上一个–内容过滤器|索引|下一个–规范化器

本周我们将研究称为索赔检查的模式。

内容过滤器模式从有效负载中过滤出不必要的元素或项目。如果在以后的步骤中需要这些过滤掉的信息呢？索赔检查模式可用于提取过滤出的信息。在ClaimCheck模式中，企业管理软件排行，有效负载在过滤出之前存储在持久位置。用于检索所存储的有效负载的唯一密钥被附加到消息上，以便需要过滤信息的任何未来步骤都可以检索该信息。

在CPI中，索赔检查可以使用数据存储或多播组件来实现。

方法1：数据存储

使用数据存储进行索赔检查

集成流程与内容过滤模式中使用的流程类似，添加了索赔检查步骤。

这里，集成流程使用计时器启动事件立即启动，获得订单号10248从OMS（Northwind）使用命令消息模式，将命令写入数据存储，应用内容过滤器，使用消息转换器模式将负载映射到IDoc格式，将IDoc发送到ECC。现在，有效负载包含来自ECC的响应。然而，hadoop大数据，报告系统需要包含订单信息的完整负载。因此，我们使用之前存储的Get操作检索完整的订单，并使用HTTP接收器适配器将其发送到报告系统。

这里是写入操作的配置：

这里是Get操作的配置：

这里，Order的唯一键OrderID作为数据存储中的唯一键。仅使用OrderID，大数据下，就可以从数据存储中检索整个订单信息。

方法2：顺序多播

使用多播进行索赔检查

这里，trustdata大数据，集成流立即使用计时器事件启动，并使用命令消息模式获取订单。声明检查实现仅在多播中完成。顺序多播导致ERP分支上的步骤在其切换到报告分支之前发生。当它切换到报告分支时，ERP分支启动前的有效负载被恢复。

在使用多播的索赔检查图中，数字表示步骤，颜色表示消息的内容；相同的颜色表示完全相同的内容。如图所示，步骤6（深绿色消息）发生在步骤5（浅蓝色消息）之后，但是步骤6与步骤1（深绿色消息）具有相同的消息。

顺序多播的这种行为类似于在存储和检索整个负载时索赔检查的工作方式。

上表中的数据存储与多播

，看起来数据存储正在赢得这场战役。我的指导方针是：

请在下面的评论中告诉我你的想法。你会在其他标准上权衡这两种方法吗？

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希望对您有所帮助，大数据治理平台，Bala