双中台已成为业界推崇的企业信息化解决方案, 大中台,小前台不是套一个spring cloud就能实现, 也不是搭好就能立竿见影, 按照阿里的方法论,它的实施路径需要企业从战路,组织,流程和技术的升级,是一个循序渐进不断验证,纠偏和迭代的过程。 我们研讨下中台的服务化框架,落地的时候我们需要的不仅仅是个RPC,而是一个全栈式的解决方案,类似spring cloud的全家桶。完善一些的java开源框架有spring cloud, spring cloud alibaba, sofastack,apache servicecomb.……

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1.表结构和分表策略 ​​以电商订单和商品为例分表。 1.1交易中心订单表t_order *order_id 订单主键 order_no 唯一业务订单编号 order_amt 订单总金额，单位分 order_create_time 创建时间 order_modify_time 最近修改时间 order_status 为演示简单统一一个订单状态 buyer_id 购买用户id merchant_id 商户id .……

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1.RPC框架的评测 Martin Flower定义的微服务是基于REST,Spring cloud就是其标准的实现,通用但HTTP协议比较冗余,短连接建立也较耗时,消息体一般基于JSON串行化反串行化, 性能肯定一般。 而Dubbo默认是用netty长连接,和hession lite二进制串行化, 按理说应该比spring cloud性能要好些。 参考下turbo-rpc作者的测评 https://www.……

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2019的云栖的OneData可能给数据中台点了一把火,有些企业可能难迁移到业务中台,但是数据中台还是好做的。 1.云栖数据中台在线视频 2.数据中台问答 2.1 数据中台和以前的大数据挖掘,数据仓库,BI有什么区别? 自然是一脉相承,以前的数据挖掘ETL,数据建模, 到数据仓库,BI报表,用户画像,运营决策,需要数据工程师大量萃取,分析和编码,输出报表,大屏等。随着互联网的不断发展,商业的竞争对数据的挖掘和响应要求越来越高,传统模式产出要T+N,但业务要求T+1。数据中台就是要傻瓜化的萃取,建模,服务输出。 2.2 业务中台和数据中台有什么联系,没有业务中台的话直接建设数据总台吗? 参考下阿里的双总台架构,数据总台的数据源可以是多种的,离线或在线,流或文件等等数据源。 给个飞鹤的数据源例子 主要是企业信息化要首先要有这些业务数据,有一定的数据积累,放在ERP,MES,CRM甚至excel都可以,独立于业务中台。……

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1.引言 企业的信息化应该是因地制宜,循序渐进的过程，好比骑自行车的人还想快些可能就学下电动车或者打辆的士,要一下让他开上小轿车就是不大现实了。在一些中小企业的"表哥",“表妹”, 对于不同数据源的excel文件用宏和vba能够快速灵活的处理和统计。信息化要能贴地气的解决业务困难,促进业务的发展,选择最适合自己的方案即可。 2.中小企业的选择 每个行业现在都有不少云端的产品,云ERP,云OA,云CRM,云MES等,协同办公也有钉钉,企业微信等APP,付出少量的成本如果能解决业务中6到8成的问题还是不错的选择。 这类SaaS产品也有一些代价,数据放在别人的云端,如果对数据敏感可考虑找些开源或免费的产品自己搭建。 3.中大型企业信息化的问题 3.1 采购或自研 大多的企业可能会选择采购,行业软件供应商技术和业务都有积累,企业专注于业务数据和流程定义,供应商定制系统。……

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