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中台架构思想的应用

背景

随着大数据平台的兴起，中台架构逐渐流行。在以前IOE模式下的强中心架构下，数据都是在中心小型机服务器上进行处理，结果发给终端使用。在这个强中心架构下，硬件能力其实是和平台压力不匹配的，在非峰值压力下，IOE模式下的硬件能力是在浪费。随便大数据平台兴起，分布式平台了有武之地，弹性部署让硬件能力和平台压力得到相对匹配，进而促进了公司效益。

阿里巴巴公司是国内成功的电商公司，结合流行趋势，完成了大数据和中台的转型，2020年基于Dataphin、品牌数据银行，Quick Audience、Quick Stock数据中台产品的全域营销推出，阿里开始通过自有的数据体系赋能商家，数据中台从纯技术推广到业务价值体现。

大数据和数据中台的巨大能力对于普通开发人员来说是比较难理解的，不过从基本的数据流图来描述，可能就好理解了，普通的IOE模式数据流线象星形一样，线条比较单一，而大数据和数据中台情况下，线条变成了数据总线，并且在大数据开源软件里有数据总线软件，懂计算机组成原理的朋友知道硬件上有线，总线2端连接设备，这种情形下，连接设备能升级进化，总线也能进化，所以从这个点上理解大数据和数据中台的巨大能力，就好理解了。

中台架构层面的应用

我们都知道常用的三层架构，应用层、逻辑层和数据层，这中间的逻辑层，如果拓展到分布式平台下，每台机器上的逻辑层的功能数据进行全平台建模，在保证数据安全和实时情况下，输入模型，让模型有输出结果，这就有了数据中台架构的意思了。

比如逻辑层里某个功能执行次数多，这个次数我们安排到模型里，然后对开发人员来说，对常用功能进行优化或强化是有意义的，有了数据就好决策，这就是一个体现。

中台架构目的的应用

中台架构也有功能重用的意思，基本的大数据开源软件，比如Hadoop平台里的组件，做大数据开发，都要有这些组件，这些组件就是重用涉及的范围。不能重用的，要结合自己独立要求的数据模型、控制流程和特别算法等等，这些会基于重用组件来进行二次开发。

重用组件是从大的方向上来讲，而从小的方向上来讲，重用平台也非常有意义，比如我们锐英源以前开发的教育平台，经过适当修改在语音训练平台和语音采集平台进行了重用，教育平台里的多媒体功能也可以用到党建云平台，成熟的开发人员对自己的平台熟悉，能够多次重用，就会大大加快开发速度，比独立重新建设要快的多。

重用模块比如重用DLL对于初级程序员来说，意义更大，人的精力有限，底层功能可以不费心，那么就有精力思考架构，把需求理的更通顺，进而会对整体开发带来好处。我们锐英源的软件授权dll用C++开发，开发过后，在多个平台都可以使用，并且前期在授权细节上积累的补丁都可以原封不动的使用，对新的产品可靠性也能提升。