本文主要基于《中台架构与实现-基于 DDD 与微服务》一书，摘录和总结关键要点，了解如何建设中台、企业级中台需要哪些能力支撑等。
企业级中台能力总体框架
企业级综合能力一般包括业务能力、数据能力、技术能力、组织能力。
- 业务能力主要体现对中台领域模型的构建能力，对领域模型持续演进的能力，企业级业务能力的复用、融合和产品化运营能力，以及快速响应市场的商业模式创新能力。
- 数据能力主要体现为企业级的数据融合能力、数据服务能力以及对商业模式创新和企业数字化运营的支撑能力。
- 技术能力主要体现对设备、网络等基础资源的自动化运维和管理能力，对微服务等分布式技术架构体系化的设计、开发和架构演进能力。
- 组织能力主要体现为一体化的研发运营能力和敏捷的中台产品化运营能力，还体现为快速建设自适应的组织架构和中台建设方法体系等方面的能力。
企业所有的能力建设都是服务于前台的一线业务。
业务中台
业务中台承载了企业核心关键业务，是企业的核心业务能力，也是企业数字化转型的重点。
业务中台的建设目标是将可复用的业务能力沉淀到业务中台，实现企业级业务能力的复用和各业务板块之间的联调和协同，确保关键业务链路的稳定高效，提升业务创新效能。
如何建设业务中台呢？
在技术实现上，中台系统落地可以采用微服务架构，可以有效提升业务扩展能力，实现业务能力复用。
在业务建模上，中台领域建模可以采用领域驱动设计（DDD）方法，通过划分业务界限上下文边界，构建中台领域模型，根据领域模型完成微服务的拆分和设计。
最终，前台应用可以联通和组装各个不同中台业务板块，既提供企业级一体化业务能力支撑，有可以提供灵活的场景化销售能力支撑。
数据中台
数据中台与业务中台相辅相成，共同支持前台一线业务。数据中台除了拥有传统数据平台的统计分析和决策支持功能外，会更多聚焦于为前台一线交易类业务提供智能化的数据服务，支持企业流程智能化、运营智能化和商业模式创新，实现“业务数据化和数据业务化”。
如何建设数据中台呢？需要做好以下三方面的工作。
一是建立统一的企业级数据标准指标体系，解决数据来源多元化和标准不统一的问题。企业在统一的数据标准下，规范有序地完成数据采集、数据建模、数据分析、数据集成、数据应用和数据资产管理。
二是建立与企业能力相适应的数据研发、分析、应用和资产管理技术体系。结合企业自身技术能力和数据应用场景，选择合适的技术体系构建数据中台。
三是构建支持前台一线业务的数据中台。业务中台微服务化后，虽然提升了应用的高可用能力，但是随着数据和应用的拆分，会形成更多的数据孤岛，会增加应用和数据集成的难度。在业务建设的同时，需要同步建设数据中台，整合业务中台的数据，消除不同业务板块核心业务链之间的数据孤岛，对外提供统一的一致的数据服务。用“业务+数据”双中台模式，支持业务、数据和流程的融合。
数据中台投入相对较大，且收益周期较长，但会给企业带来巨大的潜在商业价值，也是企业数字化运营的重要基础。企业可以根据业务发展需求，制定好阶段性目标，分步骤且有计划地整合现有数据平台，演进式推进数据中台建设。
技术中台
业务中台和数据中台的落地需要很多的技术组件支撑，这些不同技术领域的技术组件就组成了技术中台。
下面我们来看技术中台一些常见组件：
API 网关
微服务一般采用前后端分离设计，前后端独立开发、独立部署，通过网关这座桥梁实现前后端集成。
API 网关主要功能包括：请求过滤转发、用户鉴权、动态路由、限流降级、负载均衡、流量分析、访问日志等。
API 网关可以让用户方便地管理微服务 API 接口，实现安全的前后端分离，实现高效的系统集成和精细的服务监控。
如 gateway。
微服务框架
微服务框架用于构建企业级微服务应用，一般具备自动化配置、快速开发、方便调试和部署等特性，提供服务注册、发现、通信、容错和监控等基础类库，且一般都支持代码自动生成、本地调试和依赖管理等功能。
微服务治理
微服务治理主要应用于微服务运行中的状态监控、运行异常时的治理策略配置等场景，保障微服务在常见异常场景下服务的自恢复能力和高可用。
常见组件包括：服务注册、服务发现、服务通信、配置中心、服务熔断、容错和微服务监控等。
如 Spring Cloud、Dubbo 和 Service Mesh 等技术体系。
分布式数据库
分布式数据库一般具有较强的数据线性扩展能力，大多数采用数据多副本机制来实现数据库高可用，低成本，高可靠，高性能。
分布式数据库一般分为 OLTP 在线事务处理型数据库、OLAP 在线分析型数据库、HTAP 混合事务/分析处理型数据库。
数据处理组件
为了提高应用性能和业务承载能力，降低微服务的耦合度，实现分布式架构下的分布式事务等要求，技术中台需要有诸多数据处理相关的基础技术组件。
分布式缓存
分布式缓存是将高频热点数据集分布于多个内存集群节点，以复制、分发、分区和失效相结合的方式进行维护，解决高并发热点数据访问的性能问题，降低后台数据库的访问压力，提升系统的吞吐能力。
如 Redis。
搜索引擎
搜索引擎主要解决大数据量的快速搜索和分析等需求，提供可扩展和近实时的搜索能力。
如 ElasticSearch。
数据复制
数据复制主要解决数据同步需求，实现同构、异构数据库间以及跨数据中心的数据复制，满足数据多级存储、交换和整合需求。
一般应用于业务数据迁移、业务数据向数据仓库复制等场景。
如 Canel、DTS。
消息中间件
消息中间件主要适用于数据最终一致性的业务场景，采用异步化设计，实现数据同步转异步操作，支持海量异步数据调用，可以通过削峰填谷设计提高业务吞吐量和承载能力。
还广泛应用于微服务间的数据异步传输、日志采集、流计算等场景。
如 RocketMQ、Kafka。
分布式事务
分布式事务主要解决分布式架构下跨数据库、跨服务的事务一致性的问题。分布式事务虽然可以实时保证数据的一致性，但会导致系统性能下降。
所以优先采用基于消息中间件的最终数据一致性方案，避免使用强一致性的分布式事务框架。
如 Seata、Himly。
技术中台是业务中台建设的关键技术基础。在中台建设过程中，可以根据业务需要纳入新的技术组件，也可以将业务开发中一些没有明显业务含义的通用组件，通过抽象和标准化设计后纳入技术中台统一管理。
为了保证业务中台的高性能和稳定性，尽量选择成熟的技术组件。
研发运营
微服务是一种去中心化的架构，所以需要：
- 提高自动化研发和运营能力，加快软件产品交付能力，提高系统稳定性和业务连续性，降低企业的运营成本。
- 加强监控告警、限流降级、性能分析诊断等能力，建立精准定位问题、快速分析和解决问题的能力。
研发运维一体化 DevOps
通过结合组织协同、流程优化和工具平台，基于研发运营团队进行组织协作优化，将软件需求、开发、测试、部署、运维和运营相关流程统一起来，实现项目管理、开发管理、测试管理、持续交付、运维管理和运营管理的全流程一体化、自动化，快速交付高质量的软件和服务。
全链路监控
- 应用日志监控：通过日志采集、集中存储、实时检索、统计分析等，利用计算引擎对日志数据做进一步的处理，帮助快速定位问题。
- 服务链路调用监控：通过捕获服务链路上每次服务调用的性能指标，分析应用的整体和局部性能，帮助快速定位系统性能瓶颈，缩短问题排查时间。
- 基础资源监控：通过对服务器、网络设备等基础资源建立基础层运维的专业技术体系，提高运维效率，保障设施的高可用，为系统扩容、规划等提高权威的数据支持。
云平台
云平台是企业中台实施和落地的非常核心的基础平台，它提供了云服务、云运营和云运维三个基本管理能力。
- 云服务管理一般包括 IaaS 层基础资源和 PaaS 层技术组件。
- IaaS 层基础资源是将计算、存储、网络等基础资源完成云服务化，实现基础资源的统一管理、快速扩容、统一调度和自动分配。
- PaaS 层技术组件是基于 K8S、容器等云原生技术，将数据库、微服务等将技术组件云服务化，提供弹性伸缩、高可用的分布式业务处理和计算能力，支持应用和数据库的弹性伸缩、快速部署和稳定运行。
- 云运营管理提供租户管理、服务目录管理、流程管理和计量计费等运营所需的云平台日常管理能力。
- 云运维管理提供服务水平管理、容量管理、权限管理、日志管理、日志管理、监控告警和报表分析等运维所需的云平台日常管理能力。
能力聚合
业务中台汇聚了企业大部分可复用的核心业务能力。
业务中台基于业务职责单一原则，所以往往更专注于本领域的业务能力，而不关心前台应用到底如何进行企业级流程组合和编排。
前台应用和中台服务通过中间能力聚合层，实现业务中台的服务组合、编排、能力聚合、服务发布和路由等功能，较少关注具体业务实现逻辑。
组织架构及中台建设方法
如何建设中台？维持中台能力的长期演进和优化？如何让中台发挥最大的效能？
组织架构
技术与业务需要深度融合，形成组织化的中台研发和运营团队。
结合企业战略规划、产品业务优化组织架构，建立与中台架构能力相匹配的组织架构，提升企业整体效能，更好地支撑业务发展和商业模式创新。
中台建设方法
通过新的设计思想和方法规范建立中台建设方法论体系。
建立统一的中台建设方法论体系，在组织内建立统一的工作语言，在统一的方法指导下，协同有序地开展中台建设，让团队会更高效的运转。
总结
所有的中台都服务于前台一线业务，它们互相独立、相辅相成、互为支撑，构成企业数字化的基本能力。
合适的组织架构能维持企业中台能力持续运营和优化，让中台发挥最大的效能。
好的中台建设方法能够让组织的能力更上一层楼。
企业的中台建设是多方面的，建设过程比较复杂，且时间比较漫长，需要制定目标，分阶段、有步骤地迭代演进式稳步推进。
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