中台技术架构概述

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。

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”。

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。

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。

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。

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。