阿里云数据中台架构介绍

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。

阿里云数据中台解决方案阿里云数据中台解决方案是一款全面的数据管理平台，可以帮助企业将各类数据整合起来，在数据的管理、存储、分析等方面得到优化，提高企业的数据价值。

本文将介绍阿里云数据中台解决方案的使用流程和特点。

第一步：了解数据中台数据中台是一种新型的解决方案，其核心是将企业的各种业务数据整合到一个平台上，然后通过该平台实现数据的管理、存储、分析等功能。

数据中台可以极大地提高企业数据的利用价值，为企业的信息化建设提供重要支持。

第二步：选择阿里云数据中台解决方案阿里云数据中台解决方案是一个先进的产品，能够为企业提供完整的数据管理解决方案。

阿里云数据中台解决方案拥有丰富的功能模块，包括数据治理、数据集成、数据质量、数据安全等，可以满足各种业务需求。

第三步：实施阿里云数据中台解决方案阿里云数据中台解决方案可以根据企业实际情况进行实施。

实施过程包括需求分析、系统设计、系统开发、测试等环节。

阿里云数据中台解决方案的实施可以在保证数据安全、数据可靠的前提下，提高企业数据的处理效率和利用率。

第四步：维护阿里云数据中台解决方案阿里云数据中台解决方案是一个高度可靠的平台，需要定期进行维护和升级。

在维护过程中，需要定期检查数据质量、数据安全等方面的问题，确保数据的稳定和高效运行。

阿里云数据中台解决方案的特点：1. 全面的数据管理能力，包括数据整合、数据治理、数据质量、数据安全等多个方面。

2. 安全可靠，阿里云采用严格的安全措施，确保企业数据的安全。

3. 数据处理能力强，阿里云数据中台解决方案可以帮助企业优化数据处理流程，提高数据的利用效率。

4. 完美的集成能力，可以与现有系统完美集成，降低企业的实施成本和管理难度。

总之，阿里云数据中台解决方案是一款全面的数据管理平台，可为企业提供多种功能，提高企业数据价值。

企业可以根据实际情况选择并实施该产品，在管理、存储、分析等方面获得更好的效果。

百问中台业务中台架构设计（阿里中台建设方法论）业务中台是指在企业中实现业务与技术的深度融合，建立一套能够支撑业务发展并提供技术支持的中间层平台。

阿里中台建设的方法论是一套基于实践总结出来的经验和理论，下面将详细介绍业务中台架构设计的一些关键要点。

1.架构层次：业务中台的架构设计有多个层次，一般包括基础架构层、通用业务层和特色业务层。

基础架构层提供底层的技术支持，如数据存储、服务治理等；通用业务层提供常用的业务功能，如用户管理、订单管理等；特色业务层则根据企业自身的特点，提供定制化的业务能力。

2.业务能力拆分：将复杂的业务能力进行拆分，形成可复用的组件或服务。

通过拆分，可以将业务功能细化，方便横向协同和复用。

同时，也要注意避免过度拆分，造成服务过于碎片化、难以维护。

3.服务化治理：将业务能力以服务的方式进行治理。

通过统一的服务注册、发现和调用机制，实现业务之间的解耦和灵活组合。

同时，还要建立相应的监控和报警机制，及时发现和解决服务故障。

4.数据中台建设：数据是业务中台的核心，需要建设统一的数据中台，实现数据的集中存储和管理。

通过统一的数据模型和数据接口，实现数据的共享和可复用。

同时，还要建立相应的数据治理机制，确保数据的质量和安全。

5.技术标准化：在业务中台的建设过程中，应制定相应的技术规范和标准，确保各个业务部门在开发和维护中台组件时能够统一规范。

同时，还要建立技术交流和培训机制，提高团队的技术能力。

6.风险控制：在业务中台设计过程中，要考虑风险控制的问题。

通过建立严格的权限控制和访问控制机制，确保敏感数据和核心功能的安全性。

同时，还要建立相应的备份和恢复机制，保障系统的可靠性和可用性。

7.持续优化：业务中台的建设是一个不断迭代、持续优化的过程。

在实际应用中，要及时总结反馈，修正不足，并进行相应的改进和优化。

同时，还要关注行业的变化和技术的进步，及时进行技术升级和创新。

总之，业务中台的架构设计需要从多个层次进行考虑，建立统一的数据中台和服务化治理机制。

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。

阿里云数据中台解决方案是阿里云面向企业客户提供的一种全新的数据管理和数据分析平台，以其强大的功能、高效的性能以及灵活的扩展性为企业客户带来了极大的商业价值。

本文将从阿里云数据中台的背景、架构、核心功能和应用场景四个方面对其进行详细地介绍。

一、阿里云数据中心的背景阿里云数据中台解决方案源于阿里云在大数据技术和云计算技术方面多年的积累和实践。

随着互联网的高速发展和数据时代的到来，企业日益重视对数据的采集、存储、分析和应用，希望能够通过数据获取更多的商业价值和竞争优势。

然而，由于数据来源众多、数据类型复杂、数据量庞大、数据分散在不同的业务系统和地理位置上等问题，使得企业难以有效地挖掘数据价值，加上传统数据仓库和分析平台效率低下、性能瓶颈等问题，让企业不得不寻求一种新型的数据管理和分析平台。

阿里云数据中台正是为此而诞生的，它不仅解决了企业中数据的管理问题，而且还实现了对数据的高速处理和深度分析，这些都极大地提升了整个企业的数据应用能力和商业价值。

二、阿里云数据中台解决方案架构阿里云数据中台解决方案采用了业界领先的大数据存储和处理技术，包括Hadoop、Spark、Flink、Druid、Kafka、Hbase、Elasticsearch等，在此基础上构建了一个完整的数据管理和分析体系。

具体来说，它的架构包括以下几个部分：1. 数据采集层：主要负责从多个数据源（如关系型数据库、非关系型数据库、日志、网络、传感器等）中采集和抽取数据，并将数据进行清洗和预处理，使其变得更加规范和可用。

2. 数据存储层：主要负责将采集的数据存储到不同类型的存储系统中，如分布式文件系统（如HDFS）、列式数据库（如Phoenix、Impala）、文档数据库（如Elasticsearch）等。

3. 数据计算层：主要负责实现对存储在不同存储系统中的数据进行高效计算和分析，它采用了Apache Spark、Flink等分布式计算框架，支持包括SQL、流处理、机器学习、图计算等多种计算模型。

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。

云计算平台架构图随着数字化转型的趋势不断加强，企业对云计算平台的需求呈现出爆炸性增长。

云计算平台以其超高的计算、网络和存储能力，成为企业追求高效率、低成本的首选。

而理解云计算平台的架构，可以帮助我们更好地利用这一强大的工具。

一般来说，云计算平台架构可以分为三个主要部分：基础设施层（IaaS）、平台层（PaaS）和软件层（SaaS）。

这三个部分构成了云计算平台的骨架，为企业提供稳定、高效的IT服务。

1、基础设施层（IaaS）基础设施层是云计算平台的最底层，主要提供计算、存储和网络等基础设施服务。

这一层通过虚拟化技术，可以将物理硬件资源转化为虚拟资源，供上层使用。

企业可以根据实际需求，动态地获取所需的计算、存储和网络资源，实现按需使用，灵活扩展。

2、平台层（PaaS）平台层位于基础设施层之上，主要为企业提供应用程序开发和部署所需的平台和工具。

这一层集成了数据库、消息队列、缓存等中间件，为上层应用提供稳定、高效的支持。

企业可以利用这一层提供的工具和平台，快速开发、测试和部署应用程序，大大缩短了开发周期，提高了开发效率。

3、软件层（SaaS）软件层是云计算平台的最高层，主要为企业提供具体的软件应用和服务。

这些软件应用和服务包括但不限于客户关系管理（CRM）、企业资源规划（ERP）、数据分析等。

企业可以通过这一层，以低成本、高效率的方式获取所需的应用和服务，满足自身的业务需求。

以上就是云计算平台的基本架构。

可以看出，云计算平台是一个分层、模块化的结构，各层之间相互独立，互不影响。

这种架构使得企业可以根据自身的需求和特点，灵活地选择所需的服务和资源，实现按需使用，高效利用。

同时，云计算平台的可扩展性也非常强，企业可以根据业务的发展需求，随时增加或减少所需的资源和服务。

这种弹性的架构使得企业能够更好地应对市场变化和业务挑战。

云计算平台的开放性也是其重要特点。

通过开放的标准和接口，企业可以方便地集成第三方应用和服务，构建属于自己的云计算生态系统。

数据中台架构及应用解决方案随着互联网的发展，数据越来越成为企业和组织决策的重要依据。

面对海量的数据，如何提高数据的质量和利用率，成为了数据管理者的一项重要任务。

数据中台架构应运而生，为企业组织提供了一种解决方案，使得数据的存储、管理和应用更加高效。

数据中台架构是一种基于数据仓库和数据应用平台的架构体系，是一种数据中心化的思想。

数据中台架构可分为五个基本环节：数据采集、数据存储、数据处理、数据应用和数据安全管理。

首先，数据采集环节。

从数据源头开始，将数据进行规范化采集，包括提取、抽取、清洗等操作，使得数据的质量更加高效、准确、可靠。

数据在采集的过程中要注意保证数据的一致性，避免出现数据脏读、重复写等错误。

接下来是数据存储环节。

数据中台架构需要一个稳定、可扩展的存储系统，目前比较流行的是数据仓库和数据湖。

数据仓库是一种结构化的数据存储方式，可以把企业的关键数据按照指定的格式整理存储；而数据湖则是一种非结构化的数据存储方式，可以存储企业内外各种结构化和非结构化数据的原始形态并互相关联。

第三个环节是数据处理。

数据一般需要进行ETL(Extract-Transform-Load)处理，即从源数据中提取数据，进行清洗、规范化、格式化处理，再将数据载入数据仓库或数据湖中。

数据处理还可以对数据进行合并、划分、聚合等操作，从而增加数据的价值和意义。

第四个环节是数据应用。

数据产品化是数据中台的最终目的，数据应用环节是将数据分析和应用实现的过程。

数据分析和挖掘是企业和组织重点关注的一个领域，数据应用可以通过提供数据可视化、报表查询、Dashboard等方式，把企业内外发生的数据主要事件展现出来，并协助业务决策、资源调度、销售管理等问题的解决。

最后是数据安全管理。

数据中台可包括设置权限、维护数据安全、设计数据备份方案等，数据安全管理是保障数据中台安全稳定运行的重要保障，也是保障企业数据安全的重要保险。

总之，数据中台架构及应用解决方案是一种高效的数据管理模式。

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。

大数据平台功能架构大数据平台的功能架构包括数据中台功能架构和数据仓库功能架构。

数据中台是指将企业各个部门的数据集中管理并提供数据服务的平台，而数据仓库是指用于存储和管理大量结构化数据的系统。

下面将详细介绍这两个功能架构。

一、数据中台功能架构数据中台主要包括数据采集、数据存储、数据处理和数据服务四个功能模块。

1.数据采集：数据采集模块负责从各个部门的数据源中采集数据，并将其标准化和清洗。

数据采集可以通过多种方式实现，例如ETL工具、API接口、日志收集器等。

采集到的数据包括结构化数据和非结构化数据。

2. 数据存储：数据存储模块用于存储经过清洗和处理后的数据。

通常会采用分布式存储技术，例如Hadoop、HBase、Cassandra等。

这些技术可以实现大规模数据的高效存储和管理。

3.数据处理：数据处理模块负责对存储在数据中台中的数据进行分析和处理。

常用的数据处理技术包括批处理、流处理和机器学习等。

数据处理可以用于数据挖掘、预测分析、图像识别等任务。

4.数据服务：数据服务模块提供对数据的高效访问和查询。

通过提供API接口和查询语言，可以使不同部门和系统能够方便地访问和使用中台的数据资源。

此外，数据服务还可以提供数据共享和数据协同功能，帮助企业实现数据的整合和共享。

数据仓库主要包括数据抽取、数据转换、数据加载和数据查询四个功能模块。

1.数据抽取：数据抽取模块负责从各个业务系统中将数据抽取到数据仓库中。

抽取的数据可以是全量数据或增量数据，也可以根据需求进行筛选和过滤。

数据抽取可以通过ETL工具、数据库连接器等方式实现。

2.数据转换：数据转换模块对抽取的数据进行清洗、整合和转换。

清洗可以包括去除重复数据、填补缺失值、修复错误数据等操作；整合可以将来自不同数据源的数据进行统一格式化；转换可以将数据从一种结构转换为另一种结构，例如将数据从关系型数据库转换为多维模型。

3.数据加载：数据加载模块将经过转换的数据加载到数据仓库中。

数据中台组成及功能架构设计数据中台是指将企业内部各种数据源进行整合和管理的一个平台。

它可以将散乱的数据整合为一个统一的数据资源，为企业决策和业务运营提供支持，实现数据的高效利用和价值最大化。

数据中台的组成和功能架构设计包括以下几个方面：1.数据采集和清洗：数据中台通过数据采集模块将来自不同数据源的数据进行采集，并进行清洗和去重处理。

同时，还可以对数据进行标准化和格式转换，确保数据的准确性和一致性。

2.数据存储和管理：数据中台需要建立一套完善的数据存储和管理系统，包括数据仓库、数据湖等。

这些系统可以对数据进行分类存储，并提供高效的数据检索和查询功能。

此外，还需要建立数据字典和数据目录，对数据进行标注和分类，方便数据的管理和使用。

3.数据集成和集市：数据中台需要提供数据集成和集市功能，将不同部门和业务系统的数据进行整合和共享。

通过数据集成和集市，可以实现数据的共享和共用，避免数据孤岛问题，提高数据的价值和利用率。

4.数据质量和治理：数据中台需要建立数据质量和治理体系，包括数据质量评估、数据质量监控和数据质量改进等环节。

通过数据质量和治理，可以确保数据的准确性、完整性和一致性，提高数据的可信度和可用性。

5.数据分析和挖掘：数据中台需要提供数据分析和挖掘功能，为企业的决策和业务运营提供支持。

通过数据分析和挖掘，可以发现数据中的隐藏信息和价值，为企业提供决策依据和市场洞察。

6.数据安全和隐私保护：数据中台需要确保数据的安全和隐私保护。

通过建立数据权限和访问控制机制，可以限制数据的访问和使用权限，防止数据泄露和滥用。

此外，还需要对数据进行加密和脱敏处理，保护用户的隐私和个人信息。

7.数据可视化和报表：数据中台需要提供数据可视化和报表功能，将数据转化为直观和易于理解的图表和报表。

通过数据可视化和报表，可以将数据的价值和影响效果直观地展示给用户，方便用户进行决策和分析。

综上所述，数据中台的组成和功能架构设计包括数据采集和清洗、数据存储和管理、数据集成和集市、数据质量和治理、数据分析和挖掘、数据安全和隐私保护，以及数据可视化和报表等方面。

数据中台（⽅法论篇）从上⼀篇⽂章我们知道数据中台是什么，解决什么问题，有什么价值，要做些什么，接下来我们去了解下通过什么⽅法来指导实施数据中台。

数据中台既不是⼀项技术，也不是⼀款产品，⽽是⼀套⽅法论，或者说是企业的⼀套战略，其本质是企业运营思路和模式的转变。

数据中台并不是购买⼀套产品就能实现的，成功的数据中台战略的实施不仅需要⼯具和产品的⽀持，更需要公司架构和流程层⾯的配合。

数据中台建设过程本⾝需要⼀整套的⽅法论来指导，包括实施路线、技术架构、组织⽅式、⼈员协作等各个⽅⾯的指导⽅针。

这⼀套⽅法论的核⼼原则是：业务驱动，使⽤可衡量的成果激发⾃主积极性；敏捷式的实施和迭代，快速落地和见效；强调规范的制定和⼯具的使⽤，可持续发展。

数据中台本质上是符合⼀定规范的⼤数据平台和数据仓库体系。

这些规范总结为OneID、OneModel、OneService、TotalPlatform和TotalInsight。

建设符合这些规范的数据中台，最重要的是建设时遵循⼀个合理的⽅法论，采⽤⼀个合理的体系架构。

在⽅法论中，最主要的思想是业务驱动，数据赋能，快速落地，⼩步快跑。

在说数据⽅法论之前，我们看看阿⾥巴巴的数据中台。

阿⾥数据中台OneData1.阿⾥数据中台从阿⾥巴巴数据中台全景图中我们看到，阿⾥的数据中台主要由四个部分组成：数据资产管理IPaaS、数据中台DaaS、数据研发平台IPaaS、计算与存储平台IaaS。

（1）数据资产管理IPaaS数据资产管理其核⼼是基于元数据管理技术实现数据资产的“可看、可找、可⽤”，主要提供资产地图、资产分析、资产管理、资产应⽤、资产运营等功能。

通过数据地图让数据管理和使⽤者，清楚的知道企业都有哪些数据，这些数据存在什么地⽅，数据被谁管理，如何获取等等；资产分析是利⽤BI技术对数据资产进⾏统计分析，并提供可视化服务，例如：按主题、类型的统计数据资产数量、数据资产的质量和数据资产的使⽤情况等；资产管理可以理解为对元数据的管理，包括元数据的增删改查；资产应⽤可以理解为通过元数据管理提升数据资产的利⽤率，⽐如：数据资产的热度分析、全链分析、影响分析等；⽽资产运营严格意义上说不能是⼀个功能，⽽是为了提升数据资产质量和使⽤效率的⼀系列措施，可能涉及组织、制度、绩效考核等等⽅⾯。