sončni Needham, MA, in sem obilico idej (katere vse dobre usposabljanje razrede storiti, da me). Poseben vidik hitro me je razmišljanje in sem hotel napisati, medtem ko je bil še vedno sveže in normalno vsakodnevno "stvari" potisnil iz moje glave.
Smo SharePoint WSS 3.0 / MAH izvajalci pogosto soočajo težko problem z razumno velikih projektov SharePoint: Kako bomo vse neoznačene podatki, naloženi v SharePoint, tako da se je vse sodi v naše oblikovno dovršeno informacijske arhitekture?
Dovolj pogosto, to ni tak problem, težko, ker smo sami obseg iz težav: "Ne skrbi nič več kot 3 mesecev." "Mi bomo poskrbeli za vse, stare stvari s ključno besedo iskanja in tekoč naprej bomo to storiti na pravi način…" Itd.
toda, Kaj se zgodi, če smo sami ne morete obsegu iz težav in smo iskali na 10 tisoč ali 100 tisoč (ali celo milijone) dokumenti — nakladanje in označevanje je naše pobožni želji?
HITRO lahko odgovor.
Je hitro iskanje proces vključuje veliko gibljivih delov, vendar en poenostavljen pogled je to:
- Iskalnik proces izgleda za vsebino.
- Najde vsebino in roke, da proces posrednik, ki upravlja bazen dokument predelovalcev.
- Posrednik proces roke off enega dokumenta predelovalcev.
- Procesor dokument analizira dokumenta in procesom cevovoda, analizira bejeezus iz dokumenta in roke indeks builder vrste proces.
Na zvezdne hitro, imamo veliko nadzora nad cevovod obdelave dokumenta. Mi lahko premeša in se ujemajo o 100 cevovodni komponent in, najbolj zanimivo je, lahko pišemo lastnimi deli. Kot sem rekel, HITRO je analiziranje dokumentov, ki vsak način ampak nedelja in pripravlja veliko koristnih informacij o teh dokumentov. Ti nori ljudje hitro so jasno noro in obsesivno o dokument analize, saj imajo orodja in/ali strategij za res kategorizirate dokumente.
Tako … z uporabo hitro v kombinaciji z lastne komponento po meri cevovoda, lahko zgrabi vse to kontekstne informacije iz hitro in feed nazaj na mah. Morda gre nekako takole:
- Dokument se dovaja v hitro iz MOSS.
- Normalno obsesivno noro hitro dokument razčlenjevanju in kategorizaciji zgodi.
- Lastne komponenta po meri cevovoda pade nekaj kontekstu informacij off z zbirko.
- Proces oblikovanja lastne bere kontekstne informacije, nekaj odloča o tem, kako zdrav MOSS dokumenta v naše IA in označi ga z uporabo spletnih storitev in predmetnega modela.
seveda, No takšno avtomatiziran proces je lahko popoln, ampak hvala za obsesivno (in morda insane-but-in-a-good-way hitro ljudi), lahko imamo pravi boj strel na resnično učinkovito masne obremenitve proces, ki je več kot le napolniti zbirko podatkov SQL s kupom komaj iskanje dokumentov.
</namen>
