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近来在读阿里数据中台的书,由于要在组内做分享,就多度了几遍。与阿里大数据实践之路配合,基本可以看到阿里建设数据中台的过程,和某些技术细节。做一件有价值的事情就是把自己觉得好的东西分享出来,那么开始内容
(1)大数据的发展历程和价值摸索
大数据的发展:
文章开篇是一段作者建设数据中台过程的心路历程,下来就是老套路,简介了国内外大数据发展的历程与大数据的价值摸索,这里做简朴的简介。
两个重要的节点需要说一下:
google公开了内部对于海量文献的解决技术、GFS分布式文献系统、并行计算解决框架MapReduce、高效数据存储模型BigTable,这些促成了分布式系统基本架构—hadoop。为各个大数据组件的诞生打下基本。
全球大数据从TB上升到PB,也是阿里大数据之路开端的一年。
大数据的价值:
大数据的价值书中重要从四个方面简介,在下面的四个方面都深刻的解析了大数据的实际应用和真是含义。
语义层面:
‘数据’即所有信息的记录,例如顾客访问网站的信息的转化过程的行为属性;大是巨量的意思,可以隐身为数量、形式、含义的丰富,保障实现被高保真的记录与回放
实现层面:
大数据是一套数据解决技术活措施体系,实现具体以上特性的数据的存储、计算、共享、备份和容灾、保密等,保证数据解决的时效性和拓展性
服务层面:
大数据的数据技术变革引起的新型信息服务模式,例如从数据摸索出发,系统积极推送信息给顾客做决策、给及其优化参数、基于数据的量变完毕数据的质变
应用层面:
大数据是数据服务组合生成的新场景、新体验、日益增长的数据量非但不会使信息获取效率减少、质量下降,反而会让每个人都能得到迅速的迭代,个性化的互联网服务。
(2)阿里的大数据主张
在数据提供服务的基本上,阿里对数据的规定是准、快、全、统、通,简朴的解释是原则统一,融会贯穿、资产化、服务化、闭环自优,这是阿里数据中台实现目的的核心。
要实现上面的目的,如何做呢?
图片展示了数据中台运营的过程,重要抽象成三个部分
第一部分:OneData致力于实现数据的原则与统一
第二部分:OneEntity致力于实现实体的统一,让数据融通而非以孤岛存在,为精确的顾客画像提供基本
第三部分:OneService致力于实现数据服务统一,让数据复用而非复制
从两一种维度看一下数据中台赋能业务的全景图
数据后台:
计算数据后台同步具有离线计算、实时计算计算能力和在线分析能力从而可以让顾客今早的看见昨天及此前汇总及萃取的数据,精确无误的看到上一秒产生的数据、在线分析,查看海量的数据
数据中台:
云上数据中台、通过智能数据能力实现全局数据仓库规划、数据规范定义、数据建模研发、数据连接萃取、数据运维监控,拥有多样的数据的分层数据中心。
数据前台:
数据前台的核心是通过数据的复用,为多种业务线提供数据高效的数据服务。
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原文链接:
一次性讲透阿里中台架构
一、阿里业务中台架构图
基本设施服务,即IAAS层,提供硬件底层支持。
基本服务层,即PAAS层,涉及分布式服务框架、分布式数据库、分布式消息、分布式存储、分布式事务、实时监控服务等等。
互联网业务中台,涉及各服务中心的抽象出来的多种业务能力,涉及交易中心、支付中心、营销中心、结算中心、顾客中心、账户中心等等。也涉及非业务类服务,如日记分析中心、配备中心、序列中心、基本中心。
业务应用,通过调取业务中台,组装形成独立业务服务能力的业务应用。
交易来源,就是前台顾客使用的各个端,如淘宝App、PC站等。
二、业务中台化-产品形态
阿里的电商生态,就是要根据对商业的理解,把某些基本逻辑梳理出来。例如什么是业务?什么是业务身份?各个业务领域的边界是什么?每个领域提供的基本服务是什么?领域服务和领域服务之间的流程链接原则是什么?再在这些思想的指引下去建立业务平台化的实行原则和业务管控原则。
电商业务中台由一系列:业务能力原则、运营机制、业务分析措施论,配备管理和执行系统以及运营服务团队构成的体系,提供各业务方可以迅速,低成本创新的能力。
三、业务中台化-全局架构
中台建设需要一种中心化控制单元,就是我们的运营平台。它重要由合同原则、能力地图、业务需求构造分解、全局业务身份、业务全景图、业务度量等构成。能让我们有一种地方纵观全局,把控细节。
其中能力地图是一种最基本的设施,要能把电商生态里面的能力都呈现出来,并在过程中不断的优化完善。就象我们目前出行离不开XX地图同样,此后所有的业务方需要做业务规划,业务创新,都可以到这儿来寻找需要的基本能力。
四、业务中台化- 业务创新和智能化
为了能将业务逻辑自身与实现逻辑分离,可以将业务逻辑下发给不同实现的执行系统,引入竞争,以便业务平台的改造升级,我们要将控制信息从业务平台中抽离到业务中台,以业务身份为主线来进行组织管理和呈现。并以生态角色的视角来重构信息架构。这样的变革对我们本来的系统架构提出了更高的规定。
通过业务中台化,我们把所有业务的数据汇集沉淀。每个业务它是怎么出来的?出来之后做了哪些业务需求、业务活动?每个业务活动的效果是怎么样的?都可以沉淀下来。
五、阿里核心业务架构
通过阿里云平台将技术中台进行部署,对集团内共享业务单元提供支撑,并最后对前台各业务线提供服务化能力输出。
六、阿里数据中台架构
阿里巴巴提出的数据中台模式正是为解决这些问题而生,并通过实践形成了统一全域数据体系,实现了计算存储合计过亿的成本减少、响应业务效率多倍提高、为业务迅速创新提供坚实保障。
全域数据采集与引入:以需求为驱动,以数据多样性的全域思想为指引,采集与引入全业务、多终端、多形态的数据。
原则规范数据架构与研发:统一基本层、公共中间层、百花齐放应用层的数据分层架构模式,通过数据指标构造化规范化的方式实现指标口径统一。
连接与深度萃取数据价值:形成以业务核心对象为中心的连接和标签体系,深度萃取数据价值。
统一数据资产管理:构建元数据中心,通过资产分析、应用、优化、运营四方面对看清数据资产、减少数据管理成本、追踪数据价值。
统一主题式服务:通过构建服务元数据中心和数据服务查询引擎,面向业务统一数据出口与数据查询逻辑,屏蔽多数据源与多物理表。
极大的丰富和完善了阿里巴巴大数据中心,OneData、OneID、OneService渐趋成熟并成为上至CEO、下至一线员工共识的措施论体系。
七、阿里技术全栈全景图