2.2 互联网架构作为最佳实践为何失效

如果把互联网架构比作社会主义,Oinone就是也要做有中国特色的社会主义,才能符合国情。

随着业务和生态的发展,企业对效率、性能、体验和智能化等方面的要求越来越高,但很多企业的系统面临着严重的系统架构落后和系统间割裂等问题,这些问题导致原有系统在业务发展下面临着效率和性能的双重挑战。与此同时,互联网平台的技术水平远远领先于传统企业系统,但是是否可以直接将互联网架构照搬到企业数字化转型中呢?显然,这是不合适的,因为互联网架构在企业数字化转型中面临着许多水土不服的问题。本章节将结合互联网中台架构的发展,分析这些问题的原因。

借鉴互联网中台理念

我们要先看互联网架构的发展,是如何一步步到今天提的中台架构概念的,每一步又解决了什么具体问题,我们以阿里架构变迁史为例来看下(如下图2-2所示):

2.2 互联网架构作为最佳实践为何失效

图2-2 阿里架构变迁史

在2009年,淘宝上线了五彩石项目,这标志着淘宝从单体应用向服务化应用的时代迈出了一步。那么,淘宝为什么要开发五彩石项目呢?因为当时淘宝面临两个非常严峻的问题,一个是性能问题,数据库连接不足,数据库成为了瓶颈;另一个是效率问题,当时淘宝有百余个研发人员,但核心系统只有一套测试、预发、线上环境,导致研发需求排队等待。在开始五彩石项目之前,淘宝还做了千岛湖项目,用来验证服务化架构的可行性,将用户中心独立出来。随后,淘宝开启了五彩石项目,目标是通过增加人力来提升效率,通过增加机器来提升性能。

随着淘宝的业务发展,他们又面临了一个问题:各个服务之间有很多重复的建设,效率低下。为了解决这个问题,淘宝开始从服务化转向平台化,并创立了“共享业务事业部”,将重复建设的公共业务分配给这个事业部,以避免成本浪费。这些公共业务包括商品平台、交易平台和结算平台等。平台化的目标是规避服务化没有规划导致的重复建设问题。

但是随着业务的快速发展,淘宝变成了一个拥有几十个事业部的巨型企业,而这带来了新的问题:效率问题。例如,如果需要在一个业务线上做出改动,需要与十几个平台进行沟通,这是非常低效的。同时,对于一个平台来说,需要面对来自不同事业部的需求,这需要平台研发人员具备理解和抽象所有业务线需求的能力,这让平台研发人员感觉回到了单体应用时代,所有的需求都要排队,即使增加人力也无法提高效率。这个问题主要表现在交易平台上。

为了解决这个问题,淘宝提出了中台的概念,中台是在一套规范下建立的,让具有专业技能的团队自主决策业务系统发展的平台。中台的目标是弱化平台的业务特性,提供通用能力。简而言之,就是将“共享业务”中的“业务”两个字去掉,只提供通用能力的平台

我们将每个阶段的核心目标总结为一句话:

  1. 从单体到服务:通过增加人员和机器来提高效率和性能;

  2. 从服务化到平台化:解决服务化阶段因缺乏规划而导致的重复建设问题;

  3. 平台化到中台化:在一套规范下,让各业务团队自行决定业务系统发展,适用于多个业务线或多个场景应用的独立发展。

类似地,在企业数字化转型过程中,也面临着类似的问题:

  1. 随着企业业务在线化,对系统性能和稳定性提出了更高的要求,但由于内部系统之间的割裂,导致很多重复建设。因此,我们需要进行服务化和平台化;

  2. 没有一个供应商能够解决企业所有的商业场景问题,所以需要多个供应商共同参与。我们可以将供应商类比为各业务线,在一套规范下让供应商或业务线自行决定业务系统的发展。

然而,阿里的中台架构方案并不能直接照搬到企业中。因为阿里的中台架构采用了平台共建模式,即让业务线基于平台设计的规范共同开发。这本质上还是平台主导模式,对企业来说历史包袱较大。在企业中,让不同背景的研发一起共建交易或商品平台是非常复杂的事情。平台化已经足够复杂,再加上共建会导致企业架构的负载过重,这对企业来说就不再是赋能,而是“内耗”。

互联网中台架构在企业实践中遇到的问题

在1.3《Oinone的生态思考》一文中,《与中台的渊源》部分提到,在阿里云为企业提供数字化项目时,客户经常会对以下三个问题提出质疑,这些问题非常突出:

1我们听说你们具备敏捷响应能力,但为什么改动需求如此缓慢?不仅所需时间更长,而且成本更高?

2我们听说你们有能力中心,但为什么当我们引入新供应商或开发新场景时,前期建立的能力中心无法支持我们?

3我们听说你们的性能很好,但为什么我们需要投入更多的物理资源来支持项目?

在探讨互联网架构的适用性时,我想提出以下两个问题:

1企业应用程序的性能问题是否与互联网平台公司遇到的性能问题相同?

2企业应用程序的开发效率问题是否与互联网平台公司遇到的效率问题相同?

通过比较企业和互联网之间的差异,我们可以了解水土不服的核心原因。

企业 互联网
企业IT组织能力无法与数字化转型的速度匹配,缺乏足够的人才支持。为了提高开发效率,企业需要寻找工具和技术来降低开发难度,同时提高个人开发效率 互联网企业拥有众多优秀的人才,需要解决团队协作和知识共享的问题,即协同开发的效率。
企业无法制定并主导技术规范,这导致了能力复用的不足。为了提高效率和减少开发成本,企业需要建立统一的技术规范和标准,以便能力复用和组织协同。 互联网企业可以自定义技术规范,因此能力复用更易于保障。
企业往往当前业务量相对小,期望数字化建设能打动业务发展,对业务发展的预期比较高,所以企业的诉求是即满足当下成本效应又能兼顾未来对发展预期 互联网企业起步时的系统目标负载就高,通常会忽略资源起步门槛的问题,当然也可以通过自动扩容、云计算等方式来解决初期的负载问题。

表2-1从企业与互联网的对比,看水土不服的核心原因

我们可以看到企业和互联网架构在很多方面存在着不同的需求和问题。因此,在提供数字化服务时,Oinone需要注意与企业的组织能力进行匹配,并根据企业自身的特性来提供在线化的服务能力。这就像在社会主义制度下需要有中国特色一样,Oinone也需要有适合中国企业的特色。

Oinone社区 作者:史, 昂原创文章,如若转载,请注明出处:https://doc.oinone.top/oio4/9217.html

访问Oinone官网:https://www.oinone.top获取数式Oinone低代码应用平台体验

(0)
史, 昂的头像史, 昂数式管理员
上一篇 2024年5月23日 am10:05
下一篇 2024年5月23日 am10:07

相关推荐

  • 数据字典

    1. 什么是数据字典 数据字典是一些固定字典项的集合,可作为多选或单选的选项,例如人员性别、员工属相、杭州市下属的行政区等都是数据字典。 选择一个应用/模块下的一个小模块,可以查看其中包含的自定义字典(自建的数据字典)和系统字典。可以通过导入或添加创建自定义字典。 2. 数据字典基本操作 删除:系统字典不支持删除,无法批量删除自定义数据字典,若数据字典已经被字段、页面等引用时,也无法删除这个数据字典。 隐藏/可见:自定义字典、系统字典都可以操作隐藏和可见,隐藏和可见不影响数据字典在字段、页面等处的使用。 查看引用关系:点击查看引用关系,展开弹窗,展示该数据字典和字段、视图的引用关系。 修改:若数据字典已经被引用,无法删除其中的字典项。若无引用关系则可以任意修改。 3. 数据字典导入 点击“导入数据字典”按钮,弹出窗口,可根据图中引导进行数据字典的导入。 在经典模式下,导入数据字典会新建数据字典。 在专家模式下,数据字典导入的模板中包含字段“字典编码”,若导入的字典编码不存在则会新建数据字典,若导入的字典编码已存在则会修改字典编码的设置,新建和修改的动作会校验是否符合规范。 4. 数据字典创建 4.1 专家模式(低代码模式) 字典项类型有“二进制、文本、整数”三种可选,选择二进制时,字典项值需要选择存储在数据库二进制中的第几位。系统根据字典项值去查找字典项名称,因此字典项值不可重复。 数据字典的api名称、代码名称、描述可不填,部分系统会赋默认值。 字典项中字典项名称和字典项值必填,api名称和字典项描述不填系统会赋默认值。 4.2 经典模式(无代码模式) 经典模式下只需要填写字典名称,添加字典项即可。系统会自动将字典项类型设置为“二进制”,并将字典项按照创建的先后顺序设置字典项值的位数。字典项类型、字典项值释义可参照专家模式的解释。

    2024年6月20日
    1.4K00
  • 3.3.3 模型的数据管理器

    数据管理器和数据构造器是Oinone为模型自动赋予的Function是内在数据管理能力,数据管理器针对存储模型是方便在大家编程模式下可以利用数据管理器Function快速达到相关数据操作的目的。数据构造器则主要用于模型进行初始化时字段默认值计算和页面交互 数据管理器 只有存储模型才有数据管理器。如果@Model.Advanced注解设置了dataManager属性为false,则表示在UI层不开放默认数据管理器。开放级别为API则表示UI层可以通过HTTP请求利用4.1.15【Pamirs标准网关协议】进行数据交互。 模型默认数据读管理器 函数编码 描述 开放级别 queryByPk 根据主键查询单条记录,会进行主键值检查 Local、Remote queryByEntity 根据实体查询单条记录 Local、Remote、Api queryByWrapper 根据查询类查询单条记录 Local、Remote queryListByEntity 根据实体查询返回记录列表 Local、Remote queryListByWrapper 根据查询类查询记录列表 Local、Remote queryListByPage 根据实体分页查询返回记录列表 Local、Remote queryListByPageAndWrapper 根据查询类分页查询记录列表 Local、Remote queryPage 分页查询返回分页对象,分页对象中包含记录列表 Local、Remote、Api countByEntity 按实体条件获取记录数量 Local、Remote countByWrapper 按查询类条件获取记录数量 Local、Remote 表3-3-3-1 模型默认数据读管理器 模型默认数据写管理器 函数编码 描述 开放级别 createOne 提交新增单条记录 Local、Remote createOrUpdate 新增或更新,需要为模型设置唯一索引,如果数据库检测到索引冲突,会更新数据,若未冲突则新增数据 Local、Remote updateByPk 根据主键更新单条记录,会进行主键值检查 Local、Remote updateByUniqueField 条件更新,条件中必须包含唯一索引字段 Local、Remote updateByEntity 按实体条件更新记录 Local、Remote、Api updateByWrapper 按查询类条件更新记录 Local、Remote createBatch 批量新增记录 Local、Remote createOrUpdateBatch 批量新增或更新记录 Local、Remote updateBatch 根据主键批量更新记录,会进行主键值检查 Local、Remote deleteByPk 根据主键删除单条记录,会进行主键值检查 Local、Remote deleteByPks 根据主键批量删除,会进行主键值检查 Local、Remote deleteByUniqueField 按条件删除记录,条件中必须包含唯一索引字段 Local、Remote deleteByEntity 根据实体条件删除 Local、Remote、Api deleteByWrapper 根据查询类条件删除 Local、Remote createWithField 新增实体记录并更新实体字段记录 Local、Remote、Api updateWithField 更新实体记录并更新实体字段记录 Local、Remote、Api deleteWithFieldBatch 批量删除实体记录并删除关联关系 Local、Remote、Api 表3-3-3-2 模型默认数据写管理器 如果模型继承IdModel,模型会自动设置主键设置为id,则会继承queryById、updateById和deleteById函数。 queryById(详情,根据ID查询单条记录,开放级别为Remote) updateById(提交更新单条记录,根据ID更新单条记录,开放级别为Remote) deleteById(提交删除单条记录,根据ID删除单条记录,开放级别为Remote) 如果模型继承CodeModel,模型也会继承IdModel的数据管理器,编码字段code为唯一索引字段。在新增数据时会根据编码生成规则自动设置编码字段code的值,继承queryByCode、updateByCode和deleteByCode函数。 queryByCode(详情,根据code查询单条记录,开放级别为Remote) updateByCode(提交更新单条记录,根据code更新单条记录,开放级别为Remote) deleteByCode(提交删除单条记录,根据code删除单条记录,开放级别为Remote) 没有主键或唯一索引的模型,在UI层不会开放默认数据写管理器。 #### 使用场景 图3-3-3-1 数据管理器使用场景 数据构造器 模型数据构造器 construct:供前端新开页面构造默认数据使用。所有模型都拥有construct构造器,默认会将字段上配置的默认值返回给前端,另外可以在子类中覆盖construct方法。数据构造器 construct函数的开放级别为API,函数类型为QUERY查询函数,系统将识别模型中的以construct命名的函数强制设置为API开放级别和QUERY查询类型。 可以使用@Field的defaultValue属性配置字段的默认值。注意,枚举的默认值为枚举的name。

    2024年5月23日
    1.5K10
  • 庄卓然

    从2009年加入阿里至今,经历了“三淘”时期、天猫时期、双十一,到最后的all in无线手淘时期,几乎是赶上了淘系发展的所有历史性事件。在这个过程中,每一次业务的变革都催生着技术的变迁,倒逼着我们用技术的方式去解决业务问题:在存储、IO、网络等环节满足不了淘系的业务规模时,开始去IOE,最后演化成了阿里云;当业务的规模大到不能通过简单加机器的方式去做调整、当开发的规模大到所有人在一起开发会互相影响的的时候,我们开始做SOA改造,最后演化成了业务中台;在经历了几届双十一后的巨大挑战后,我们开创了里程碑式的全链路压测;在手淘时代,为了解决动态发版问题,我们植入容器概念,搭建了可动态插拔的三层架构,一年实现了500多次的发版;为了同时满足写一套代码就解决多端开发和高并发的性能问题,我们做了weex,最后还捐给了开源社区…… 每一次的业务需求推动技术进步,而技术的进步永远会超出我们的想象! 同为技术宅,我在Oinone身上能清晰地感受到技术演进的脉络,企业在数字化时代,需要一个能快速上手、全面设计、灵活适应且低成本的技术工具,时代的变迁推动了Oinone的诞生。Oinone是一种全新的开发方式,在数字化时代,Oinone在提升研发效率上做出的创新性“低无一体”的设计对传统软件代码开发或者无代码开发一定会有巨大冲击,这种冲击会对软件市场格局造成什么样的变化,我拭目以待。 最后,愿我们这些追光人,在时代的洪流中,都能留下一抹印迹,不辜负时代,不辜负自己。 现任阿里巴巴副总裁,飞猪总裁,曾任阿里大文娱CTO兼优酷COO、淘宝CTO 庄卓然(南天)

    Oinone 7天入门到精通 2024年5月23日
    1.5K00
  • 2.4.2 Oinone独特性之每一个需求都可以是一个模块

    我们的Oinone平台采用模型驱动的方式,并符合面向对象设计原则,每个需求都可以是一个独立模块,可以独立安装、升级和卸载。这让系统真正像乐高积木一样搭建,具有高度的灵活性和可维护性。 与大部分低代码或无代码平台不同的是,它们的应用市场上的应用往往是模板式的,也就是说,这是一个拷贝,个性化只能在应用上直接修改,而且一旦修改就不能升级。这对于软件公司和客户来说都非常痛苦。客户无法享受到软件公司产品的升级功能,而软件公司在服务大量客户时,也会面临不同版本的维护问题,成本也非常高。而我们的Oinone平台完全避免了这些问题,让客户和软件公司都可以从中受益(如下图2-9、2-10所示)。 图2-9软件公司与客户项目的关系-让标准与个性化共存 图2-10 软件公司与客户项目的关系-让升级无忧 实现原理 在满足客户个性化定制需求时,传统的方法通常是直接修改标准产品源码,但这样做会带来一个问题:标准产品无法持续升级。相反,无论是在OP模式还是SaaS模式下,Oinone都采用全新的模块为客户进行个性化开发,保持标准产品和个性化模块的独立维护和升级。这是因为在元数据设计时,Oinone采用了面向对象的设计原则,实现了元数据设计与面向对象设计思想的完美融合。 面向对象设计的核心特征包括封装、继承、多态,而Oinone的元数据设计完全融入了这些思想。下面是几个例子,说明Oinone的元数据设计如何体现面向对象设计的核心特征,并带来了什么好处: 继承:在继承原有模型的字段、逻辑、展示的情况下,增加一段代码来扩展模型的字段、逻辑、展示。 多态:在继承原有模型的字段、逻辑、展示的情况下,增加一段代码来覆盖模型的原有字段、逻辑、展示。 封装:外部无需关心模型内部如何实现,只需按照不同场景调用模型对应开放级别的字段、逻辑、展示。 这些特征和优势使得Oinone在满足客户个性化需求时更加灵活和可持续,同时使得标准产品的维护和升级变得更加容易和高效。 在Java语言设计中,万物皆对象,一切都以对象为基础。而Oinone的元数据设计则是以模型为出发点,作为数据和行为的承载体。如下图2-11清晰地描述了Java面向对象编程中封装、继承、多态在Oinone元数据中的对应关系。Oinone元数据描述了B对象继承A对象并拥有其所有属性和方法,并覆盖了A对象的属性1和方法1,同时新增了属性3和方法3。 此外,Oinone的面向对象特性是用元数据来描述的。一方面,我们基于Java编码规范收集相关元数据,以保持不改变Java编程习惯。另一方面,方法和对象的挂载是松耦合的,只要按照元数据规范进行挂载,就能轻松地将其附加到模型上。在不改变原有A对象的情况下,我们可以直接增加方法和属性(如下图2-12所示)。 图2-11 java面向对象在Oinone元数据中对应 图2-12 java对象的修改 VS Oinone元数据模型的修改 Oinone函数不仅支持面向对象的继承和多态特性,还提供了面向切面的拦截器和SPI机制的扩展点,以应对方法逻辑的覆盖和扩展,以及系统层面的逻辑扩展(如下图2-13所示)。这些扩展功能可以独立地在模块中维护。 其中,拦截器可以在不侵入函数逻辑的情况下,根据优先级为满足条件的函数添加执行前和执行后的逻辑。 扩展点是一种类似于SPI机制的逻辑扩展机制,用于扩展函数的逻辑。通过这一机制,可以对函数逻辑进行灵活的扩展,以满足不同的业务需求。 图2-13 Oinone函数拦截与扩展机制 不管是对象、属性还是方法,都可以以独立的模块方式来扩展,这就使得每一个需求都可以成为一个独立的模块,方便我们在研发标准产品时进行模块化的划分,同时也让我们在以低代码模式为客户进行二次开发时,能够更好地支持“标准产品迭代与个性化保持独立”的需求。在2.4.3【oinone独特性之低无一体】一文中,我们也提到了这个特性,但那是在低无一体的情况下,通过元数据融合来实现的。让我们看看基于低代码开发模式下,典型的Oinone二次开发工程结构(如下图2-14所示),就可以更好地理解这个特性啦! 图2-14 Oinone典型的二开工程结构

    2024年5月23日
    1.3K00

Leave a Reply

登录后才能评论