過去10年間、ビジネスとOdooパートナーは、Odooプラットフォームの能力をますます認識してきました。 Odoo プラットフォーム。
彼らは、Odooが既存のシステムとシームレスに統合できるだけでなく、常に進化するXML-RPC APIによる改善されたコミュニケーションも提供していることを発見しました。Odooのドキュメンテーションには、シームレスな統合のためのOdoo REST APIの使用方法に関する詳細な情報が提供されています。
これにより、Magento、WordPress、またはカスタムビルトのレガシーソリューションなど、他のシステムとデータを同期するために設計されたOdooアプリケーションの急増が生じました。
DACO：Odoo APIを超えて
Odoo REST APIを使用すると、日付時刻、整数、文字、many2oneなどのフィールドを含むデータの取得と操作が可能です。また、複数のレコードに対する操作をサポートし、現在のユーザーの情報にアクセスすることもできます。
API統合の数多くの利点を否定することはできません：
- 手動のデータ処理と操作の排除。たとえば、Odooで作成された請求書は自動的に別のシステムに送信されて支払い処理に使用され、手動のデータ入力の必要性がなくなります。
- ビジネスユーザーがさまざまなシステム間で自動化されたパイプラインとプロセスを構築できるようにすること。
- スケジュールされたまたはリアルタイムのシステム間の相互作用により、データを取得して更新し、すべてのシステムが同じデータにアクセスして処理できるようにします。
- 各データ交換は、交換されるデータ、処理方法、交換のタイミングを決定する一連のパラメータによって定義されます。
- 24時間365日の利用可能性により、最適化された応答時間が実現され、データ処理の遅延がなくなります。
これらの機能と利点は、Odoo Onlineにも適用されることに注意する価値があります。
これらの利点は、小規模から中規模の展開においては否定できませんが、大企業のクライアント向けの大規模な統合では、より堅牢なアプローチが必要であることがすぐに明らかになりました。
この問題はOdooに特有のものではありません。大量のデータフローとトランザクションを管理する際に、高いデータの正確性、信頼性、速度、拡張性が必要なすべてのシステム統合に適用されます。
Portcitiesでは、数年前にDACOを作成しました。これは、企業のクライアントからの繰り返し発生する課題に対応するためです。
- 複数のシステムとエンティティ間でデータを同期すること。
- 大量のトランザクションを処理すること。
- 機密データを保護するために、パスワード管理のセキュリティは、一貫したアクセシビリティと最適なパフォーマンスを維持するために重要です。
- データとETL（抽出、変換、ロード）の管理のための安全で準拠した集中型システムを実装するには、各データポイントに一意のIDが必要です。
- データ交換のセキュリティを確保するために、各インタラクションは通常、安全なAPIキーを使用して関連するシステムを認証する必要があります。
- DACOを活用した戦略により、不要なデータポイントを削除し、システムのパフォーマンスを向上させることができます。
現実の問題は、標準のOdoo APIとWebフックではこれらの要件を満たすことができないことです。 標準のOdoo API およびWebフックは、これらの要件が重要になると不十分です。
最近、クライアントから、従来のAPI統合アプローチからDACOパワード戦略への移行の利点についての詳細なプレゼンテーションの依頼がありました。 DACOパワード戦略 以下に、明らかになった4つの主要な側面を示します。
- データガバナンスと実行戦略
- キューイング、シーケンシング、および消費プロセス
- データ交換のパフォーマンスとシステムパフォーマンスへの影響
- ソリューションの総合的なスケーラビリティと耐久性
この記事は、これらのトピックを紹介し、ステークホルダーやプロセス所有者に必要なツールと知識を提供し、リスクを最小限に抑えながら統合ロードマップの計画と実行のための情報を提供することを目的としています。
シームレスなデータ統合のDACOの利点
ビジネスがデジタルエコシステムを拡大するにつれて、Odooを他のプラットフォームやシステムと統合することはますます一般的になっています。
Odooを他のプラットフォームやシステムと統合することはますます一般的になっています。
Odoo REST APIを使用すると、HTTPメソッドを使用してOdooとの対話が可能になり、データの取得や操作ができます。
Odooシステム間や他のサードパーティアプリケーションやサービスとの間で複数のデータ交換をオーケストレーションすることは可能ですが、同じ通信チャネルを使用した双方向の交換の増加には多くのデメリットがあります。
- 各送受信システムの利用可能性が制限されています。
- 帯域幅が制限されています。
- 関連するすべてのシステムの処理能力に明確なボトルネックがあります。
同じ通信チャネルを使用したデータ交換の増加により、個々のシステムやサーバーが負荷を受け、利用可能性、帯域幅、処理能力のボトルネックが発生します。
これらの制限は、次のような一連の課題として現れます：
- システムの利用可能性の低下 ：定期的なデータ交換要求により、個々のシステムの稼働時間が減少し、ユーザーやアプリケーションへのサービス能力に影響を与えます。
- 帯域幅の制約 ：データ転送容量がボトルネックとなり、全体的なパフォーマンスが低下し、重要なプロセスが遅延します。
- 処理能力の負荷 ：システムリソースが限られ、応答性に影響を与え、データ処理タスクの遅延が発生します。
データの量とトランザクション速度が増加すると、これらの制限はより顕著になり、次のような結果が生じます：
- データのエラーと不正確さ 不一致と処理の失敗が頻繁に発生し、データの整合性と信頼性が損なわれます。
- パフォーマンスの低下 データの交換速度が低下し、遅延やシステムの遅れ、ユーザーエクスペリエンスのストレスを引き起こします。
- 全体的なシステムの不安定性 これらの問題の累積的な影響により、システムの不安定性や潜在的な停止が発生する可能性があります。
これらの課題に対処し、シームレスなデータ統合を実現するために、企業はDACOに頼っています。DACOは、ポイントツーポイントモデルを統一プラットフォームで置き換える集中管理ソリューションです。
DACOは、以下の包括的な利点を提供します。
- 集中制御と管理 DACOは、すべてのデータフロー、ルート、トリガー、イベントを単一の統合プラットフォームから管理し制御します。この集中的なアプローチにより、すべての統合プロセスの完全な可視性と制御が提供されます。
- 高度な可視性とトラブルシューティング DACOは、接続されたシステム全体でのすべての操作を構築、監視、ログ記録、トラブルシューティングします。すべてのアクションが追跡されるため、積極的なエラー検出、迅速な解決、パフォーマンスの向上が可能です。
- 複雑なワークフローのオーケストレーション DACOは、さまざまな環境全体での成功した操作に依存するトリガーと実行の複雑なシーケンスをユーザーに提供します。このようなオーケストレーションレベルは、複数のシステムをまたがる複雑なビジネスプロセスの管理に必要です。
- システムリソースの保存 データ同期タスクをDACOにオフロードすることで、企業はOdooや他の接続されたシステムの貴重なリソースを解放することができます。これにより、これらのシステムはユーザーインタラクション、データ管理、ビジネスロジックの実行など、自身のコア機能に集中することができます。
- スマートなキューイングと処理 DACOはリアルタイムデータ交換リクエストによるOdooや他のシステムの過負荷を回避します。タスクはキューに入れられ、外部リソースを使用して効率的に処理され、ピーク時のスムーズな運用が保証されます。
DACOは、複雑なポイントツーポイントの接続ネットワークを効率的な中央集約型ハブに変換し、ビジネスがシームレスなデータ統合を実現し、運用を最適化し、システム全体のパフォーマンスと安定性を向上させることができます。 シームレスなデータ統合 システム全体のパフォーマンスと安定性を向上させるために、DACOはデータ交換を複雑なネットワークから一元化されたハブに変換します。
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キューイングと処理（FIFO、ブローカー、およびコンシューマー）
マルチシステム同期において、堅牢なデータ戦略の基盤となるのは、明確に定義された順序とシーケンスの厳格な実装です。
この原則を説明するために、次のシナリオを考えてみましょう。
Odoo1の'res_partner'テーブルでユーザーが新しいクライアントレコードを作成します。しばらくして、同じユーザーがクライアントの名前を変更し、住所の詳細を追加します。
このシナリオでは、別のシステムが別の目的のために完全なクライアント情報を必要とします。
潜在的なイベントのシーケンスを検討しましょう。 標準のOdoo API統合 :
CASE 1: 挿入直後の可用性の問題
- クライアントデータは最初の作成時に挿入されます。
- システムがビジーであり、他のシステムへの同期プロセスがタイムアウトします。
- ユーザーによってクライアントデータが更新されます。
- 更新アクションは他のシステムと同期するために送信されます。
- 他のシステムは最初にクライアントが作成されていないため、UPDATEプロセスが初期のINSERTデータ作成の前に実行されるため、更新を拒否します。
結果 : 失敗。新しいクライアントはソースのOdoo1システム内に存在しますが、他のシステム内には存在しません。
CASE 2: アップデート直後の可用性の問題
- クライアントデータは作成時に初めて挿入されます。
- 同期プロセスは、クライアントが作成された他のシステムに新しいデータを送信します。
- ユーザーによってクライアントデータが更新されます。
- システムがビジー状態であり、他のシステムへの同期プロセスがタイムアウトします。更新アクションが失われます。
結果 ：失敗。新しいクライアントはソースのOdoo1内に存在しますが、正しい更新はそこで実行されませんでした。
今度はDACOを使用した同じシナリオを見てみましょう：
CASE 1: 挿入直後の可用性の問題
- クライアントデータは作成時に初めて挿入されます。
- DACOは操作を実行するためにキューに入れます
- システムがビジー状態であり、他のシステムへの同期プロセスがタイムアウトします。
- DACOは挿入をキューに保持して後で再実行します
- ユーザーによってクライアントデータが更新されます。
- DACOは、まだ保留中の挿入の後に、操作を後で実行するためにキューに入れます。
- DACOは、他のシステム内で正しい順序で挿入と更新アクションを実行します。何度か試行の後に実行される可能性があります。
結果 : SUCCESS。Odoo1と他のシステムのデータは同じです。
CASE 2: 更新直後の可用性の問題：
- クライアントデータは作成時に最初に挿入されます。
- DACOは、実行するために操作をキューに入れます。
- DACOはデータを他のシステムに正常に送信します。
- ユーザーによってクライアントデータが更新されます。
- DACOは操作をキューに入れます。
- システムの可用性の問題により、更新の実行が失敗します。
- DACOは更新の順序をキューに保持し、実行されるまでリトライします。
結果 : 成功。Odoo1と他のシステムのデータは似ています。
先に説明したシナリオは、単一のデータエンドポイントに焦点を当てたデータ同期の簡略化されたイラストです。
ただし、トランザクションとERPバックエンドは、データ要素間の固有の相互依存関係により、はるかに複雑な状況を示しています。
たとえば、トランザクションの作成には、システム内のパートナーと関連する製品の事前存在が必要です。同様に、対応する販売注文が正常に作成されていないと、配送指示書は生成できません。
これらのシナリオは、成功したERPデータ同期統合のための絶対に必要なFIFO（先入れ先出し）処理の基本原則を強調しています。
この原則は、DACO統合の核となる基盤を形成し、必要な順序とシーケンスのパラメータに厳密に従いながら、堅牢な集中データフローを確保します。
パフォーマンスとスケーラビリティ
Odooエコシステム内では、APIユーザーと人間のユーザーは驚くほど似ています：
- 統一された作成：人間のユーザーとAPIユーザーの両方は、Odoo内のユーザー管理インターフェースを介して管理されます。
- 認証の整合性：両者は同じOdoo認証メカニズムを利用し、ファイルストアと暗号化されたクッキー（または代替のSSO）を活用しています。
- アクセス制御の一貫性：両者は、アクセス権プロファイルで定義されたアクセスルールに従います。
- リソースの利用均等性：両者はクエリを実行するために「Odoo Python Workers」リソースに依存しています。
最終的には、唯一の違いは、Odooユーザーがフロントエンドインターフェースを使用しているのに対して、API 'ユーザー'がJSONと対話していることです。
ただし、この共有リソースプールは以下の理由で重要な懸念事項にすぐに発展する可能性があります。
パフォーマンスのボトルネック：重い処理の影響
APIレベルの重い処理や負荷スパイクは、すべてのユーザーに対してOdooの使いやすさを著しく妨げる可能性があります。以下のシナリオを考慮してください。
- Odooのワーカーが遠隔のMagentoウェブサイトを詳細な製品情報で熱心に更新しています。
- APIがOdooの製品データをMagentoと同期しようとする間に、ユーザーが大量の製品参照（SKU）を含む大規模なCSVファイルをインポートしています。
- ピーク時のウェブサイトのトラフィックは製品アクセスに大きな圧力をかけます。
- 既にシステムへの影響が知られているOdooスケジューラがAPIワークフローと同時に実行されます。
各状況で、リソースの過負荷によりOdooのパフォーマンスが低下します。
ファイルストアの負荷：継続的なアクセスの負担
API呼び出し中の認証チェック（GET/POSTリクエスト）のための連続アクセスにより、Odooのファイルストアに過度の圧力がかかります。APIの自動化の性質がこのアクセスを増幅し、ファイルストアのI/Oを重要な領域に押し上げる可能性があります。
細かいアクセス制御のパフォーマンスペナルティ
細かいアクセス権限を提供する一方で、ORMアクセス権はコストがかかります。部分的なデータリクエスト、複雑なドメイン、およびレコードセキュリティロジックに関連する多数のSELECTステートメントにより、Odoo ORMとPostgreSQLデータベース間で大量の問い合わせが発生します。
パフォーマンスに関しては重大な結果があります。
- 増加したOdoo Pythonワーカーのアクティビティ。
- 重要なPostgreSQLマスターおよびトランザクションテーブルでの高いI/Oおよびテーブルロック。
制御されていないサードパーティの相互作用の課題
API統合の豊富な経験から、問題が繰り返し発生することがわかります：合理的でないサードパーティの振る舞い。レート制限の不足により、毎秒数百のリクエストでOdooを圧倒することが日常化します。これらの慣行は、ストレステストまたは内部DDoS攻撃のどちらかに似ています。
データ処理のためのORMの不適切な使用
関数、データ処理、または変換を実行する複雑なAPIエンドポイントは、Python ORMを使用してはなりません。Odooは大量のデータ処理には設計されておらず、そのような目的で使用すると、パフォーマンスの低下と潜在的なシステムの障害が避けられません。
避けられない衰退：管理できない成長と同時実行
Odoo API統合
は、データの成長とトランザクションの同時実行に対処する中で、システム全体の速度と効率が低下します。失敗したトランザクションの数の増加とシステムの遅延により、ソリューションは使用できなくなります。
DACO：パフォーマンスに最適化されたソリューション
DACOはこれらの課題に直面しています。最初から、Odooや他の接続されたシステムのパフォーマンスと動作を損なうことなく、シームレスな統合を実現するためのさまざまなコネクタと戦略を提供します。以下にその方法を示します。
DACOはこれらの課題に直面しています。最初から、Odooや他の接続されたシステムのパフォーマンスと動作を損なうことなく、シームレスな統合を実現するためのさまざまなコネクタと戦略を提供します。以下にその方法を示します。
- Traffic-Shaped Odoo APIの使用 ：Odoo APIはオプションのままですが、DACOはトラフィック整形を実装して、クエリのボリューム、重み、ペイロードを細心に管理します。最大値を強制することで、すべてのシステムでリソースの利用を最適化します。
- 大容量データのための直接データベースアクセス ：データのボリュームやリフレッシュのリードタイムが課題となる場合、直接データベースアクセスを使用することができます。このアプローチでは、認証メカニズム（DACOは独自のOAuthまたはJWTを提供）をバイパスし、ORM、Pythonワーカー、ファイルストアセッショントークンを回避します。
- 大量データ処理のための専用リソース ：DACOは、データレイクや分析目的のために、フラットファイルやBigQueryシステムを使用して大量データの転送を容易にします。ERPの計算リソースとは完全に独立しています。
- 分離された処理インフラストラクチャ ：DACOは、独自のコンテナ化された専用の計算リソースを使用して、データベースやファイル内のデータを処理します。Odooや他のシステムには影響を与えません。データ処理やフォーマットに関わる重い処理は、リソースが枯渇し専用に割り当てられたDACOに完全に委託することができます。
共有リソースの潜在的な落とし穴を認識し、独自のアーキテクチャを活用することで、DACOはシームレスな統合を実現しながら、Odooと接続されたシステムのパフォーマンスと安定性を保ちます。
ビジネスの成長と保守性
すべてのETLおよびデータ処理フローを単一のシステムに統合することは、重要な管理上の利点を提供します：
- 統一されたコア、簡素化された操作 ：分散したコードを追いかける日々は終わりました。DACOの中央コアがすべての統合を実行し、断片化された管理の必要性を排除します。
- データとSQLを使用した宣言的ロジック ビジネスロジックと進化するビジネス要件は、複数のシステムで複雑なPythonコーディングを必要としません。DACOは、そのフレームワーク内でデータとSQLのみを使用してこれらの側面を定義することをユーザーに可能にします。
- シームレスな更新のための集中制御 DACO内での初期化、アップグレード、および再起動の同期は、集中的なタスクとなります。これにより、複数の運用システムを同時に停止しようとする時間のかかるエラーの発生を防ぎ、データの整合性の問題を回避することができます。
DACO：中断のないアップグレードとメンテナンス
DACOは、本番システムを中断することなくデータとETLフローのアップグレードを容易にします。これは、Odoo内で実行されるWebhooksとAPIの制約とは対照的です。
このシナリオでのアップグレードには、すべてのOdooサービスを停止し、必要なOdooのアップグレードのために追加のシャットダウンが必要です。
従来のアプローチにおけるサービス中断の必然性
フロー、システム、およびアップグレード/メンテナンスの発生回数が増えるにつれて、 従来のOdoo API およびWebhookアプローチは負担となります。
サービス品質と稼働時間を確保しながら、システム間のデータの整合性を維持することは事実上不可能です。このモデルでは、関連するすべてのシステムをアップグレードおよび再起動するために停止するしかなく、長時間のダウンタイムとデータの整列の問題が発生します。
中断のない運用のための解決策：DACO
DACOは魅力的な代替案を提供しています。統合を一元化し、宣言的なロジックアプローチを採用することで、ユーザーはデータフローとビジネスロジックを効率的に管理できます。
さらに、分離されたアーキテクチャにより、アップグレードやメンテナンス中でもシステムの操作が中断されず、ダウンタイムを最小限に抑え、システムの可用性を最大化します。
適切な統合アプローチの選択
Odoo API統合とDACOの選択には、いくつかの要素を慎重に考慮する必要があります。関与するシステムの数は、追加ごとに複雑さが増すため、重要な役割を果たします。
長期的な管理可能性は重要な懸念事項であるべきです。コンプライアンスとセキュリティのニーズも重要であり、DACOの一元的な制御は厳しい要件に対して利点を提供します。
データの整合性とアップタイムは、一部の企業にとって非常に重要です。DACOは、アップグレード中のダウンタイムを最小限に抑えながら一貫性を維持します。
最後に、データのボリュームと処理要件を考慮してください。ETLとAPIは最初は簡単に見えるかもしれませんが、ニーズが進化しデータが自然に成長するにつれて、パフォーマンスへの影響が悪化する可能性があります。
Odoo REST APIとDACOの選択にあたり、関与するシステムの数、長期的な管理可能性、コンプライアンスとセキュリティの要件、データの整合性、アップタイム、データのボリュームと処理要件などの要素を考慮してください。
DACOは従来のAPI統合の制約に対応する一元的なソリューションを提供し、シームレスなデータ統合、最適化されたパフォーマンス、アップグレードとメンテナンス中の中断のない操作を保証します。
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