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1 前言
受限于对业务掌握度及对应数据特性的了解大数据平台更倾向海量的同构或异构数据采集清洗加工存储。而提供的数据服务更多是对采集到数据进行汇总及分析。
供应链域数据中台专注供应链域业务数据优势是具备熟练掌握相关业务的产品和开发更了解业务和数据特性
为产品线提供准确及时的数据服务也为数分提供完善的数据脉络帮助其更好对这些数据深层挖掘分析再次提升数据价值
系统设计上也将考虑系统能做到能进能退
进则作为独立数据域的数据中台产品逐渐完善自身特性退则作为一个数据域模块快速融入公司大数据中台
2 理论篇
有了存在意义和价值空间接下来考虑如何构建。采用DDD构建数据中台的各类模型。结合当下情况分析自顶向下的策略更适合。首先目标建立供应链域数据中台顶层领域已限定供应链。其次该策略不受限于当前系统适合用 DDD 领域逐级分解的建模方法。
2.1 领域模型界定
现阶段业务需求是给相关业务系统提供准确及时的供应链域数据服务同时也是数据中台核心服务所以作为主体的数据服务是毫无争议的核心域。
数据中台第二个重要功能是提供元数据字典服务即提供有关联关系的元数据的脉络服务。
其展示该域下各数据实体的关联关系及链路节点出处以及相关数据服务详情介绍等可称之为数据治理作用上区分可将数据治理归为通用域。数据治理和数据服务的共同基石则是数据这里指出的就是数据中台另一个功能同时也是本质功能打通数据孤岛对数据的采集加工和存储这些就组成另外一个子域归为支撑域。
数据中台域模型图 系统架构设计模、领域模型界定完毕后下面就是以领域模型为指导进行系统架构模型的设计。系统架构模型设计依然用 DDD。
搭建有自身特色的数据中台决定我们没有可参考案例为防过度设计提前设定一个设计方针即系统架构须是一个演进式经得起破坏和重构才能满足低成本快建设快试错。大而全系统架构设计虽也是我们向往但现状不许。
2.2 数据中台系统设计模型 ① 接口层
数据中台对外服务的统一入口
对接各种类型的访问请求如restful 接口api接口RPC框架服务接口等提供服务适配对各种类型接口提供请求参数和返回结果集的适配相关的服务
② 应用层
实现服务组合和编排以快速满足业务需求。不可否认用户需求一直在变化。能做的就是如何快速响应这些变化服务组合和重新编排提升服务可重用性降低重复功能的开发成本提升开发效率为业务的快速试错提供了很好支撑。
③ 领域层
该层实现核心业务逻辑同时聚集了领域模型的聚合、聚合根、实体、值对象、领域服务和事件等领域对象以及它们组合所形成的业务能力。通俗易懂的是实现了业务处理逻辑的服务原子化按业务逻辑将服务细分细分后的原子服务将脱离具体的业务模式为应用层的服务组合和编排提供“原材料”。
④ 基础层
贯穿所有层为各层提供基础资源服务。包含MySQLPGESHBase和Redis等数据存储和缓存服务。
还有一部分重要组成就是公共服务好产品离不开监控运维和相关日志服务这些是保障系统健康的重要措施。
3 实践篇
3.1 供应链域数据中台系统架构设计
数据中台系统架构设计模型 数据治理将供应链全链路涉及到或者相关的所有子域的数据进行目录化管理数据服务则基于所有子域数据提供标准或者定制化的服务数据存储则主要依赖大数据平台和搜索是基于数据中台的数据的量级和服务的便利性以及可用性考虑数据采集基本是 kafka 和 数据同步组件基于数据的吞吐量和可靠性考虑
3.2 系统实现模型设计
数据中台数据流转模型数据中台服务保障方案 如图所示按既定接口层/应用层/领域层/基础层设计逐层封装各层相互协作对业务系统提供灵活的数据服务很好地实现了各层分工便于快速响应业务需求。
考虑到数据中台主要为业务系统提供数据服务为保障数据服务的可靠性和及时性还得兼顾系统性能和稳定对数据服务做了冗余和归档服务。冗余的服务同时具备降级职责提升服务 SAL 指标。
4 总结
基于 DDD 领域建模的供应链域数据中台设计基本完毕紧接着就是后续流畅的开发工作。复盘过程虽不甚完美“先开枪后瞄准”至少在探索数据中台领域迈出第一步那么成功就不会太远。 本文由博客一文多发平台 OpenWrite 发布
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