数字化转型架构方法论总结(22.1.27)

之前一直谈到数字化转型的核心逻辑核心是连接、数据、智能,通过数字孪生实现现实世界和抽象世界的统一。今天谈一下配合数字化转型架构规划的一些思路和方法。

在企业数字化转型里面整个架构的思路不应该是全部推倒重来,而是应该更加清楚认识自己的能力,并基于能力进行重构和整合。因为方法论的核心是基于垂直业务场景快速构建业务和IT应用,来满足场景需求,实现业务目标。基于平台加应用的思想,基于能力的识别、封装和匹配来构建新的业务场景。基于这个思路,整个架构方法论科分为五个阶段。第一个阶段是垂直业务场景的识别,第二个是场景的分析,第三个是业务建模,第四个是技术建模,第五个时迭代实施技术。

整个方法论的第一步重点首先是要梳理出核心垂直业务场景。同时针对这个垂直业务场景去构建一个新的创新中心或者是创新的这个组织。第二步就是最重要的场景分析,通过对场景的分析,会梳理出相关流程。流程再往下分解会形成相关的子流程和业务活动。当我们分解出最终的业务活动以后,我们可以看到企业应该具备什么样的业务能力去支撑这个业务活动。对于这些业务能力本身可能是企业已经具备的能力,那么这个时候我们更多应该考虑如何取复用这些能力。对于我们不具备的能力,这个时候重点是考虑如何自研或者外部引入来增加这种能力。

在业务建模完成以后,我们会过渡到技术建模阶段。技术建模阶段核心应该是基于平台+应用的思想,即云计算+SOA的思想。首先抽取和识别企业可复用的服务能力,对于欠缺的能力我们再去生成和构建一个新的应用。当然对于这个新的应用,也应该用当前主流的类似于微服务架构的思路去构建。在技术建模做完以后,再进入到我们的建设和实施阶段。在建设和实施阶段的重点是基于迭代的思路。每一个迭代的版本我们都应该是能够快速上线,通过上线以后采集的数据去检验、去反馈,达到持续不断优化的目的。这是我们提到的企业数字化转型整体方法论的一个思路。

我们再回到企业架构,不管是EA的企业架构,还是TOGAF的方法论,我们可以看到企业架构里面核心包含了四个方面的架构。一个是业务架构,一个是应用架构,还有数据架构和技术架构。实际上现在的企业对自身的业务目标和诉求是很清楚的。同时对于当前主流的一些新技术,包括云计算、区块链、物联网大体上也了解。但是他们都欠缺一个关键的能力,就是当前数字化的各种新技术如何去匹配到新的业务目标和业务场景。但是企业为什么匹配补上呢?很简单,企业更多考虑的是当前的业务问题和业务场景怎么用一个大的解决方案去匹配。但是各个企业面对的实际情况,实际业务千差万别。不可能出现一个一模一样的匹配方案。而更好的匹配思路不能通过顶层去做匹配,应该是对业务和场景做分解。分解完以后,在底层通过业务活动去匹配相关的应该具备的业务能力或者是技术能力。我们最好不要讲业务架构和应用架构进行融合,但是在业务架构和应用架构之间应该形成一一匹配的关系。在业务的梳理中,最终底层是一个个业务单元或者是业务组件,它对应到应用架构里面就是一个个微服务;在业务架构里面,我们谈业务能力,到应用架构里面对应的就是实际的微服务的API接口;在业务架构里面形成上层业务流程和场景,在应用架构里面实际上是基于各种服务能力的组装和编码。业务架构和应用架构之间存在一对一的匹配关系。对于数据架构,在企业新的架构规划里面,可以适当地引入领域建模的一些思路。把对象防灾数据架构最核心的一位置。因为对象刚好是一个承上启下的位置。对象在连接业务架构的时候,变成一个个业务对象和业务单据。在向下连接应用架构的时候,它会变成数据库的逻辑模型和物理模型设计。所以对象在这个里面作用相当关键。最后就是底层的技术架构,在新的企业架构规划里面,技术架构从Iaas平台上升到PaaS平台,也就是常说的云原生架构平台的规划,一定会从资源层转到服务层的这样一个抽象和转变。

所以我们会看到,正在当前企业架构技术规范里面,平台层会增加相应的类似于4A,类似于流程平台的规划,也包括了消息缓存,对于消息缓存等各种技术服务能力的规划。包括成Iaas层到Paas层以后,基于容器的资源调度和编排平台的规划。这些都应该纳入到技术架构规划里面。

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