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。

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    一、基础介绍 当业务在线化后,用于内部管理的产品主数据,叠加一堆销售属性变成了商品被推倒了前台,成为导购链路中最最重要的信息载体。看似最基础和最简单的商品模块也有很多门道。主要集中在以下几个方面: 商品的属性如何管理、呈现、参与导购(类目、搜索的过滤条件) 如何解决固定不变的内部管理需求与基于销售特性长期变化的运营需求之间的矛盾 在多渠道情况渠道商品,如何映射到实际sku进行履约 二、模型介绍 图5-6-1 模型介绍 类目属性,解决“商品的属性如何管理、呈现、参与导购(类目、搜索的过滤条件)” 前后台类目设计,解决“如何解决固定不变的内部管理需求与基于销售特性长期变化的运营需求之间的矛盾” 销售Sku和库存Sku设计,解决“在多渠道情况渠道商品,如何映射到实际sku进行履约” 要把这些问题搞清楚,得先把名词统一下: 领域 名称 oinone的定义 说明 举例 平台运营视角 Spu Product –>Spu2.1.9 –> 3.0.0 SPU(Standard Product Unit):标准化产品单元。SPU是商品信息聚合的最小单位,是一组可复用、易检索的标准化信息的集合,该集合描述了一个产品的特性 iPhone X可以确定一个产品 后台类目 后台类目(Category) 商品分类分级管理,以及规范该类目下公共属性可以分为普通属性、销售属性 比如类目:3c数码/手机销售属性:内存大小、颜色等普通属性:分辨率 前台类目 前台类目(FrontCategory) 平台导购类目 通过前台类目关联后台类目或后台类目属性,用于满足运营需求 大体上SPU处于最上层、Item属于下一级,而SKU属于最低一层。SPU是平台层面,Item是商家层面,SKU是商家的Item确定销售属性SPU非必须,在平台类交易中,平台方为了规范商家发布商品信息,进行统一运营时需要 商家销售视角 Item 渠道商品(Item) 简单来说是:SPU加上归属商家、以及商家自有的价格与描述 商家A的iPhone X Sku 销售Sku(SaleSku) SKU=Stock Keeping Unit(库存保有单位)。是对每一个产品和服务的唯一标示符,该系统的使用SKU的值根于数据管理,使公司能够跟踪系统,如仓库和零售商店或产品的库存情况。 iPhone X 64G 银色 则是一个SKU。 店铺类目 ShopCategory 商家店铺导购类目 在平台类电商,商家都会有自己独立的店铺主页,商家类目跟前台类目作用类似,只是局限影响范围为商家店铺内 销售SKU中会有一个InvSkuCode来关联InventorySku,比如:品牌上在不同渠道(淘宝、京东、自建电商)中会有不同的销售SKU,在从渠道同步销售SKU会根据外部code 商家管理视角 产品或库存Sku InventorySku 跟销售领域的sku的定义类似,但销售领域是为了规范购买行为,这里规范企业内部管理。 iPhone X 64G 银色 组合Sku InventorySkuComposition 空调有内外机组合而成,这就是一个组合sku 产品分类 ProductKind 企业内部管理划分 商品系列 ItemSeries 指互相关联或相似的产品,是按照一定的分类标准对企业生产经营的全部产品进行划分的结果。一个产品系列内往往包括多个产品项目。产品系列的划分标准有产品功能、消费上的连带性、面向的顾客群、分销渠道、价格范围等 存货类别 StorageKind 为了反映存货的组成内容,正确计算产品的生产成本以及销售成本,会计上必须对存货进行科学地分类,按存货的不同类别进行核算 表5-6-1 各领域名称说明

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    1. 什么是数据编码 当模型中的字段数据需要有一定的编码规定,可以在模型中设计模型或字段的数据编码。 编码预览:实时展示规则设置后的编码。 2. 编码前/后缀 编码前缀:必须以字母开头,且仅支持数字或字母,最多8个字符。 编码后缀:必须以字母开头,且仅支持数字或字母,最多8个字符。 3. 格式化日期 开关默认关闭,即数据编码中不包含日期。开关打开后,默认的日期格式为“年年年年月月日日”,也可以切换成“年年月月日日、年年月月、年年年年、年年”。 序列归零周期:与格式化日期选择有关,若选择为“年年年年月月日日”,则可选“年、月、日”,选择为“年年年年”,则只可选“年”数据编码序列会按照设置的这个周期归零。 4. 编码序列 编码方式:可选择连续序列或非连续序列,选择会影响后续包含哪些设置。 序列长度:序列包含多少位数字,可以设置1 – 18之间的整数。 序列起始值:数据编码序列的起始值,默认值为3。 当编码方式设置为非连续序列时,展示其余两个配置项。 步长类型:默认值为“自定义步长”,也可以设置成“1 – 10之间随机步长”。 步长:当选择“自定义步长”时,设置的步长即为真实步长。当选择“1 – 10之间随机步长”时,实际步长为1 – 设置值之间的随机整数。

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  • 工作台

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    介绍Model相关元数据,以及对应代码注解方式。大家还是可以通读并练习每种不同的使用方式,这个是oinone的设计精华所在。当您不知道如何配置模型、字段、模型间的关系、以及枚举都可以到这里找到。 一、模型元数据 安装与更新 使用@Model.model来配置模型的不可变更编码。模型一旦安装,无法在对该模型编码值进行修改,之后的模型配置更新会依据该编码进行查找并更新;如果仍然修改该注解的配置值,则系统会将该模型识别为新模型,存储模型会创建新的数据库表,而原表将会rename为废弃表。 如果模型配置了@Base注解,表明在studio中该模型配置不可变更;如果字段配置了@Base注解,表明在studio中该字段配置不可变更。 注解配置 模型类必需使用@Model注解来标识当前类为模型类。 可以使用@Model.model、@Fun注解模型的模型编码(也表示命名空间),先取@Model.model注解值,若为空则取@Fun注解值,若皆为空则取全限定类名。 模型元信息 模型的priority,当展示模型定义列表时,使用priority配置来对模型进行排序。 模型的ordering,使用ordering属性来配置该模型的数据列表的默认排序。 模型元信息继承形式: 不继承(N) 同编码以子模型为准(C) 同编码以父模型为准(P) 父子需保持一致,子模型可缺省(P=C) 注意:模型上配置的索引和唯一索引不会继承,所以需要在子模型重新定义。数据表的表名、表备注和表编码最终以父模型配置为准;扩展继承父子模型字段编码一致时,数据表字段定义以父模型配置为准。 名称 描述 抽象继承 同表继承 代理继承 多表继承 基本信息 displayName 显示名称 N N N N summary 描述摘要 N N N N label 数据标题 N N N N check 模型校验方法 N N N N rule 模型校验表达式 N N N N 模型编码 model 模型编码 N N N N 高级特性 name 技术名称 N N N N table 逻辑数据表名 N P=C P=C N type 模型类型 N N N N chain 是否是链式模型 N N N N index 索引 N N N N unique 唯一索引 N N N N managed 需要数据管理器 N N N N priority 优先级,默认100 N N N N ordering 模型查询数据排序 N N N N relationship 是否是多对多关系模型 N N N N inherited 多重继承 N N N N unInheritedFields 不从父类继承的字段 N N N N unInheritedFunctions 不从父类继承的函数 N N N N 高级特性-数据源 dsKey 数据源 N P=C P=C N 高级特性-持久化 logicDelete 是否逻辑删除 P P P N logicDeleteColumn 逻辑删除字段 P P P N logicDeleteValue 逻辑删除状态值 P P P N logicNotDeleteValue 非逻辑删除状态值 P P P N underCamel 字段是否驼峰下划线映射 P P P N capitalMode 字段是否大小写映射…

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