Arquitectura de cubos Odoo:
Enviado por hijitus • 7 de Junio de 2019 • Tesis • 342 Palabras (2 Páginas) • 220 Visitas
Arquitectura de cubos Odoo:
En Odoo la información se encuentra normalizada, ya que es un ERP y no un sistema de soporte de decisiones, por ende no es posible reutilizar su estructura para modelos desnormalizados como poseen los Datamarts y DataWarehouse.
Cualquier desarrollo de un nuevo Datamarts (como es el caso de contabilidad) deberá seguir un desarrollo natural de diseño y extracción de datos, para lo cual hay varias opciones a evaluar.
Principales alternativas de extracción de datos desde Odoo.
- API-Odoo
Odoo proporciona una API abierta a través de una serie de protocolos de web service estándar.
Mas información:
https://www.odoo.com/documentation/9.0/api_integration.html
- Hadoop
En este caso la tarea se apoya en el ecosistema de Hadoop, específicamente Sqoop que se conecta a través de JDBC a la base PostgreSQL subyacente de Odoo.
[pic 1]
OpenERP ETL Client Library
Librería de Python que forma parte del ecosistema Odoo y soporta mapeo dinámico de campos y valores.
Más información:
https://www.odoo.com/apps/7.0/etl/
- Enfoque “middleware”
Pentaho Kettle, Mule o Zato ESBs, y Talend son ejemplos de soluciones con un enfoque “middleware” que nos permite integrar datos desde odoo. Todas ofrecen un alto rendimiento y menores costos de mantenimiento a largo plazo, aunque el costo inicial eventualmente podría ser mayor.
Ejemplo de transformación Penaho Kettle:
[pic 2]
- Servicios de Odoo
Odoo ofrece una arquitectura de servicios (XML-RPC y JSON-RPC) , los cuales se pueden usar con Python, Ruby, PHP y Java. Podemos ver ejemplos en:
https://www.odoo.com/documentation/11.0/webservices/odoo.html
Al utilizar este enfoque, los desarrolladores acceden a Odoo de la misma manera que el cliente dentro del Servidor de aplicaciones, es decir no se accede de manera directa a la base de datos
[pic 3]
Conclusión:
El poder de la integración de datos y Open ERP
Se trata de conectar a su gente uniendo sistemas y datos dispares. Las mejores prácticas de integración de datos de código abierto permitirán a sus ejecutivos simplificar y aumentar la confianza en sus decisiones. Los integradores de código abierto armarán a sus equipos para tomar decisiones mejores, más rápidas y más precisas para aumentar la eficiencia de la organización y la satisfacción de sus partes interesadas.
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