数字化转型解决方案

文章来源:   作者:段少春     发布时间:2023-03-01 11:04    浏览量:

数字化转型的本质是利用数字化技术实现业务的数字化变革,促进业务的创新、模式的创新等。数字化技术有很多,如何利用这些数字化技术、能否用好这些数字化技术是实现业务的数字化变革的前提和基础。数字化转型不是建几套系统,不再是点的突破,而是体系的建设,包括战略、业务、应用、数据、基础设施、安全等多面一体的建设。

云计算、大数据、人工智能、区块链、容器、微服务、中台、DevOps等等技术解决的都是某一方面的问题,而数字化转型需要融合这些技术特点来从全局设计解决方案。比如说云计算解决了算力问题;大数据增强了数据处理能力,为人工智能机器学习、深度学习提供了必要的大量的数据要素;人工智能基于云计算强大的算力和大数据足量的数据则可以进行深入的学习和验证;区块链增强了分布式安全能力;容器为云原生应用提供了弹性伸缩、环境一致性能力;微服务架构提供了单体应用分解的思路和架构方法;中台提供了企业级应用分层和复用思路的架构方法;DevOps糅合了开发运维一体化、文化和组织的建设思路。数字化转型过程中还有众多的技术,需要将这些技术进行整合和融合,将企业内业务、数据、应用、基础设施、安全、技术和企业战略作为一个整体系统看待,以系统化、系统工程的思维来设计和建设。

图片1.png 

云原生体系

从上面讨论我们也可以知道,云提供算力,大数据提供数据要素,人工智能提供算法,容器提供弹性运行环境,微服务、中台提供了架构方法,DevOps提供了组织协作方法,还有安全、稳定性和韧性等方法共同支撑着企业一体化融合业务应用系统的建设,支撑业务、流程和组织的转型。

云原生体系对于整合和融合这些技术和能力提供了一种相对完善的、可落地的解决方案(称之为云原生融合架构),其中基于容器技术构建的容器云和容器化PaaS平台提供了运行时弹性、可扩展的环境;使用云计算IaaS服务提供算力,可支持多云异构资源调度管理,实现基础设施资源自服务能力;以企业主数据为骨架,构建企业数据架构体系(如图2),实现唯一可信数据源,以

图片2.png 

以主数据为骨架构建企业数据架构

数据库、大数据平台、数仓、数据湖等平台为数据基础设施,实现数据自服务能力,支撑数据可复用服务(数据中台服务);以消息平台、认证平台、权限平台、监控平台等中间件平台为基础实现技术可复用能力,为中台架构中台可复用服务(技术中台服务)提供中间件基础设施平台支撑;服务的设计则可以以云应用12要素和15要素为设计原则,以微服务架构分解单体业务系统或设计分布式业务系统,以中台架构分层分布式业务系统,可以简单的将企业的一体化融合业务系统分为前、中、后台(企业级分层),而融合系统中的每个组件也可以分为前、中、后台(应用级分层),基于中台分层架构的应用又可以以微服务架构来进行分拆和部署于容器化PaaS平台,实现组件服务的按需弹性伸缩;通过标准化声明式API实现应用之间的协同,以API网关实现API服务的管理和治理;PaaS平台内部服务的治理可以使用服务网格,不过服务网格也是一种加层的方式,会额外带来不必要的延时,简单的方式是在实现服务时按照服务设计原则主动暴露必要的链路信息,以便实现链路跟踪和性能监控,使其具备可见性、可观测性同时兼顾性能;以DevOps方法论实现研发运维一体化和组织架构优化,DevOps的核心是协调研发和运维的利益关系,其实也提供了一种协调各团队和部门之间关系的思路,从而可以通过工具扩展实现业务、项目、应用等的全生命周期管理,避免局部的、单点的、中断的功能设计;在完成一体化系统融合之后,需要以混沌工程的思想持续的增强系统的抗脆弱性、韧性、稳定性、安全性;安全性要求涉及系统的每个节点每个方面,比如网络、容器、镜像、应用、认证、权限等等,需要持续的增强安全能力,确保数据和系统是安全可信的;云原生融合架构支持基于移动的用户体验提出了数字化时代的用户体验需求,满足客户随时、随地、随需的访问需求。

云原生融合架构以系统工程的思想将企业的战略、业务、数据、应用、基础设施、安全等作为一个复杂的系统来考虑,应用云、数据、人工智能等科技手段实现体系化的数据、应用、基础设施、安全等工具来支撑数字化业务和数字化业务创新和变革,从而实现企业战略发展要求。

一种技术解决不了所有的问题,每种技术都有自己的局限。孤掌难鸣,一个好汉尚需三个帮,因此,在企业进行数字化转型的过程中,需要融合不同的技术手段和能力、不同的组织和团队按照既定战略来推进和完善云原生融合架构的建设。当然,这需要有专业的人员根据企业实际来规划和设计数字化转型战略、架构和路线图,避免弯路和重复建设。


甘肃华科信息技术有限责任公司    版权所有    陇ICP备17001897-1号   甘公网安备 62010202001329 号