- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
- 来自专栏大魏分享（微信公众号：david-share）
白话中台战略-2：中台到底长啥样？
业务中台与数据中台，相辅相成，互相支撑，一起构建起了战场强大的后方炮火群。 如何将企业的开发流程最佳实践沉淀成可重用的“能力”，从而助力创新性应用的快速开发迭代，也是我们看到的很多企业正在做的事情，我们可以管这种关注与开发效能管理的平台叫做研发中台。 ，与客户一起携手成功打造了多个定制化的开发效能平台。 而中台建设真正困难的是组织上的重构，而这往往是大家有意无意避而不谈的。 中台战略的成功，能否实现技术架构与组织架构的匹配，一道绕不过去必须要迈过的门槛。 组织中台很像企业中的内部风投和创新孵化机构，为前台组织和团队构建创新型前台应用提供类似于投资评估（项目甄别）、投资管理、投后管理（孵化与风控），真正从组织和制度上支撑前台组织和应用的快速迭代规模化创新。
1.9K20发布于 2018-12-24 - 来自专栏EdisonTalk
技术中台与业务中台到底讲了什么？
所谓平台，即中台的主要形式，它通过对于更细粒度能力的识别与平台化沉淀，实现企业能力的柔性复用。 在之前我的《聊聊中台》一文中，重点强调和介绍了业务中台，这是大部分谈论中台的人谈到的中台类型，因为不论什么中台，最终都是为业务服务，赋能前台，提高企业的用户响应力的。 [一个常见的电商业务中台示例图] 2、技术中台又讲了什么 虽然我比较认可网易云的观点“所有的中台都是业务中台”，而其他的中台其实都是一种广义上的业务中台，被称之为中台，就需要具备一定的业务属性，最终都要为业务服务 （2）PaaS层：平台服务层，主要指中间件技术、大数据和研发平台等，例如Job任务中心组件、统一日志组件、事件总线组件等等。 （均来自于波波老师的《Spring Boot与K8s云原生应用开发》课程PPT） [eBay中台体系示意图] [拍拍贷中台体系示意图] 3、我司的业务中台与技术中台 分享一个我司目前的总体技术体系图，这是我在
2.1K00发布于 2020-07-11 - 来自专栏ThoughtWorks
白话中台番外篇：DDD、EventStorming与业务中台
幸运的是，这一年个人的主旋律仍然还是围绕着中台这个既火热又充满争议的主题，只不过关注点逐渐从Why和What逐渐过渡到How，也就是对于如何构建中台的通用方法论思考、研究与应用上。 在各种讲中台落地规划，尤其是业务中台的共性能力识别和微服务划分的时候，总是能看到这两位的身影。不过相信好多朋友对于这两个相对陌生的面孔还是感觉云里雾里，搞不清楚到底是什么，以及与中台的关系。 ---- DDD、EventStorming与业务中台 我之前的文章曾提到过业务中台与微服务的关系，而当时我的观点很简单，就是：没有直接关系。 ，这套领域分析方法，则可以指导我们探究与分析业务中台规划过程中的一个最困难的问题，既：识别不同的业务线，到底有哪些业务是可以复用的？ 而这种通过领域分析和抽象，找寻不同业务线背后面对的相同的问题域，并从中提取共性的业务模型、提取共性的业务功能、提取共性的业务流程、甚至是提取共性的业务模式，加工并予以复用的过程，也正是业务中台的规划与建设过程的关键所在
1.1K20发布于 2019-12-10 - 来自专栏深度学习与python
业务建模到中台系统全攻略 | 极客时间
2如何学习业务建模？ 业务建模的方法有很多种，它的吊诡之处就在于，使用的难度并不在于建模本身。无论是哪种建模方法，你总能按照书里教程中的例子，照猫画虎地做个七七八八。 作为一种建模方法，虽不是那么出色，然而却能够在如何引领需求发掘，如何建立沟通反馈，如何与业务方共建模型等问题上，提供到一套出色的框架。 最后我会介绍四种建模方法，分别是：催化剂法、角色 - 目标 - 实体法、事件风暴与四色法，以弥补领域设计在建模能力上的缺陷。 二、新约：“云时代”的业务建模 如今，云时代彻底改变了我们构造软件的方式，微服务、中台、软件的 SaaS 化都是这一影响的体现。 其次，我会介绍一种由我发明的业务建模方法 8X Flow 法，用于解决微服务、分布式事务为主导的架构风格中的业务建模问题。这个方法同样可以用于构建中台系统，也是我司目前用于中台建模的主要方法。
63720编辑于 2023-04-01 - 来自专栏【腾讯云开发者】
中台的故事与事故
2015年左右底，“中台”这个词 迅速在互联网走红，众多互联网大厂纷纷投入到“中台”的战略布局中，转眼间，到了2024年，曾经风靡一时的中台迎来了退潮时刻。 本文将阐述我对于中台建设的一些思考和浅见，希望可以引发技术人的思考。 本文作者将在下周三晚做客腾讯云开发者视频号「鹅厂程序员面对面」直播间，分享中台、建模、领域驱动等干货内容，提前预约抢占前排座位！ （推荐阅读美国认知心理学家乔治.A.米勒的文章《神奇数字7±2 :信息加工能力的极限》和我的另一篇文章，其中讲到了沟通复杂度和 team 人数的关系《99%的程序员容易忽视的“系统”健康问题》）。 4.2 变与不变 唯一不变的是变化，面对市场的变化，技术架构应该如何快速的应对，有几点想法可以谈谈： 中台建设更适用于有稳定基本盘的业务，稳定就意味着变化少，变化少，才更方便的去抽象出可复用的能力。 中台的建设需要有对业务领域有认知极强的专家团队，并且需要有极强的建模能力，以及可以找到业务的本质以及 get 到业务和技术的衔接点。
63610编辑于 2024-07-24 - 来自专栏大数据学习与分享
主数据与数据中台
所以关于主数据与数据中台有什么区别，不同的人基于实践可能会有不同的见解，下面收集了几个对于二者概念、内涵的精彩回答，供大家参考。如果还有更多真知灼见，欢迎扫描文末二维码添加好友入群探讨。 回答2 数据治理及数据中台建设都离不开主数据管理，两者使用的方法及数据定义、处理方式没有大的区别。 我认为部分数据中台产品中，会将相当一部分标签数据也纳入主数据管理范畴之中。 2、数据仓库阶段，OLAP（联机分析处理）成为主要需求，主要解决BI和报表需求的技术问题。 3、大数据平台阶段，大数据平台阶段，主要解决海量数据性能和多数据源，多异构数据的整合加工问题。 在数据分析平台中，通过对数据的加工和整合，通过与基础数据平台进行修整和清洗的黄金数据进行关联，通过产品的内置图形化组件将数据进行可视化展现等手段，可以大大地提高企业领导层的决策能力和企业数据的分析能力。 在企业系统架构中的位置与传统架构中的ORM层相当，只不过，数据中台功能上要同时处理结构化，非结构化，文档类型，影音类型，空间类型......等各种数据，性能上要能支持海量数据，高可用，高可靠等等。
1.2K10编辑于 2023-10-25 - 来自专栏HUC思梦的java专栏
对中台的探索与思考
前言 今天要分享的主题是：对中台的探索与思考。 中台概念如今已经不是什么新的名词了，相信大家对中台都有所耳闻，目前各大企业已经先后开始建设自己的中台。 那中台到底是什么？为什么大家要建设中台？ 平台对比与中台更偏向底层。 中台的类型 关于中台的类型，主流的分类就是业务和数据双中台架构了。 技术中台可以认为是更加底层的技术基座，与业务关联可能不大，技术中台有点类似于平台的概念。 技术中台是建设中台的第一步，前台业务团队接入技术中台，阻力比较小. 某数据中台 在数据中台中，首先要实现数据资产化，三大体系保证了数据资产化顺利进行： （1）One Model：简单的理解就是数据模型的统一，我们不用重新建模，只要调用数据中台中已有的模型即可，一个模型可以被多个业务部门共享 2.如何建设中台 建设前必须想清楚的四个问题 1）中台建设的愿景是什么？ “遇事不决看愿景”，建设中台之前一定要确定唯一的正确的目标，这也是架构设计的准则之一。 2）中台的用户和客户是谁？
50810编辑于 2022-10-05 - 来自专栏全栈程序员必看
数仓建模与分析建模_数据仓库建模与数据挖掘建模
最新的 历史的、跨时间维护 目的 日常操作 长期信息需求、决策支持 设计模式 基于 ER 模型，面向应用 星形 / 雪花模型，面向主题 操作 读 / 写 大多为读 数据规模 GB ~ TB >= TB 2. 操作数据层（ODS） 数据与原业务数据保持一致，可以通过增加字段方式对数据整理 业务系统对历史数据完成修改后，在字段中进行标识，而不覆盖元数据。 实现方式一 使用日期分期表，全量数据记录，每天的分区存储昨天全量数据与当天的增量数据合并的结果 数据量大会导致全量表膨胀，存储大量永远不更新的冷数据，降低性能 使用于数据量少的情况 实现方式二 MOLAP 系统建模 MOLAP 将数据进行预结算，并将数据结构存储到 CUBE 模型中。MOLAP 产品：Kylin、Druid CUBE 模型以多维数组的形式，物化到存储系统中，加快后续的查询。 [外链图片转存中…(img-uQis5F2c-1645262440294)] 范式 第一范式：属性不可分割 第二范式：消除不分函数依赖 第三范式：消除传递依赖 关系建模与维度建模 关系建模：将复杂的数据抽象为两个概念
1.9K20编辑于 2022-11-09 云原生技术中台-基于对象建模驱动的低代码开发平台
hello大家好我是人月聊IT，我今天接着跟大家介绍我们整个云原生技术中台里面关于低代码平台它整体的总体架构的一个情况。 但是一直没讲过我们整个低代码平台的总体架构；最近几天我又刚好梳理了一下我们的低代码平台，重新把原来我们的整体的架构图做了一下规整，在整个低代码总体平台的架构里面我们可以看到，它底层仍然是依托我们的云原生的技术中台 在开发态我们基于对象建模驱动，包括了对象建模、数据建模、表单建模、规则建模、流程建模、报表建模；对象建模完成了以后，它朝下可以生成相应的数据对象开放相应的a b c接口能力，朝上又去衔接我们的表单建模和报表建模 这些就是我讲的整个低代码平台从开发态到运行态它本质的一个转移，通过开发态和运行态的解偶，低代码平台开发出来的应用它也是一个标准的可扩展的微服应用，同时它是可以完全脱离我的低代码开发框架和环境运行的应用在整个低代码平台开发完成以后，最上层也是我们常说的统一的与服务中心 最后就是我们讲的开放集成能力，第1个就是可以跟外部的应用，外部的第三方的应用，外部的接口做集成这是我们讲的关键的集成能力；第2个就是整个平台我一直强调它叫低代码开发平台不叫零代码平台，当你发现你有些复杂的业务规则实现的时候
21500编辑于 2025-06-24YashanDB中的数据建模与优化实践
在现代数据库系统中，数据建模与性能优化是确保系统稳定、高效运行的关键环节。面对海量数据和多样业务场景，数据库需在数据结构设计、查询执行效率及存储管理等多方面实施优化。 建模时，应根据业务需求合理设置PCT FREE参数，预留足够页面空闲空间以降低行迁移和链接，优化插入与更新性能。BTREE索引：组织成平衡有序的B树结构，支持唯一性约束和高速索引查找。 建模时，通过合理的数据切片划分和列压缩策略，最大化数据访问效率并减小存储消耗。综合考虑业务需求，合理选择数据存储结构能够有效提升系统整体性能和数据管理效率。2. 数据库安全与访问控制优化安全设计在数据建模中扮演重要角色，YashanDB多维度保障数据库安全：用户与角色管理：通过权限最小化原则，基于角色的访问控制实现权限粒度细化，配合三权分立管理减少内聚风险。 通过合理的数据存储结构选择、有效的分区方案设计、事务与并发控制优化、SQL执行效率提升、存储空间管理优化、高可用架构规划及安全体系完善，能够大幅提升YashanDB在复杂业务场景中的性能与稳定性。
13900编辑于 2025-06-30- 来自专栏大数据解决方案
做中台2年多了，中台到底是什么呢？万字长文来聊一聊中台
2.提升稳定性：同一个业务能力持续打磨， 要求需求同时具备高的接口稳定性和好的跨业务线通用性。 这个时候他对应的层级是 2， 收入是 3。某一天， 他启动一个大项目， 给这个项目一个冠冕堂皇的名字， 比如说“拿破仑项目”。他的团队急速膨胀到 4。 所以我们有了第二条重要结论：中台的建设要有与之匹配的组织文化机制。 寻找中台的合理组织机制 那么什么样的机制才是一个合理的组织文化机制呢？很遗憾我自己也不知道正确答案。 以上三个因素，是决定中台的研发复杂度的核心指标，我们可以大致建模为：中台变更复杂度 =（QPS*Count(BU)/ 变更频次)。 最后一个挑战是这几大板块对应着数万亿的线下市场，所以车好多的业务与线下高度结合， 流程往往以天计算， 因此变革要和行业的适配能力和期望相符。
1.8K20发布于 2021-12-02 - 来自专栏解读数据中台
【解读数据中台】数据中台之前世今生与多视角解读
从管理视角看——为什么是数据中台而不是数据XX 从技术视角看——数据中台与数仓、数据湖到底有没有本质区别 从业务视角看——企业需要什么样子的数据中台 1、从管理视角看——为什么是数据中台而不是数据XX 数据中台，在这个角度，正好与企业的需要不谋而合。 数据中台是为前台业务而生，它提供了一种数据与业务之间协作发生化学反应的最佳模式。 2、从技术视角看——数据中台与数仓、数据湖到底有没有本质区别 特性 传统数仓 数据湖 数据中台 数据 结构化数据为主 结构化数据、半结构化数据、非结构化数据 结构化数据、半结构化数据 Schema 而数据中台首先在体系架构上与数仓就有很大的不同，数据中台是由多系统组成的，其计算和存储平台是建立在分布式系统之上，以满足不同业务需求和高并发高扩展性需求。 除了计算和存储平台外，一般数据中台还应包含数据集成、数据开发、数据建模、数据资产管理、数据治理以及数据服务等多个组件，通过多个维度组件形成一整套方案。
1.4K30发布于 2020-05-15 - 来自专栏好好学习
【UML建模】（2） UML建模之用例图
用例图介绍 用例图主要用来描述软件的使用者是谁，软件提供哪些功能，它用来表示一个系统中用例与参与者及其关系的图，主要用于需求分析阶段 用例图包含的元素 基本元素：参与者（Actor）, 用例（Use Case 通过对参与者进行关注和分析，我们可以把重点放在如何与系统进行交互这一问题上，进一步确认系统的边界。另外，参与者也决定了系统需求的完整性。 关联关系（Association） 关联关系主要用来描述参与者与用例之间的关系，在UML中用直线连接 参考UML官网 泛化关系(Generalization) 泛化关系是将特化的用例和一般的用例连接起来 ，即子用例继承与父用例。 扩展与包含的箭头方向是相反的，这表明扩展取决于扩展用例而非基用例，扩展用例决定扩展的执行时机，基用例对此一无所知。
1.3K11编辑于 2022-03-31 - 来自专栏Python与算法之美
2个范例带你读懂中阶API建模方法
TensorFlow的中阶API主要包括各种模型层，损失函数，优化器，数据管道，特征列等等。 下面的范例使用TensorFlow2.0的中阶API实现线性回归模型和和DNN二分类模型。 本文全部内容及其源码公布在github项目eat_tensorflow2_in_30_days项中的"3-2, 中阶API示范"章节，在公众号后台回复关键字："tf", 获取项目github仓库链接。 = plt.subplot(122) ax2.scatter(X[:,1],Y[:,0], c = "g") plt.xlabel("x2") plt.ylabel("y",rotation = 0) = plt.subplot(122) ax2.scatter(X[:,1],Y[:,0], c = "g",label = "samples") ax2.plot(X[:,1],w[1]*X[:,1]+ ,1].numpy(),c = "g") ax2.legend(["positive","negative"]); ax2.set_title("y_pred"); ?
44610发布于 2020-07-20 - 来自专栏技术那些事
中台 | 什么到底是中台？
到处都在喊中台，到处都是中台，中台这个词在好多地方已经被滥用了。 在有些人眼里：中台就是技术平台，像微服务开发框架、Devops平台、PaaS平台，容器云之类的，人们都叫它“技术中台”。 在有些人眼里：中台应该是组织的事情，类似于企业内部资源调度中心和内部创新孵化组织，人们都叫它“组织中台”。 中台，从字面意思上理解，是位于前台和后台之间。 那么，中台到底是什么呢？ 谈到中台，首先会想到阿里巴巴，今天就从阿里中台开始，一起认识下中台到底是什么？到底如何发展而来的呢？ 阿里中台的发展历程 ? 到此，共享事业部的发展与大多数人的期望有很大偏差。 看看接下来又发生了什么故事，如下图： ? 2010年聚划算出现了。 正是有了这“点睛之笔”，共享事业部便有了一个极强的抓手，将原本与三大电商平台对话权不平等的情况拉平，这使得“共享事业部”成为了阿里巴巴集团的核心业务平台。
10.2K21发布于 2021-01-27 - 来自专栏ThoughtWorks
中台的定义 | 白话中台战略
我很赞同这位同学的观点，中台本身就是一个比较抽象的概念，很多时候我们被那个“中”字困住了，整天在前与中、中与后的具体差别和评判标准上纠结不已。 中台与前台的划分原则是什么？ 中台化与平台化的区别是什么？ 中台化和服务化的区别是什么？ 中台该怎么建设？ 提到中台，最常听到的一个词就是「能力」。可能是因为能力这个词足够简单，又有着足够的包容度与宽度。 我在上一篇白话中台战略-2 中台到底长啥样？中已经举了一些常见的例子，这里就不赘述了。 可以说，中台就是企业所有可以被「多前台产品团队」复用能力的载体。 ，区分开了单系统的服务化与微服务； 「能力」定义了中台的主要承载对象，能力的抽象解释了各种各样中台的存在； 「复用」定义了中台的核心价值，传统的平台化对于易复用性并没有给予足够的关注，中台的提出和兴起，
2K43发布于 2019-05-05 - 来自专栏数据饕餮
数据中台体系结构、建设方法和落地实践（2）：数据中台的概念定义
一、前言 关于数据中台的概念定义，业内有各种各样的版本，尤其是涉及数据中台与数据仓库、数据平台等相关概念的差异一直争议不断，可谓一百个人眼中，就有一百个数据中台，千百万人眼中，就有千百万个数据中台 本章内容围绕数据中台的定义，采用两种方法，三个视角，给大家阐述，在工程实践者的眼中，数据中台的概念定义。 数据中台是一个系统工程，不仅是一个单纯的产品&技术的问题，同时也涉及到企业战略、组织架构等诸多方面。通过抽象与概况，我们可以把数据中台的建设相关的因素，抽象为人和事两个方面。 上图中，横轴代表时间，自左到右，代表出现的先后顺序，依次为：数据仓库、数据平台和数据中台；纵轴代表数据的生命周期，依次为：数据内容、数据存储和计算、数据建模、数据服务和数据应用。 基于以上二维矩阵的对比分析，我们发现： 数据仓库的重心在于数据建模，对于原始数据内容进行重组和融合，生成基于数据主题的存储和分析模型；数据平台的在数据内容和存储计算能力上进行了拓展，基于分布式存储和分布式计算问题
87711发布于 2020-07-30 - 来自专栏国云大数据
数据中台：什么是数据中台
产品与产品之间的技术出入会导致应用的出错，最终影响用户对产品的信任。由此，集成式的建设方式给技术部门形成巨大的维护成本和治理成本，并没有达到数据中台建设的真正目的。 数据中台帮助业务部门建立工作台，通过工作台可以快速获取到数据相关服务，包括数据提取、数据分析、数据推送、数据回流等服务；数据中台可以将脏乱差的数据进行加工、治理、切分、建模、打标签等。 产品与产品之间的技术出入会导致应用的出错，最终影响用户对产品的信任。由此，集成式的建设方式给技术部门形成巨大的维护成本和治理成本，并没有达到数据中台建设的真正目的。 数据中台帮助业务部门建立工作台，通过工作台可以快速获取到数据相关服务，包括数据提取、数据分析、数据推送、数据回流等服务；数据中台可以将脏乱差的数据进行加工、治理、切分、建模、打标签等。 数据中台具有资产沉淀能力。用户在使用数据的过程中会自动地沉淀出高价值的数据，通过数据中台的融通能力，将这些有价值的数据进行良性的循环与回流。企业因此对自身的用户数据、会员数据、人力数据等认识加深。
4.7K20发布于 2020-11-20 - 来自专栏全栈程序员必看
数据中台，什么是数据中台？
概括地说，三者的关键区别有以下几方面： 数据中台是企业级的逻辑概念，体现企业 D2V（Data to Value）的能力，为业务提供服务的主要方式是数据 API； 数据仓库是一个相对具体的功能概念 2018 年，史凯在与不同企业沟通过程中经常听到的一句话就是，“我们现在还没有到利用数据这一步，因为（应用系统中的）数据质量太差”。 其次，数据中台应该从小数据、小场景做起。 数据中台是面向场景而非面向技术的，这种与客户的业务、企业的结构和信息化发展阶段有着紧密的相关性的业务基础架构，是很难买一个大而全的产品来一劳永逸解决的。 数据中台团队和技术选型 数据中台团队通常需要包含以下角色： 业务专家团队：了解业务、梳理业务场景，确定数据资产与业务场景的一一对应关系，确定业务场景的优先级，为数据中台的建设提供依据。 从这个角度来讲，数据中台将会变成物理世界的业务在数字化世界的一个还原。 数据中台设计的初衷是将计算与存储分离，从狭义上来说，真正最核心的数据中台可以是没有存储的。
2.6K31编辑于 2022-09-14 - 来自专栏全栈程序员必看
数仓建模与分析建模_范式建模和维度建模
建模方法论 今天我们主要介绍常见的建模方法，这也就是我们今天文章的名称——建模方法论 20年前兴起的数据仓库简单的可分为两大流派，Inmon方法和Kimball方法，分别由 Ralph Kimbal和Bill 区别的关键在于如何在数据仓库中建模、加载和存储数据的方式。而由此出发的不同架构影响到了数据仓库的建设成本和到适应用户不断变化的ETL逻辑的能力。 建模的目的 数仓的建模或者分层，其实都是为了更好的去组织、管理、维护数据,所以当你站在更高的维度去看的话，所有的划分都是为了更好的管理。 小到JVM 内存区域的划分，JVM 中堆空间的划分(年轻代、老年代、方法区等)，大到国家的省市区的划分，无一例外的都是为了更好的组织管理 访问性能：能够快速查询所需的数据，减少数据I/O。 数据成本：减少不必要的数据冗余，实现计算结果数据复用，降低大数据系统中的存储成本和计算成本。 使用效率：改善用户应用体验，提高使用数据的效率。
73710编辑于 2022-11-09
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号