4种架构的定义和关联
文章目录
- **1. 各架构的定义**
- **业务架构(Business Architecture)**
- **应用架构(Application Architecture)**
- **数据架构(Data Architecture)**
- **技术架构(Technology Architecture)**
- **2. 四者的核心关系**
- **(1)自上而下的驱动关系**
- **(2)应用架构是业务与技术的桥梁**
- **(3)数据架构贯穿全流程**
- **(4)技术架构是底层支撑**
- **3. 四层架构的协作模式**
- 参考
1. 各架构的定义
业务架构(Business Architecture)
- 核心:定义组织的业务目标、流程、角色、能力和价值链。
- 关注点:“做什么” 和 “为什么做”。例如,电商企业的业务架构可能包括采购、销售、物流、客服等核心业务流程。
- 组成:
- 价值模型。由于业务架构承载了企业战略的实现思路,因此需要通过价值模型将这个价值链路呈现出来
- 服务蓝图。进一步展开价值模型,即考虑企业最终实现这个价值所需要的实体。这些实体可以包括人员、生产机器、工具和软件系统等。
- 业务流程图。对服务蓝图中业务功能的展开描述
- 领域模型。DDD设计
| 价值模型 | 服务蓝图 | 业务流程图 |
|---|---|---|
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应用架构(Application Architecture)
- 核心:设计支撑业务需求的软件系统和应用间的交互。
- 关注点:“用什么系统实现业务”。例如,电商系统可能包含前端商城、订单系统、库存管理系统等。
- 组成
- 应用分层图。应用或者微服务粒度,而并非功能模块粒度,同一个层次上的粒度相同
- 应用交互关系图。要体现出交互方式和交互数据。要注意交互的方向,通常只能是上层应用调用下层应用
| 应用分层图 | 应用交互关系图 |
|---|---|
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数据架构(Data Architecture)
- 核心:规划数据的产生、存储、流动、治理和使用。
- 关注点:“数据如何支撑业务和应用”。例如,用户信息、订单数据、库存数据的存储、集成与分析。
- 组成:ER模型、数据分布视图、数据流转视图和数据集成视图
| 数据分布视图 | 数据流转视图 | 数据集成视图 |
|---|---|---|
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技术架构(Technology Architecture)
- 核心:选择底层技术基础设施和工具,确保系统稳定、可扩展和安全等非功能需求
- 关注点:“如何用技术实现系统”。例如,选择云平台、微服务框架、数据库技术等。
| 项目 | Value | d |
|---|---|---|
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2. 四者的核心关系
(1)自上而下的驱动关系
- 业务架构是起点:业务需求驱动应用、数据和技术架构的设计。
举例:电商业务需要“快速交付”,驱动应用架构设计订单处理系统,数据架构设计实时库存数据库,技术架构选择低延迟的云服务。
(2)应用架构是业务与技术的桥梁
- 应用架构将业务需求转化为具体的系统功能,同时依赖技术架构实现。
举例:业务要求“个性化推荐”,应用架构需设计推荐引擎,技术架构需支持大数据计算(如Spark)。
(3)数据架构贯穿全流程
- 数据是业务的核心资产,支撑应用运行和技术实现。
举例:用户行为数据(数据架构)用于推荐系统(应用架构),依赖分布式存储(技术架构)支持高并发查询。
(4)技术架构是底层支撑
- 为应用和数据架构提供基础设施,如云计算、容器化、数据库引擎等。
举例:微服务架构(技术架构)支持应用模块化开发(应用架构),同时依赖API网关管理数据流动(数据架构)。

3. 四层架构的协作模式
- 业务架构:定义方向(Why & What)。
- 应用架构:设计功能(How to Support)。
- 数据架构:提供燃料(Data Flow)。
- 技术架构:夯实基础(Technical Enabler)。
四者形成闭环:业务需求驱动应用和数据设计,技术实现支撑应用和数据运行,最终反哺业务创新。实际项目中需通过迭代优化,确保四层架构的动态适配。
参考
- 架构师启示录:知识模型、落地方法与思维模式
- deepseek
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