IT企业中台方案的设计

胡 敏

(江西省计算技术研究所，江西南昌 330003)

近年来，随着移动互联网和万物物联〔1〕的发展，企业的数据积累呈爆炸性增长，并促使新的应用形态产生。企业面向的业务需求越来越新奇多变，数据来源越来越复杂多元。大部分IT企业已经开始对数据资产有了认识,但传统烟囱式系统架构导致的数据孤岛问题成了企业实现数字化的掣肘。因此，打造企业中台架构成为当下企业向数字化转型的最佳出路。

1 传统企业架构

IT企业在传统软件系统建设中的开发路径基本可以归类为：

1)需求提出：企业业务部门针对当前业务发展或者问题向企业IT部门提出IT系统建设需求。

2)需求调研：企业IT部门配合业务部门进行需求调研工作，初步确定相关需求说明。

3)组建IT实施团队：通过招投标的方式招募合适的IT解决方案提供商或者企业IT部门依靠自身的开发团队为该项目组建实施团队。

4)系统设计、开发及测试：项目团队基于软件项目实施流程进行概要设计、详细设计、开发、测试等相关工作。

5)系统上线运维：系统顺利上线后即进入运维状态，对存在的问题进行修复、升级或者进行第二期的项目规划。

新系统的建设没有实现对企业原有IT资源的共享利用，像“烟囱”一样矗立而成。特别是规模较大的IT企业，内部烟囱林立。“烟囱式”系统建设存在以下弊端：

1)数据模型、业务模块的开发和维护存在重复性，给企业带来的成本以及IT团队资源浪费。

2)业务发展必然要求打通“烟囱”之间的壁垒，实现内部系统间互通互联所带来的协作和开发成本较大。

3)本末倒置的“SOA”体系导致业务无法真正沉淀，核心业务“服役”期满后推倒重建的现象频频出现，导致多年来融入到该系统中的企业个性化、创新的业务逻辑和数据因为系统重构而受损严重。

4)数据统一性不足：各个系统数据标准各异，数据报表准确性很难保障。

5)数据实时性不足：各系统中数据冗余多，数据同步复制繁杂，很难发挥数据驱动和优化业务的价值。

这样的软件系统建设刚性有余，韧性不足：过度强调大规划、大建设、大发展；注重标准化体系建设，不考虑个性化应用的体验；用大系统替代分散系统实现整合；优先支撑业务运营层面，过于强调数据应用的完整和全面。

随着互联网的发展，各类应用软件已经进入了VUCA时代，〔2〕其特点表现为易变性(Volatility)、不确定性(Uncertainty)、复杂性(Complexity)、模糊性(Ambiguity)。而要在VUCA时代处变不惊，关键在于能敏锐地感知环境、灵活地调整方向、积极地拥抱变化。

从传统IT建设方式的特点进行探究，可以对新的软件系统建设思路有所启发：确定总体规划以快速应用，快速迭代为目标；保证数据标准统一，提高复用率；具备强大的服务能力，前端轻量化部署；实施大平台，轻部署；提供可扩展的接入入口等。

2 中台架构的建设方案

企业中台是由业务中台和数据中台构建起数据闭环的运营体系，实现以数字化资产的形态构建企业核心差异化竞争力。业务中台与数据中台在企业中台中的应用如图1所示。

图1 企业中台下数据中台与业务中台的应用

数据中台的概念由阿里巴巴首次提出，其内涵是指为了提升业务高峰下应对大规模数据量的可扩展性，解决业务系统过于复杂的耦合问题而进行的组织机构、技术应用方面的改革创新。〔3〕数据中台本质上还是一个平台，阿里称之为“共享服务平台(Shared Platform as Service，SPAS)”。为提升系统的扩展性，SPAS采用的是基于面向服务SOA架构的“去中心化”的分布式服务体系，所有的服务都是以“点对点”的方式进行交互。

业务中台是在充分结合行业特征的情况下，基于数据与技术积累适用于行业应用的模型与产品，提供可复用的流程类、交易类服务，促使业务交易同口径、前端接入统一规范，提升迭代速度、开发效率。

数据中台与业务中台相辅相成〔4〕：业务中台维护业务处理类(OLTP)数据，并将共享数据同步至数据中台。数据中台存储在线分析类(OLAP)数据，分析结果返回至业务中台；业务中台、数据中台通过统一的微服务网关对前端应用提供微服务调用。

2.1 业务中台

业务中台将业务处理的规则、流程、逻辑等与前端应用分离，并将后端的处理规则整合封装成可复用的微服务、微组件，打造对前端友好的开放共享能力，〔5〕赋予企业在业务增长快、需求多变的环境下快速迭代、试错与创新的能力。业务中台实现一切业务的数据化，承担了企业所有的共性业务。业务中台需根据整体业务内容，合理提炼出一系列的微服务。每一个微服务即是一项业务能力，以微服务为单位展开升级迭代可以达到更高的响应速度和灵活性(见图2)。

图2 业务中台的能力图

图3 数据中台架构图

2.2 数据中台

数据中台从业务中台等途径接入数据，通过搭建数据模型对数据进行清洗、治理、组织、分析、统计、分发和应用，再通过标准化管控流程使数据在结构、分层、命名等方面形成统一的数据语言，然后制定分类科学、标准统一、流程规范的数据组织方案，提高数据与数据之间的关联度、数据与业务之间的紧密度，形成以实体为基础、面向应用的数据资源。数据中台实现一切数据的业务化，打破数据沟通壁垒，为前端业务部门提供支撑，助其实现决策快速响应以及精细化运营和应用，更好地驱动业务发展与创新。数据中台是一套完善的数据运营机制，包含数据仓库体系、数据服务集等，加速数据向数据资产的价值转变，通过数据智能使决策模式由“经验驱动”向“分析驱动”转变(见图3)。

在数据中台的概念兴起之前，很多企业的大数据平台早已随着互联网和物联网的发展落地生根。为何要花费不菲的代价构建数据中台？原因在于：大数据缺乏实际的应用场景，在有应用需求的情况下因要定制开发而无法实现快速调用，无法实现业务的快速响应。数据中台的实施将助力大数据在行业应用中发挥价值，以“数据驱动”赋能业务发展并服务于企业。目前，有不少厂商已着手研究依托AI技术推动数据中台向智能化发展，这必将加速数据智能在各行各业的实际应用。

2.3 企业中台

企业中台不只是一个技术上的概念，更可以说是一把手工程，中台的建设必须要结合组织机构的优化。中台不仅专注于自身的业务能力，更关注业务流程的共享机制，因此中台的建设要求业务流程的同步升级。中台以共享为理念，涵盖了三个方面的意义：1)面对需求变化作出快速响应的管理理念与机制；2)基于服务流程调整岗位、组织机构、部门职能的设计；3)以共享服务中心的模式逐步沉淀共性业务和数据服务能力，实现数据、业务、服务“三位一体”的支撑功能。

企业中台的建设以快速响应业务变化为目的，通过以共享服务的方式为前端业务提供支撑，由统一的路由适配转发服务接入请求。这就要求企业中台在技术构架上实现可拓展性、敏捷性、轻量化，通过服务编排实现前端的灵活调用。应用分布式、微服务、容器云、DevOps、大数据等技术，构建高可用、高性能、高并发的架构，并遵循“高内聚、松耦合”设计原则，可助力打造先进实用的企业中台架构。构建企业中台所需要的技术支撑如图4所示。容器云提供开发、测试、运行的统一环境，可实现服务的快速部署，并提供运行时的服务管理、调度管理和统一接入，屏蔽基础层的复杂性。DevOps提供开发运维一体化管理，解决业务敏捷响应、产品快速迭代的问题，支持微服务下的架构监控、自动化和运维管理。微服务治理提供微服务架构编程模型和最佳实践，并提供服务日志的全链条监控、统计和分析。

图4 中台架构技术支持

企业中台利用SOA服务架构实现服务的共享、复用，赋予企业快速响应和试错创新的业务能力。〔6〕SOA的本质是开放系统专属功能，以公共服务的形式供其它应用调用。企业中台通过对平台数字能力进行再分工再沉淀，以统一管理的方式为前台快速提供支撑资源，为企业快速响应市场变化提供保障。业务中台的建设对企业已有的业务流程具有一定的破坏性，流程再造的过程需要消耗一定的构建成本。

企业中台建设有以下三种方案：

1)保留原有系统，在建设新系统的过程中搭建中台架构，逐步沉淀企业独有的核心业务能力，在时机恰当的时候逐渐改造原有系统，并将改造后的系统逐步迁移至中台架构。采用该建设方案的典型代表有中国石化、广东国税等。

2)在保证现有系统正常运营的同时，分批分次地构建中台共享服务中心，逐步完善中台架构的建设以及系统的升级改造。采用该建设方案的典型代表有淘宝、波司登等。

3)直接以中台架构的模式建设新的系统，并替换掉落伍的老系统，用该建设方案的典型代表有特步、顾家家居等。

IT企业的中台架构设计方案如图5所示：

图5 中台架构设计方案

中台架构涵盖了多方面的技术应用，运用技术服务专业化的理念，可充分利用市场上已有的成熟技术方案与产品来实现中台架构的建设。在网络层，需要考虑和IT基础设施平台的对接，可以采用Overlay叠加虚拟化技术，在既有的物理网络之上构建一个虚拟网络，避免对基础网络架构的大规模修改；在存储层，计算存储分离支持非等比扩展可更好地满足大规模和集约化的需求，能够增强大数据的数据处理和容灾的能力，建议选择计算存储分离部署路线；在计算层，Docker已经成为容器的事实标准；在基础设施即服务(IaaS)平台层，OpenStack云计算平台提供了IaaS的解决方案，每个服务以API接口进行集成，兼容性好；在大数据处理方面，强大的Hadoop生态，已成为大数据应用开发厂商的首选平台；在应用编排与调度方面，Kubernetes已成为应用编排与调度领域事实标准，是应用开发商首选平台。