中台技术架构概述
阿里巴巴中台技术架构--实践与思考
阿⾥巴巴中台技术架构--实践与思考From 阿⾥技术⽅案总监--谢纯良01阿⾥巴巴IT架构⽰意图我们从下往上看：基础设施服务层，也就是机房设备，提供硬件底层⽀持。
中台技术⽀撑平台，包括分布式服务框架、分布式数据库、分布式消息、分布式存储、分布式事务、实时监控服务等等。
阿⾥巴巴业务中台，包括各服务中⼼的抽象出来的各种业务能⼒，包括交易中⼼、⽀付中⼼、营销中⼼、结算中⼼、⽤户中⼼、账户中⼼等等。
各业务板块应⽤，就是前台⽤户使⽤的各个端，如新零售、⾦融、物流、营销、旅游等。
02阿⾥巴巴业务中台是什么？阿⾥业务中台，从整体上来讲分为：实践⽅法论、技术产品、业务能⼒。
实践⽅法论。
包括中台如何建设、如何管控、如何进化，对阿⾥的中台建设思路、⽅法进⾏了总结。
技术产品。
也叫技术中台，包括许多中间件产品，公共技术产品，是阿⾥技术底座的产品化。
业务能⼒。
是将阿⾥10⼏年沉淀的对⾏业的理解，形成了标准化的业务能⼒，如积分、会员、抵⽤券服务等等，它们很好的⽀撑了各业务线的快速发展。
03阿⾥中台架构演进路线阿⾥中台架构演进路线，经历了去IOE、分布式架构、服务平台化、以及中台化。
04IOE阶段----业务快速上线IOE，主要是优化了我们的IT成本，将核⼼技术掌握在⾃已⼿⾥。
当时我们单⼀JAVA应⽤，代码有600M之⼤，⼏百⼈共同维护，写代码的同学可以脑补⼀下这个画⾯。
当时的系统架构已经⽆法职场，业务增长量、巨⼤的访问量。
05全栈分布式分布式阶段，是架构的服务化拆分，形成了⼤型分布式服务架构，解决容量、性能的问题。
遇到的问题是开源框架不成熟，⽐如没有好的RPC框架，许多领域基本都是空⽩，只能架构的同学⾃⼰硬着头⽪搭。
也就是这个阶段，沉淀了⼀批技术基础设施，如：分布式⽂件存储、服务治理、MQ、数据库等。
06平台化----技术拓宽商业边界（秒杀、创新）平台化，是把架构各层进⾏很好的分层、治理的过程，具备了异地多活、服务⾼可⽤的能⼒。
智慧中台一三一四架构
智慧中台一三一四架构
智慧中台一三一四架构指的是一种高效的信息技术架构。
它由四个核心组成部分组成，分别是：智能数据中心（Intelligent Data Centers）、智能应用中心（Intelligent Application Centers）、智能业务中心（Intelligent Business Centers）和智
能资源中心（Intelligent Resource Centers）。
1. 智能数据中心：该中心负责数据的采集、存储、分析和处理。
它集成了各种数据源，并通过先进的数据分析算法和技术对数据进行处理，提取有用的信息，为其他中心提供数据支持。
2. 智能应用中心：该中心负责开发和管理各种智能应用程序，如人工智能、大数据分析等。
它通过智能算法和模型将数据转化为有用的信息，并提供相关的应用程序和服务，帮助企业进行决策和管理。
3. 智能业务中心：该中心负责将智能应用程序和业务流程结合起来，通过自动化和智能化的方式提高业务效率和效果。
它通过与其他中心的协作，实现全面、准确和实时的业务管理。
4. 智能资源中心：该中心负责为其他中心提供支持和资源，包括计算资源、存储资源、网络资源等。
它通过智能化的资源管理和调度，实现资源的高效利用和共享，提高整体系统的性能和可靠性。
智慧中台一三一四架构的目标是构建一个高度集成化、智能化和可伸缩的信息技术架构，以满足企业在数字化转型中的需求。
它能够充分利用各种智能技术和数据资源，提高企业的业务竞争力和创新能力。
数据中台技术架构解决方案
01
02
数据商品化
将数据转化为商品，通过 数据交易、数据租赁等方
式实现数据的价值。
数据服务化
将数据作为服务提供，通 过API、SDK等方式将数 据嵌入到各种应用中，实
现数据的价值。
03
04
数据合作化
通过数据共享、数据合作 等方式，与其他企业或机 构进行数据资源的整合和 优化，实现数据的价值最
大化。
07
数据中台应用案例分享
Chapter
案例一：企业数据资产管理优化
数据资产管理
数据质量提升
数据价值挖掘
案例二：业务流程优化与效率提升
业务流程梳理
通过数据中台对业务流程进行梳理和优化，消除无效环节，提高业务处理效率 。
自动化处理
借助数据中台的自动化处理能力，实现业务流程的自动化处理，减少人工干预 ，降低成本。
实时监控与反馈
通过数据中台对业务流程进行实时监控和反馈，及时发现并解决问题，确保业 务流程的顺畅和高效。
案例三：客户画像构建与精准营销
01 数据采集与整合
通过数据中台采集和整合客户在多个渠道上的行 为数据，构建全面的客户画像。
02 客户细分与标签化
基于客户画像，对客户进行细分和标签化，实现 精准营销和个性化推荐。
质量。
数据转换与格式化
将不同格式、不同标准的数据进行转 换和格式化，便于后续的数据分析和 应用。
数据归一化与标准化
对数据进行归一化和标准化处理，消 除数据之间的量纲差异，提高数据的 可比性和准确性。
数据质量监控与保障措施
数据质量监控
建立数据质量监控体系，对数据质量进行实时或定期监控，及时发 现并处理数据质量问题。
决策支持系统建设
技术中台架构概述
技术中台架构概述【摘要】中台不能算是一个新的概念，只不过把它从一个单一系统扩展到了企业内部所有系统和组织级（企业架构级）的概念。
那么时下“中台”的本质究竟是什么？技术中台又该如何理解？前台、中台、后台的概念早就有之，只不过不同的场景下有不同的内涵。
前中后台是从应用系统架构层次来说的，比如早期C1ient-Server是前后台的关系，没有中台的概念，后来发展为三层架构（表示层U1业务逻辑层、和数据访问层），把业务逻辑和数据访问分离，形成前中后台架构。
中台不能算是一个新的概念，只不过把它从一个单一系统扩展到了企业内部所有系统和组织级（企业架构级）的概念。
单体系统中的业务架构、数据架构、应用架构和技术架构体系通过把可共享组织服务、可共享数据服务、可共享业务服务、可共享技术服务等提取沉淀，进化为融合企业架构组织中台架构、数据中台架构、业务中台架构和技术中台架构体系。
而把曾经的应用CIient端作为轻量化业务应用部署于不同的渠道为客户提供服务，从而形成了适合规模化业务体系的、适合当前技术发展趋势的、更完善的融合中台架构。
X图1单体架构到融合架构趋势前台是各条线业务应用的轻量化客户端，可以部署于不同的业务渠道（比如App、Web、微信小程序等）。
中台是可复用可共享服务，包括实现不同业务逻辑的业务服务、封装数据访问的数据服务、业务交互或数据交互用到的技术组件服务。
后台是支撑中台服务运行和部署的数据库、数据仓库、大数据平台、中间件平台、PaaS平台等。
这些平台和工具的底层是基础设施资源，这样中台架构就比较清晰地进行层次划分和定义。
“中台”是一系列系统可复用能力的集合。
从前、中、后系统层次架构（图2前中后台架构）来看，把整个企业的各种系统看作不同的组件，所有的系统最终融合为一个系统，那么前、中、后台相对就容易理解了。
前台就是“表示层“，也就是业务应用前端，其是通过服务编排而成的轻量化应用；其调用可复用的业务逻辑单元，这可以称为“业务中台”；业务逻辑单元则调用可复用的封装数据访问的组件，这可以称为“数据中台”，其下其实还有一层数据库或数据平台，以及中间件、PaaS平台等就是所谓的“技术后台”。
数字化中台总体架构建设方案
应用层技术架构
应用开发与集成
提供丰富的应用开发工具和集成 框架，支持企业快速开发和集成
各类应用。
在应用层加强安全防护措施，确 保应用系统的安全性和稳定性。
应用安全与防护
应用部署与运维
采用自动化部署和智能运维技术 ，提高应用部署效率和运维水平
。
通过性能监控、调优等手段，不 断提升应用系统的性能和用户体
将核心业务能力进行组件化 封装，形成可复用的业务组
件库。
组件管理与维护
建立完善的组件管理机制， 确保组件的更新、维护与版
本控制。
业务流程优化与重组方法论述
流程梳理与诊断
全面梳理现有业务流程，诊断流程中的瓶颈与问 题。
流程优化建议
针对诊断结果，提出具体的流程优化建议与改进 方案。
重组实施路径
设计业务流程重组的实施路径，确保优化方案的 顺利落地。
实施方案细化
根据前述分析，制定详细的实施方案 ，包括具体的工作计划、资源需求、 预算等。
风险评估与应对
全面评估实施方案中可能面临的风险 ，制定针对性的应对措施，降低项目 实施风险。
持续改进路径和迭代周期安排
效果评估机制建立
在项目实施过程中及实施完成后 ，建立定期的效果评估机制，确 保项目成果符合预期。
持续改进计划
根据评估结果，制定持续改进计 划，不断优化业务场景与系统功 能，提升企业数字化水平。
迭代周期规划
结合企业实际情况，规划合理的 迭代周期，确保数字化中台能够 持续满足企业业务发展的需求。
06
数字化中台运营管理体系搭建
运营管理体系框架设计
确定运营管理目标
明确数字化中台运营的具体目标，包括提高运营效率、降低运营成 本、保障系统稳定等。
中台技术架构概述
中台技术架构概述
中台是一种基于类似于微服务架构的，能够支撑着业务能力的应用及
其背后的数据、逻辑和运营的复杂系统。
它将核心企业业务和外部服务进
行结合，以提供可扩展的客户端体验，并通过可发现的API来简化数据的
访问、更新和共享。
核心应用架构主要由以下几个模块组成：应用服务(Application Service)、数据服务(Data Service)、任务服务(Task Service)和微服务
框架(Microservice Framework)。
应用服务是负责用户界面处理、核心业
务逻辑处理以及数据访问的支撑服务。
数据服务是负责支撑核心应用架构
的数据服务，其中包括持久化数据库(Relational Database)、NoSQL数
据库(NoSQL Database)、缓存(Cache)和引擎(Search Engine)。
任务服务
是支撑后台任务调度的服务，它主要通过调度和管理多个调度任务来实现。
微服务框架将不同的服务模块拆分成多个独立服务，每个服务可以由不同
的开发人员来开发，这样可以更灵活的扩展和整合现有的系统。
中台平台架构是服务治理、聚合接入、负载均衡、服务数据库、消息
队列(Message Queue)、分布式服务调度(Distributed Service Scheduling)和安全控制等技术架构的组合。
阿里中台(大中台小前台)架构详解
技术中台
技术平台，为了避免研发人员重复发明 轮子，向各个项目提供通用的底层框架、 引擎、中间件：
前 台
项目A
技 MQ 术
中 台
分布式 缓存
项目B
RPC 框架 容器
项目C
分布式 事务
分库 分表
前 台
项目A
项目B
项目C
数
据 数据
日志
用户
中 建模
分析
画像
台
数据中台
数据中台，为各个项目进行各种数据采 集和分析
业务中台化 阶段主要解 决4个问题：
第四阶段：业务平台化
1、信息获取成本高。 2、互联互通成本高。 3、服务具有不确定性。
4、低水平重复建设。
解决问题的 3个办法：
第四阶段：业务平台化
1、协议标准、运行机制。 2、满足标准的分布式执行单元。
3、中心化的控制单元。
第四阶段：业务平台化
业务中台需要一个中心化控制单元，就是运营平台。它主要由协议标准，能 力地图、业务需求结构分解、全局业务身份、业务全景图、业务度量等构成。 能让我们有一个地方纵观全局，把控细节。其中能力地图是一个最基础的设 施，要能把电商生态里面的能力都呈现出来，并在过程中不断的优化完善。 就象我们现在出行离不开高德地图一样，今后所有的业务方需要做业务规划， 业务创新，都可以到这儿来寻找需要的基础能力。
?大中台小前台的由来第二章中台的定义?技术中台?秱劢中台emas?研収中台?业务数据双中台?组细中台第三章阿里各部分中台介绉第四章其他名企的中台模型?腾讯海尔滴滴目录2015年12月7日时仸阿里巳巳集团ceo的张勇通过一封内部信说仂天起我们全面启劢阿里巳巳集团2018年中台戓略构建符合dt时代的更创新灵活的大中台小前台组织机制和业务机制
数据中台技术架构方案
数据中台技术架构方案随着大数据技术的快速发展和企业对数据价值的认知不断提高，数据中台作为一种新兴的数据架构模式，逐渐引起了各行各业的关注和应用。
数据中台用于企业将分散在各个业务部门的数据集中管理、分析和应用，从而实现数据的高效价值利用和业务的迭代创新。
本文将探讨数据中台技术架构方案，分析其核心组成和实施流程，并对其在企业中的应用进行解析。
一、数据中台的定义和背景在数字化时代，企业积累了大量的数据资源，这些数据分布在各个业务系统中，造成了数据孤岛和信息孤岛的问题。
数据中台的概念应运而生，其目标是将企业内部各业务线的数据资源集中起来，通过数据集市的形式为各个业务部门提供数据支持和服务，实现数据的高质量、高效益的利用，为企业的业务创新提供支撑。
二、数据中台的核心组成1. 数据接入层：负责将企业内部各个业务系统的数据进行采集、清洗和整合，构建数据标准化和一致性的基础。
2. 数据存储层：用于存储和管理各种类型的数据，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据等。
3. 数据计算层：提供数据处理和计算能力，包括数据分析、数据挖掘、机器学习等，为业务部门提供数据分析和挖掘的技术支持。
4. 数据服务层：将数据加工成可供业务使用的数据产品，为业务部门提供数据接口和服务，满足不同业务场景的需求。
5. 数据治理层：负责数据质量管理、数据安全管理、数据合规管理等，保障数据的质量和安全。
三、数据中台的实施流程1. 确定目标和愿景：明确数据中台建设的目标和愿景，明确业务需求，制定建设规划和路线图。
2. 数据建设和整合：对业务系统进行数据调研和评估，建立数据标准和规范，进行数据的采集、清洗和整合。
3. 架构设计和技术选型：根据企业需求和数据特点，设计数据中台的技术架构，选择合适的技术工具和平台。
4. 系统开发和集成：进行数据中台系统的开发和集成，实现数据的接入、存储、计算和服务能力。
5. 测试和优化：对数据中台系统进行测试，发现和解决问题，优化系统性能和用户体验。
数据中台技术架构解读
数据中台技术架构解读目录前言 (3)一当前关于“中台”问题研究存在诸多问题 (3)二科学界定“数据中台”问题的基本原则 (7)三小数据是理解数据中台的关键 (11)前言数据中台最近特别火，之前还在炒概念，现在突然就看到有的企业已经宣传自家的数据中台了，有的企业向外介绍如何构建自己的数据中台，利用数据中台打造数据驱动的经营能力。
大家热衷于讨论什么是“数据中台”，并且还有“有一千个企业，就有一千个数据中台”的说法，但大家真的都理解了什么是数据中台了吗？本文基于笔者的个人思考，首先介绍了当前关于“中台”问题研究存在的3个主要问题，然后从3个方面说明了科学界定数据中台的基本原则，最后指出小数据是理解数据中台的关键，以更加科学合理的角度使读者更加清晰、全面的认识数据中台。
”一当前关于“中台”问题研究存在诸多问题Supercell，芬兰移动游戏巨头，成立于2010年，拥有《部落冲突》、《卡通农场》、《海岛奇兵》、《皇室战争》和《荒野乱斗》等全球热门游戏。
据说，2015年12月马云亲自率队到Supercell公司进行商务拜访，马云对Supercell的高效运营无比感慨，将其经营秘密概括为中台战略，要求阿里巴巴按照“大中台、小前台”的组织原则进行公司架构改革。
不管上述“中台”的马云说是否属实，但“中台”的概念确实在近年来不断发酵并从去年开始流行起来，日益成为行业共识，但大家对如何认识这个共识还没有达成一致意见，同时当前关于“中台”问题的研究还存在诸多问题。
1.1对数据中台的定义不清目前关于数据中台的定义很多，笔者根据网上数据中台相关著作或文章，搜集了一些对数据中台的定义，供读者参考，如下表所示。
表1 网上关于数据中台的定义从上表这些定义来看，人们对于中台的解释还是很不一致的，有的定义甚至还谈不上是严格的定义，充其量只能说是对其某方面属性的简单描述，还谈不上是对其本质属性的界定。
1.2缺乏明确的数据中台架构模型阿里巴巴从2009年就开始建设共享业务事业部，已经为中台战略在转型过程中将会面临的组织间业务协作、业务核心能力的沉淀、组织KPI考核等方面都做了很好的实践和经验沉淀，阿里巴巴共享业务事业部的架构图也被阿里的人看作是解读阿里中台战略最常用的一个图，讨论阿里中台战略的时候都会用到。
阿里中台架构解析
阿里中台架构解析v1.2
一、阿里业务中台
阿里业务中台架构图
业务中台化-业务创新和智能化
阿里核心业务架构
二、阿里数据中台
阿里数据中台全景图
阿里业务、数据“双中台”
阿里业务、数据“双中台”
大数据生态组件
数据中台PasS层Dataphin
Quick BI助力云上企业数据分析
阿里大数据能力框架
阿里数据中台赋能生态
阿里数据中台演进的四个阶段
三、阿里技术中台
阿里技术平台底座
阿里技术中台
四、阿里移动中台
五、阿里研发中台
研发中台—全链路压测
六、阿里组织中台
阿里组织中台
阿里组织中台
七、阿里中台建设方法论
阿里中台建设方法论
企业中台战略升级的4个方面
阿里业务中台建设路径。
中台技术架构解读
中台技术架构解读中台不同于平台，那么到底啥是中台？1、哪些不是中台，而是应该叫平台做开发，有所谓的三层技术架构：前端展示层、中间逻辑层、后端数据层。
我们现在讲的中台不在这个维度上。
做开发，还有所谓的技术中间件。
一开始我们没有中间件的概念，只有操作系统、数据库这些简单玩意，后来有了所谓的分布式计算，才有了所谓的中间件。
如分布式组件容器（如EJB容器/COM容器），如分布式事务（有了分布式事务协调中间件），如需要在分布式应用之间传递数据就有了分布式消息队列...。
从而，中间件成了一个独立市场。
但是，我们现在讲的中台也不在这个维度上。
现在到了云计算时代，云计算整个大体系被简单粗暴分为SaaS、PaaS、IaaS，有人就混淆视听，就把PaaS叫做中台，中台就滥了：Spark/Hadoop叫做中台、TensorFlow 人工智能叫做中台、IoT物联接入平台叫做中台、音视频处理（如转码/裁剪/鉴黄等）也叫做中台。
麻麻蛋。
现在是个东西就叫做中台。
但是，我们真正要讲到的中台也并不在PaaS这个维度上。
2、我们为什么需要中台因为这是一个企业信息化的新时代。
为什么这样说呢？过去企业信息化的主流重心是企业内部信息化。
但现在以及未来的企业信息化的主流重心是企业外部信息化。
我过去已经说了，中国互联网从1998年算起（新浪搜狐网易都在那一年成立），到现在20年了。
20年，其实就两个阶段。
按to C的分法就是PC互联网时代、移动互联网时代，按to B的分法营销时代、交易时代。
第一个10年（1998-2008），不管你是搞音乐图片视频，还是你搞新闻、爬虫新闻、博客论坛，本质上就一个事：做内容拉消费者流量然后拉企业广告变现。
到了第二个10年（2008-2018），给企业倒流量，企业已经不信了，你给我多少点击量没用，我归根到底还是得看我卖出了多少东西。
所以中国互联网进入了交易时代。
为啥从2008年之后，中国电子商务公司如雨后春笋爆发，就是因为这个历史大规律背景。
智慧中台一三一四架构
智慧中台一三一四架构智慧中台一三一四架构是一种新兴的技术架构，在当今信息化时代的企业中扮演着重要的角色。
本文将从智慧中台的定义、架构原则、核心功能和应用案例等方面进行介绍和分析。
一、智慧中台的定义智慧中台是指以数据为核心，通过统一的数据接口和服务，将企业内外部各类业务系统进行整合，实现数据共享和业务协同的技术架构。
它将企业的数据集中管理，并提供统一的数据接口，使得企业内部各个部门和外部合作伙伴能够方便地共享数据和调用服务，提高业务效率和创新能力。
二、智慧中台的架构原则智慧中台的架构遵循一三一四原则，即一体化、三层架构、一体化服务和四大能力。
一体化指的是将企业内外部各类业务系统整合为一个整体，实现数据和业务的一体化管理。
三层架构指的是将中台划分为数据层、服务层和应用层，实现数据和服务的解耦和灵活调用。
一体化服务指的是将各类服务进行整合，提供给业务系统调用，实现业务的快速开发和创新。
四大能力指的是数据能力、计算能力、应用能力和开放能力，通过这四大能力，实现数据的智能分析、业务的智能决策和创新。
三、智慧中台的核心功能智慧中台具有多种核心功能，包括数据管理、数据服务、业务集成和应用开发等。
数据管理功能主要包括数据采集、数据清洗、数据存储和数据质量管理等，确保数据的准确性和完整性。
数据服务功能主要包括数据接口、数据共享和数据分析等，为业务系统提供数据支持和决策依据。
业务集成功能主要包括业务流程管理、业务规则管理和业务监控等，实现业务的整合和优化。
应用开发功能主要包括应用开发框架、应用开发工具和应用发布平台等，支持业务系统的快速开发和上线。
四、智慧中台的应用案例智慧中台在实际应用中已经取得了丰硕的成果。
以某电商企业为例，他们搭建了智慧中台架构，将商品数据、用户数据和交易数据进行集中管理，并通过数据分析和挖掘，实现了个性化推荐、精准营销和智能运营等功能，提升了用户购物体验和企业盈利能力。
另外，某银行也成功应用了智慧中台架构，将客户数据、账户数据和交易数据进行整合，通过数据分析和风险评估，实现了智能风控、智能客服和智能营销等功能，提高了风险控制和客户服务水平。
企业级数据中台架构方案
企业级数据中台架构方案一、什么是数据中台数据中台是一种将企业沉睡的数据变成数据资产，持续使用数据、产生智能、为业务服务，从而实现数据价值变现的系统和机制。
通过数据中台提供的方法和运行机制形成汇聚整合、提纯加工、建模处理、算法学习，并以共享服务的方式将数据提供给业务使用，从而与业务联动。
再者，结合业务中台的数据生产能力，最终构建数据生产一消费一再生的闭环。
二、数据中台功能架构数据中台建设是一个宏大的工程，涉及整体规划、组螭建、中台落地与运营等方方面面的工作，本文重点从物理形态上讲述企业的数据中台应该如何搭建。
一般来讲，企业的数据中台在物理形态上分为三个大层:工具平台层、数据资产房口数据应用层。
□2.1.工具平台层工具平台层是数据中台的载体包含大数据处理的基础能力技术如集数据采集、数据存储、数据计算、数据安全等于一个的大数据平台；还包含建设数据中台的一系列工具，如离线或实时数据研发工具、数据联通工具、标签计算工具、算法平台工具、辘服务工具及自助分析工具。
以上工具集基本覆盖了数据中台的数据加工过程。
(1)数据开发平台大数据的4V(Vo1ume数据量大、Variety类型繁多、Ve1ocity速度快效率高、Va1ue价值密度低)特征决定了大数据处理是一个复杂的工程。
建设数据中台需要搭建数据中台的基建工具，要满足各种结构化、非结构化数据的采集、存储与处理，要4艮据场景处理离绩口实时数据的计算与存储,要将一个个数据处理任务串联起来以保障数据的运转能赋能到业务XiXi麻。
(2)数据资产管理数据中台建设的成功与否，与数据资产是否管理有序有直接关系。
数据中台是需要持续运营的，随着时间的推移，数据不断涌人数据中台，如果没有一套井然有序的^资产平台来进行管理，后果将不堪设想。
数据资产管理工具既能帮助企业合理评估、规范治理信息资产，又可以发挥数据资产价值并促进数据资产持续增值。
对于数据资产管理，不推荐事后管理，而要与数据研发的过程联动。
ai数字化中台技术架构方案
业务流程管理与优化措施
采用业务流程管理工具，实现业 务流程的可视化和可配置化。
对业务流程进行持续优化，提高 业务处理效率。
通过数据分析和挖掘，发现业务 流程中的瓶颈和问题，为优化提
供数据支持。
05
技术中台建设方案
技术选型及原因阐述
选用先进的大数据技术
01
如Hadoop、Spark等，处理海量数据，满足实时性和扩展性需
对系统的响应时间、吞吐量、并发用户数等关键性能指标 进行测试，确保系统能够满足业务需求。
安全测试
对系统的安全性进行全面测试，包括身份认证、访问控制 、数据加密等方面，确保系统的安全性和稳定性。
验收标准
制定明确的验收标准和流程，包括功能验收、性能验收、 安全验收等方面，确保系统能够满足业务需求并顺利上线 。
数据治理与安全保障措施
数据治理策略制定
制定完善的数据治理策略，包括 数据标准制定、数据质量监控、 数据安全管理等，确保数据的规
范性、准确性和安全性。
数据安全保障措施
采用多种数据安全保障措施，如数 据加密、访问控制、安全审计等， 确保数据不被泄露、篡改或损坏。
数据合规性审查
定期进行数据合规性审查，确保企 业数据处理活动符合法律法规和监 管要求。
通过引入AI技术，构建智能化中台，实 现业务、数据和技术的全面融合。
提升运营效率
借助中台的共享服务和标准化流程，降 低企业运营成本，提高运营效率。
加速创新迭代
通过中台提供的灵活可扩展的技术架构 ，支持企业快速响应市场变化，加速产 品和服务创新迭代。
增强企业竞争力
通过数字化转型和中台战略实施，提升 企业整体竞争力，实现可持续发展。
07
系统集成与测试方案
一文读懂数据中台技术架构
数据中台的架构数钥数据中台，能够提供面向企业业务场景的一站式大数据分析平台，采用大数据、移动互联网、人工智能等先进技术，支撑企业业务创新，随时随地透视经营，辅助企业科学决策，加速企业数据驱动转型变革。
数钥数据中台，基于Hadoop和Spark体系相关技术，融合数据采集、分析、存储能力，以Spring boot微服务形态对外提供服务。
整体架构：应用架构：大规模数据管理的能力：分析云拥有PB级大规模数据管理能力，支持穿透数据库、Hadoop、大规模MPP 集群。
可支持⚫PB级结构化数据⚫PB级非结构化数据可实现多样化海量数据的统一存储、管理和分析。
一、数据存储Hadoop技术已经经历了十几年的发展，而数据中台作为第二数据平面最重要的数据存储和计算平台，与Hadoop技术的融合越来越紧密，相辅相成，相得益彰。
⚫HBase可以让数据中台保存海量数据；⚫Spark 使得数据湖可以更快的批量分析海量数据;⚫Storm，Flink，NiFi等使数据湖能够实时接入和处理IOT数据。
Hadoop本身更多的聚焦于数据的处理与应用，但是对于底层的数据存储工作则并未过多的关注。
数据中台需要从数据存储、数据治理等方面继续发展。
许多企业通常忽略数据积累的价值，数据需要从企业的各个方面持续的收集、存储，才有可能基于这些数据挖掘出价值信息，指导业务决策，驱动公司发展。
数据中台解决方案实现数据集中存储与共享是基于Hadoop+Spark大数据解决方案和海量对象存储架构，实现万亿级数据可靠存储与高效分析。
使用一套数据存储资源池，可有效解决企业中的数据烟囱问题，提供统一的命名空间，多协议互通访问，实现数据资源的高效共享，减少数据移动。
数据集中存储与共享实际上是将存储资源池化，将计算和数据进行分离。
当前仍然有不少人不能接受大数据的计算和数据分离架构，认为一旦采用分离架构，必然会导致性能的降低。
但实际上，分离后可极大降低存储成本，有效提高计算资源利用率，增强计算和存储集群的灵活性。
2023-数据中台技术架构指导方案-1
数据中台技术架构指导方案随着数字化时代的到来，数据逐渐成为公司最重要的资产之一。
而数据中台则是将众多的业务系统和数据整合，形成一个统一的数据平台，实现数据的共享和互通，减少数据孤岛和冗余，提升数据规范和质量，从而为公司的决策和业务发展提供有力的支撑。
本文将为大家介绍数据中台技术架构指导方案。
一、数据中台架构概述一个完整的数据中台包含三个层次，即数据资源层，数据服务层和数据应用层。
数据资源层主要包括数据存储、数据采集、数据清洗和数据标准化；数据服务层是数据中台的核心，为上层应用提供数据服务，包括数据接口、数据加工和数据分析等；数据应用层则是数据中台的终端入口，为企业的业务决策和营销提供服务。
数据中台架构的本质就是解决数据治理和数据整合的问题，使数据变得干净、准确、一致，并为业务系统提供通用的数据服务。
二、数据中台技术架构指导方案（一）数据存储数据存储是数据中台的重要组成部分，要求数据安全、可靠、高效。
可以采用分布式文件系统，NoSQL数据库和数据仓库等技术实现。
其中分布式文件系统适用于大数据存储，NoSQL数据库适用于半结构化和非结构化数据，数据仓库则适用于企业级数据集成和查询。
（二）数据采集数据采集是将企业内外部的数据源采集到数据中台的重要方式，包括手动数据导入、数据自动采集和第三方数据接口。
同时，需要对采集的数据进行验证和清洗，确保数据的质量和完整性。
（三）数据清洗和数据标准化数据清洗主要包括去重、补缺、纠错和规范化等，数据标准化则是将数据按照某种规则进行分类和命名。
这样可以增强数据的一致性和可读性，便于上层应用的开发和调用。
（四）数据服务数据服务包括数据整合、数据加工、数据分析和数据交换等，是数据中台的核心。
数据整合即将多个系统的数据集成到一起，数据加工则是对原始数据进行处理和分析，数据分析则是对数据进行可视化分析，数据交换则是将数据从一个应用系统传输到另一个应用系统。
（五）数据接口数据接口是数据服务的重要组成部分，一个好的数据接口需要满足易用性、安全性、高可用性和低延迟等要求。
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中台技术架构概述目录1. 什么是中台 (3)2. 中台和微服务的区别 (5)3. 为什么要做中台 (6)4. 深入中台架构 (8)5. 总结 (10)这两年中台很火，已经代替微服务成为架构首选，涌现出各种各样的中台名词，业务中台、数据中台、技术中台、算法中台等，让人眼花缭乱，稍微大点的互联网公司都号称在做中台。
1. 什么是中台既然讲中台，必然还有前台和后台。
前台很好理解，指的是面向C 端的应用，包括前端(如App/ 小程序) 和对应的服务端。
至于后台，很多人把它等同于管理后台，比如商品管理后台，负责商品定义/ 上下架等，提供给内部运营人员使用，这可能不够准确。
简单来说，对于一个交易系统，前台对应用户能看到的部分，如商品浏览和下单，属于接单的部分；后台对应履单部分，如仓库拣货/ 配送/ 财务结算/ 采购补货等，属于实际干活的，由企业内部人员负责，处于一个交易处理流程的后端。
在传统企业，没有在线的前台，基本是线下手工接单，内部信息管理系统基本都属于履单范畴，例如ERP、CRM、采购系统、仓库管理系统，财务系统等，这些系统属于一般意义上的后台概念。
在互联网企业，因为系统一般是自己开发，管理后台既包含面向前台销售的功能，如商品上下架和促销管理，也包含面向履单部分，比如配送、采购、财务结算，所以互联网企业的管理后台并不简单等同于履单后台。
接单和履单之间还有一系列事情要做，包括生成订单时的优惠计算/ 创建实际的订单/ 支付/ 库存扣减等, 这部分功能属于交易逻辑的核心。
在简单场景下，前台应用包含这部分功能，在复杂的场景下，就有必要把这部分独立出来，构成独立的中台，为前台减负。
一些文章笼统地介绍中台是用来连接前台和后台的，这个值得商榷。
如果管理后台就是后台，那没有连接的必要，因为管理后台本身就是系统的附属部分，和前台属于一体两面。
至于履单后台，前台接单系统和后台履单系统设计时就是打通的，也不需要额外定义一个中台来连接两者。
互联网企业的中台更多的是基础业务下沉，实现多业务场景共享，但在传统企业，后台系统清晰地存在，中台确实起到连接后台(内部老系统) 和前台(新的C 端应用) 的作用，所以互联网企业的中台和传统企业的中台定位和侧重点是有差异的，这个下文会展开介绍。
为了更好地理解中台，这里举个形象的例子：最上面是各种具体的桌面应用，比如office 套件，最底下是各种硬件设备，磁盘/ 内存/CPU 等。
桌面应用能不能直接操纵底层硬件设备完成功能？理论上是可以的，比如在应用里嵌入汇编语言直接操作硬件，但显然开发效率低，可维护性很差。
如果中间加一层操作系统进行转换，向下管理硬件，向上提供简洁的API，应用开发就非常方便，这里操作系统类似中台的定位。
对于大型传统零售企业(上图右边部分)，企业经过多年信息化建设，购买了大量的商业套装软件，形成内部IT 基础设施，现在要往新零售转型，理论上C 端的应用可以直接调用老系统的API(如SAP 产品提供一定的开放能力) 来实现功能打通。
但和桌面应用直接控制电脑硬件设备类似，这两者直接对接是低效的，两者的服务对象(2C 和2B)/ 数据模型/ 技术栈/ 实时性要求差异很大，而且新的应用进来，又要从头到尾对接一遍，新业务上线，至少需要大半年的时间。
这时如果有个中间层负责桥接和转换，就非常方便。
C 端应用可以快速基于这个中间层构建，不用关心底层遗留系统的实现细节。
这个中间层就是中台，起到类似操作系统的作用，把旧的基础设施转换成面向互联网的基础平台，而且这个平台非常通用，新业务可以快速对接，短时间搞定上线。
传统企业在做全面数字化转型时，这样的一个中台必不可少。
2. 中台和微服务的区别中台源于大型互联网企业，这些系统一般是分布式的微服务架构，那么中台和微服务架构有什么区别呢？简单地说，我认为中台是微服务的升级，原来只是一个个离散的服务，只负责提供接口功能，如商品服务/ 订单服务/ 权限服务，在中台里，升级为商品中心/ 订单中心，每个中心更强调体系，包括更好的边界划分和业务抽象，更好地监控和系统运营能力(稳定性/ 故障定位)，更好的业务运营能力(比如商品中心自带商品管理后台，支持基础商品定义)。
每个服务中心围绕核心业务，自成体系，成为一个微内核，这些微内核既相互独立，又形成一个整体，共同构成基础业务平台，也即中台。
松散的微服务->共享服务体系->中台，这是微服务架构和中台的区别和联系。
现在大家谈的最多的是业务中台，我认为一个典型的业务中台包含 3 层：对于中台来说，完善的基础业务功能由通用基础业务平台实现；通用聚合服务进一步提升易用性; 通用中间件平台保证系统的稳定性。
除了业务中台，提的比较多的是数据中台，数据中台也是整合数据能力，可以高效地给业务赋能，比如智能推荐，千人千面，精准营销等。
补充说明下，这里通用中间件平台和技术中台一个概念，我觉得没有必要单独叫技术中台，不带业务的中台是没有灵魂的，不能叫中台。
同理内容中台的说法是合适的，但算法中台就不合适，大家可以用这个原则区分各种中台的真伪。
3. 为什么要做中台软件架构从单体架构，到分布式SOA，到微服务，到中台架构，这都是业务复杂化的结果，架构好比生产关系，业务是生产力，架构一定要随着业务发展而演化。
0 到1 阶段，只有一条业务线，比如出租车业务，直接根据需求实现即可。
从1 到n 阶段，业务线逐渐增加，比如快车/ 顺风车。
这时系统有两种做法，第一种是新业务线还是单独实现，多个业务线之家是相互独立的，系统结构整体上是”川”字型，如下图所示。
但如果业务线类似，它们的核心逻辑（地图/ 调度/ 订单支付）也是类似的，子系统之间有大量的代码复制和多地维护，这是非常低效的。
第二种做法是把核心逻辑单独抽取出来，做好通用化，共同服务于所有业务线的需求，此时对于各个业务线系统而言，包括自身的应用层和通用层两部分，定制的东西在应用层解决，共享的东西由通用层提供，再通过编排共享逻辑完成业务流程。
系统结构整体上是”山”字型，这个通用层就是山字最底下一横，把各个业务线有机粘合在一起，共享业务逻辑和统一业务规则，实现最大程度的复用。
当然搭建山字形是有难度的，什么时候转型为“山”字形？一方面和n 值有关，比如n>=3 时，应该要考虑转到山字形，另一个因素和各个业务线的相似度有关，相似度高更适合”山”字形，比如电商的C2C 和B2C 业务；差异比较大，适合”川”字形，比如电商业务和互联网金融业务，没必要强行扭在一起。
从业务角度看，中台代表通用的基础业务，一个企业基础的业务能力和业务规则是相对稳固和清晰的，各个业务线可以认为具体业务场景，如小程序下单/ 三方外卖等相对复杂和多变，但可以通过组装各个基础业务，快速满足业务场景需求。
对于新的业务来说，基础的东西已经差不多有了，只需要少量针对场景的定制开发。
总的来说，中台收敛了业务场景，统一了业务规则，比如各个渠道的订单都归到中台的订单服务，遵循类似的订单状态流转和履单过程。
基础业务是有限的，业务场景是无限的，特别是在移动互联网和全面数字化转型的大背景下，传统企业需要开拓大量新渠道，搭建中台，可以很好地通过有限的基础业务满足无限的业务场景。
从系统角度看，中台相当于商业操作系统，提供标准接口给上层应用，对于传统企业来说，中台之下还有明确的后台，中台很好地把前端应用(面向互联网) 和企业遗留系统(面向内部管理) 衔接起来，屏蔽底层系统的复杂性和各种适配工作。
从数据角度看，中台收敛业务场景的同时，也收敛了数据比如自有小程序的订单和外卖订单统一到一个订单库，使用同一套数据模型（具体用到的字段可能略有差异），这为后续的数据中台搭建打下良好基础。
4. 深入中台架构大一点的互联网企业，系统已经是类中台的“山”字型架构，更多的是局部强化和整合。
对于传统企业来说，系统基本是”川”字型，大量相互独立的商业套件组成遗留系统。
如何基于这些系统搭建中台挑战很大，所以这里更多剖析传统企业的中台架构。
下图是比较典型的传统企业中台架构：整个架构从上到下分4 层：1) 渠道& 应用这是整个系统对外部分，包括各个应用的前端，如APP/ 小程序/ 公众号, 这些是需要定制部分。
同时提供Open API，对外部企业输出业务能力。
2) 应用平台应用平台是各个实际应用的母体，首先包含各个应用的服务端，比如小程序服务端/APP 服务端，这些服务端针对具体场景，做流程编排和信息的聚合。
还有各个比较独立的应用模块，如搜索/ 推荐/ 评论/ 拼团，这些模块不强调各个业务线之间共享，只是作为独立模块从服务端剥离出来，方便维护。
还有一些相对简单服务，不属于基础共享业务范畴，比如和具体某个业务相关的配置数据，也通过服务的方式封装。
网关实现前后端隔离，包括外部访问的安全验证和监控，以及内部路由和消息格式转换。
3) 业务中台由一系列的通用基础服务构成，这些基础服务边界清晰，相互独立，没有调用关系。
有些业务场景需要跨服务的数据，比如下单，需要同时涉及商品服务/ 库存服务/ 订单服务，一般在基础服务之上有一层聚合服务，通过组合这些基础服务，形成更大粒度的功能接口，供应用平台调用。
中台最底下是技术中间件，包括消息推送，短信邮件，数据访问等，稳定性主要由这部分保证。
4) 后台包括两部分，适配插件用于连接商户内部系统和中台基础服务，比如在中台商品服务和后台ERP 之间同步商品和库存数据，在会员服务和CRM 之间同步会员信息。
一般针对每个内部系统有一个适配插件，适配插件起到类似硬件驱动程序的作用，这个定制化程度比较高。
商户内部系统就不展开，各个企业的情况不同。
架构图最右边是三方API 对接，典型的如微信/ 支付宝的对接，美团/ 饿了吗三方外卖对接，天猫/ 京东的电商平台对接。
这个对接前端/ 应用平台/ 中台都会涉及。
5. 总结架构向中台转型是业务复杂化发展的必然结果，中台提供了多方面的价值，不管互联网企业还是传统企业，中台的大方向都是没错的。
对于互联网企业，有基础，往中台靠是改良，需要注意的是，根据当前的业务发展阶段，平衡投入和产生比，适时启动中台改造。
对于传统企业，内部IT 基础设施和面向互联网的应用差异很大，往中台转是革命性动作。
如何落地中台战略既需要顶层思考，又需要结合实际，做各种平衡和妥协。
做的不好，效果适得其反，所谓不做中台等死，做中台马上死，从这个意义上说，是否上中台，有点类似十几年前上大型ERP，需要务实的评估，拒绝形式主义。
后续会介绍关于中台的更多内容，敬请期待：1) 服务化成熟度模型2) 企业信息系统成熟度模型3) 什么时候适合做中台4) 中台有哪些挑战5) 中台的落地步骤11。