Mashups+AJAX打造全新Web开发

要深入了解什么是 mashup，就应该了解一下这个单词的起源：它源于流行音乐，mashup 是从两首不同的歌曲(通常属于不同的流派)中混合演唱和乐器的音轨而构成的一首新歌。在Mashup 流派中，我们探索了流行的 mashup，

　　一.简介

　　一种新型的基于 Web 的数据集成应用程序正在 Internet 上逐渐兴起。通常用术语 mashup表示，它们的流行萌芽于对交互式用户参与和集成第三方数据的类似于科学怪人方式的重视。我们使用萌芽一词是有一定原因的;mashup Web 站点的特点就表现为它正在 Web 上扎根发芽，它们利用了从组织边界之外的数据源获取的内容和功能。

　　mashup 这种隐晦的数据集成定义当然不是非常严格。要深入了解什么是 mashup，就应该了解一下这个单词的起源：它源于流行音乐，mashup 是从两首不同的歌曲(通常属于不同的流派)中混合演唱和乐器的音轨而构成的一首新歌。与那些 “bastard pop” 歌曲类似，mashup 也是内容的一种不常见的创新组合(通常都源自于无关的数据源)，这都是人工进行合成的(而不是通过计算机来合成的)。

　　那么，mashup 看起来到底是什么样子呢?ChicagoCrime.org 的 Web 站点上有非常直观的例子，它解释了地图 mashup到底是什么。最初广泛流行起来的 mashup 之一是一个 Web 站点，它将芝加哥警局在线数据库中的犯罪记录与 Google Maps 上的地图复合在一起。用户可以与 mashup 站点进行交互，例如告诉它在图形界面上显示一个包含图钉的地图，图钉展示南加州最近所有入室抢劫案件的详细信息。这种概念和呈现方式非常简单，犯罪和地图数据复合之后提供的可视化的功能非常强大。

　　在Mashup 流派中，我们探索了流行的 mashup，包括地图 mashup。简要介绍了与 mashup 的构建和操作有关的技术前景。技术挑战和社会挑战部分分别介绍了影响mashup 的主要技术挑战和社会挑战。

　　二.Mashup类型

　　在本节中，我们将简要介绍对出名的 mashup 类型进行的一些调查。

　　地图 Mashup

　　在这个阶段的信息技术中，人们搜集大量有关事物和行为的数据，二者都常常具有位置注释信息。所有这些包含位置数据的不同数据集均可利用地图通过令人惊奇的图形化方式呈现出来。mashup 蓬勃发展的一种主要动力就是 Google 公开了自己的 Google Maps API。这仿佛打开了一道大门，让 Web 开发人员(包括爱好者、修补程序开发人员和其他一些人)可以在地图中包含所有类型的数据(从原子弹灾难到波士顿的 CowParade 奶牛都可以)。为了不落于人后，Microsoft(Virtual Earth)、Yahoo(Yahoo Maps)和 AOL(MapQuest)也很快相继公开了自己的 API。

　　视频和图象 Mashup

　　图像主机和社交网络站点(例如 Flickr 使用自己的 API 来共享图像)的兴起导致出现了很多有趣的 mashup。由于内容提供者拥有与其保存的图像相关的元数据(例如谁拍的照片，照片的内容是什么，在何时何地拍摄的等等)，mashup 的设计者可以将这些照片和其他与元数据相关的信息放到一起。例如，mashup 可以对歌曲或诗词进行分析，从而将相关照片拼接在一起，或者基于相同的照片元数据(标题、时间戳或其他元数据)显示社交网络图。另外一个例子可能以一个 Web 站点(例如 CNN 之类的新闻站点)作为输入，并在新闻中通过照片匹配而将照片中的内容以文字的形式呈现出来。

　　搜索和购物 Mashup

　　搜索和购物 mashup 在 mashup 这个术语出现之前就已经存在很长时间了。在 Web API 出现之前，有相当多的购物工具，例如 BizRate、PriceGrabber、MySimon 和 Google 的 Froogle，都使用了 B2B 技术或屏幕抓取的方式来累计相关的价格数据。为了促进 mashup 和其他有趣的 Web 应用程序的发展，诸如 eBay 和 Amazon 之类的消费网站已经为通过编程访问自己的内容而发布了自己的 API。

　　新闻 Mashup

　　新闻源(例如纽约时报、BBC 或路透社)已从 2002 年起使用 RSS 和 Atom 之类的联合技术来发布各个主题的新闻提要。以联合技术为基础的 mashup 可以聚集一名用户的提要，并将其通过 Web 呈现出来，创建个性化的报纸，从而满足读者独特的兴趣。Diggdot.us 正是这样的一个例子，它合并了 Digg.com、Slashdot.org 和 Del.icio.us 上与技术有关的内容。

　　三.技术挑战

　　与其他数据集成领域一样，mashup 开发也充斥着许多亟待解决的技术挑战，随着 mashup 应用程序特性和功能的进一步丰富，这种挑战也变得更加严峻。本节简单介绍了一些挑战，其中有些挑战目前已经能够解决或缓解，而其他问题依然没有解决。

　　数据集成挑战：语意和数据的品质

　　品质调查显示，当今的企业 IT 首要关注的问题就是是企业虚拟组织中的数据集成。(在这种情况中，我们使用了 虚拟组织(virtual organization)这个术语表示很多联合业务单元的组合，每个业务单元都包含在自己的管理域中。)与很多发现自己忙于集成传统数据源的企业 IT 管理人员一样(例如，创建可以反映当前业务状况的企业仪表板)，mashup 开发人员需要面对类似源自于在异构数据集之间共享语义的挑战。因此，要了解 mashup 开发人员是如何为此作出准备，只需了解企业 IT 所面临的集成挑战。

　　例如，我们必须设计数据模型之间的转换系统。在将数据转换成通用的格式时、在映射不完整时(例如，一个数据源可能有一个模型，其中一个地址类型包含了一个国家字段，而另外一个模型中没有这个字段)，我们必须进行一些合理的假设。尽管已经面临这些挑战，但是 mashup 开发人员可能并不是源数据模型领域的专家，因为这些模型可能是第三方的产品，这些合理的假设可能并不直观清晰，这更加剧了挑战的严峻性。

　　除了缺少数据和映射不完整之外，mashup 设计者可能会发现他们希望集成的数据并不适合进行机器自动化处理;这将带来很多净化工作。例如，执法逮捕记录可能不一致：记录中可能为名字使用了常用的缩写形式(例如，一条记录中使用的是“mkt sqr”，另外一条记录中使用的是“Market Square”)，这使得关于等同性的自动推理变得非常困难，即使采用很好的启发式规则也很难实现。语义建模技术，例如 RDF，可以帮助简化对不同数据集之间自动进行推理所面临的问题，这些数据集是内嵌在数据存储介质中的。对于传统的数据源来说，通常需要投入大量人力物力，进行分析和数据净化工作，然后才能将其用于语义建模技术。