中台技术架构解读
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。
2023-中台技术架构演进解决方案-1

中台技术架构演进解决方案随着数字化时代的来临,越来越多的企业开始寻求数字化转型,而其中最重要的一步就是中心平台(central platform)的构建。
中台技术架构演进解决方案慢慢成为了数字化转型时期最为关键的一环。
下面将分步骤阐述中台技术架构演进解决方案。
第一步:基础架构中台技术架构演进解决方案的第一个步骤是要先明确和构建基础架构。
建立基础架构是为了实现所有中台系统的基础设施和基础环境的一致性,包括硬件设备、操作系统、网络环境、数据库等,这些要求必须满足所有中台系统的需求。
在明确了这些基础设施后,可以构建一个统一的中间件平台,提供共享服务,如负载均衡、缓存、消息队列、日志、监控等等。
第二步:数据共享中台技术架构演进解决方案的第二个步骤是数据共享。
确定数据的共享方式是至关重要的。
在设计中台的数据共享模式时,必须考虑数据的一致性、安全性和性能等方面的问题,同时还需要思考数据主人的责任和数据扩展性的问题。
要通过数据资源的智能化管理,实现数据共享和集成,提高数据的利用效率,同时还要确保数据的安全性和完整性。
第三步:统一规范中台技术架构演进解决方案的第三个步骤是规范化中台技术框架。
规范是保证中台系统互通性和稳定性的关键。
在建设中台系统架构的同时,必须根据业务需求和技术标准来妥善设计和布局架构。
要根据一些重要的规范方案,如RESTful、SOA、微服务架构等来实现中台系统的复用性和互操作性,同时实现标准化的接口、组件、框架等互相合作的能力。
第四步:平台合作中台技术架构演进解决方案的第四个步骤是要加强和信任开发者和运营者之间的交流和合作,以便更好地实现中台系统的稳定、高效和可扩展性。
要建立一个完整的开发社区和运营社区,搭建协作平台,实现真正的开放式合作。
在开发中央平台时,必须采用敏捷开发模式,确保能快速适应业务需求的不断变化。
与此同时,还要保证系统的性能和稳定性等方面。
中台技术架构演进解决方案对于数字化转型而言,是至关重要的一步。
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。
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。
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。
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。
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
中台技术架构概述
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。
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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。
从现在开始到未来十年(2018-2028),进入了第三个时代。
因为在第二个十年,有了消费者也有了订单了,但是上游生产、采购、研发设计不给力啊。
市场机会转瞬即逝,谁快谁就能抓住机会。
所以中国上游生产、采购、研发设计必须要变革,来适应下游消费者订单。
这就是中国互联网企业纷纷进入to B市场纷纷进入企业服务领域的根本历史大背景。
什么to C流量红利没了成红海了,什么中国人力成本高了需要精细化运营了,这纯粹都是外行瞎逼逼、脑子进水了。
我过去已经说了,中国企业软件,从内部单部门单岗位应用,进化到内部多部门多岗位应用,后来又到整个企业乃至整个企业集团的全部应用。
再往大长,就必须要突破企业边界,进化到企业的衣食父母(客户)的信息化,这就是我说的连接客户(消费者),让消费者直接参与到企业IT业务流程处理中。
进而再进化到连接企业的上下游,为消费者需求与订单进行通力合作、敏捷互动。
最后再进化到连接社会基础设施,如工商税务海关银行、交管车管、国土住建、社保民政、质检安监...。
所以,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:连接消费者、连接产供销研上下游、连接社会基础设施单位。
因为要连接消费者。
也就是说,消费者在哪里,我们就要连接哪里。
这势必造成了IT应用微型化、场景化、碎片化。
尤其现在是移动互联网时代,App技术特性决定了流量是被碎片化的不能聚合的。
另外,中国的消费者变化快(也有人说这是中国消费者不理性不成熟的表现),这也势必造成了IT应用要快速迭代改变。
另外,中国的消费者是巨量的。
中国每一个省就相当于欧洲的一个国家的大小、GDP规模、人口数量。
所以,我们必须把我们过去铁板一块的应用拆分拆分。
与外部连接相关的的应用场景,一定要做成微型化、场景化、碎片化、微服务Open API技术,这样便于快速连接、快速迭代改变。
3、业务中台
咱们就拿所谓的新零售举例子吧。
过去的零售渠道很经典,现在,光互联网零售渠道就有很多,还有线下零售渠道,现在还有大客户零售渠道。
过去支付方式也很少,现在线上线下很多支付方式。
过去消费者来源很少,现在无界零售,有消费者流量的地方就是消费者来源。
所以,在新零售的IT面前,统一会员、统一营销、统一订单、统一库存、统一支付、统一信用...,这些就成了需求。
这就是中台。
而这些中台,我们叫做业务中台。
当然,按照这种思维来分析应用功能模块,你肯定会类推出财税中台、人力资源中台、供应链中台、新制造中台....。
中台还有好几种,我接下来一块块说。
4、应用中台
除了刚才上述讲的业务中台,还有一类中台是应用中台。
做商业应用级别的基础设施,就必须拥有应用中台,如企业云盘、音视频会议、企业直播、IM、多触点交互机器人、聚合支付、电子发票、电子合同、电子凭证、银企直联...
他们都带有业务应用特征,不是纯技术。
但是他们又不是具体的业务场景应用,不是类似零售、制造、人力、财税、OA、供应链、CRM这样。
所以,我把他们这些都叫做应用组件,他们组成了应用中台。
5、技术中台
还有一类是技术中台,过去我们把他们叫做技术平台。
但是我这里讲的技术平台不是指通用IaaS、通用技术中间件,我讲的还是企业应用的技术平台。
为啥过去叫技术平台,现在就叫技术中台了呢?
因为过去技术平台是恒定的。
也就是说,你发布了一个版本,你用一年它也是这个功能能力,你用十年它也是这个功能能力。
功能能力是不变的。
但是,有了数据和AI驱动,这个技术平台就不恒定了。
它里面的很多功能特性就在天天进化、天天模型、参数在自动调节。
所以我们就把技术平台升级到了技术中台的概念层面。
所以我老呼吁,不要把中台部署到企业内部私有环境中,这是错误的方向,这是老旧的技术平台的思维。
如果部署在企业内部私有环境中,它就接受不到社会360度海量数据的训练了,它只能接受你这一家企业单点的数据训练了,所以它就成三岁小孩了,智力不增长了。
如果你部署在公有云或者专属云上,就会接受我们日常360度的数据训练,它的智力就会天天进化,随着社会动态变化不断自动调节适应了。
你可以把和外部连接的应用放到公有云上,因为他们是外部连接型的,你把他们放到你的内部私有环境中他们就跑不起来了。
你当然可以把你只内部的应用放到你的内部私有环境中。
要把公有外部连接的应用和纯内部使用的应用连接在一起,这就需要到了技术中台。
按照这个角度来看,中台也不应该部署在私有环境中啊。
它一定要放在混合云环境中,这样才方便公有云应用和私有云应用连接打通。
在技术中台这里,最核心的就是集成中台:
•1、集成各类企业内部ERP
•2、集成各类公有云SaaS
•3、集成各类互联网电子商务Open API
•4、对外统一开放API,便于外部生态应用接入与融合
你看,大量都是内外连接能力,需要经常变动、需要内外通畅。
6、数据中台
所谓的数据中台,是带有产业主数据、画像标签、业务模型、业务算法的。
所谓的数据平台,才是那些最基础最通用的什么Hadoop、Spark、Flink、Impala、HBase、Flume、Mahout、ElasticSearch...。
这样一说,大家就很清楚什么是数据中台,什么是数据平台了。
有人拿数据平台来冒充数据中台,把客户当傻子来骗,显得可耻。