架构师之中台思维_系统发展之路_结果和抽象之间平衡的艺术

文章探讨了中台系统与平台的区别,以及在面对复杂业务逻辑和依赖时的挑战。提到了中台架构的目标是减少代码改动,但实现可能涉及回调、规则引擎和动态配置,导致治理困难。同时,文章讨论了平台的发展历程,从烟囱式架构到统一的策略点平台,以及如何通过业务门面和模板配置降低对接成本。此外,还提到了状态机和流程引擎在业务系统中的应用。

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什么是架构 架构图_个人渣记录仅为自己搜索用的博客-优快云博客

接手依赖于中台系统的挑战

   看上去边界的入参和出参都很简单, 但是大量复杂的逻辑存在与下游依赖的各个系统的配置中.

   对接一个新业务, 你得了解这些系统的配置对应的能力. 不然你无法接业务 ,或者说经常以为是个简单的配置对接, 但是依赖下游的n多人力无法拉齐.

中台和平台的区别. 

解释五花八门, 中台和平台的区别是什么?-有了

我的理解按照马云的意思, 中台应该是新的业务出现后, 中台代码可以不用改,

   1.业务方接入中台后自己简单配置+实现接口就好了. 所以就需要回调点, 稳定性上不可取.

   2. 再弱化点,用规则引擎来实现, 新的业务传入动态的key/value, 让中台同学配置下. ( 这种后续治理非常难. 透传的东西里有啥, 不好管控, 不算好的解决方案 )

   3.  传入中台定制好的领域能力字段实现动态能力 + 基于业务标识配置的一些静态能力.

 平台是构建领域能力.

  中台是上游仅传一个bizId+ operationId. 中台配置固化的参数.  通过连接点回调到业务方. 业务方自己维护operationId的缓存. 同步结束后缓存清理. 

   如果是异步化链路,调用N次,这个缓存的生命周期多久,通用内存系统,不好及时清理. 传递必要的信息下去, 通过规则引擎或者回调, 每个系统要限制回传的数据, 上线前必须要联调. 或者说error, 然后进行收费.

   要统一接管起来. 如果传递是动态的,每个系统都需要配置,哪些字段往下传,动态获取,然后下传. 这个是各个中台复用的中台能力. 反而让字段到处在各个系统传递,影响面不好评估.

策略点建设平台

   更好是 领域实体配置平台.

  平台策略点建设, 配置系统_个人渣记录仅为自己搜索用的博客-优快云博客    

任何系统的发展都是如此.

1. 业务增长

2. 烟囱增长 _ 结果优先 _ 太快去抽象抽象不好

3. 太多的烟囱,

   3.1 抽象复用为平台

   3.2 面对更多新的业务,提供不同的枚举值能力. 平台开始复杂

   3.3 平台本身下游不停地下沉,上浮

4. 更多的业务方接入,抱怨程序传参复杂, 另外不够灵活,新的业务接入需要开发

   4.1 面对不停地下游系统的沉淀,更多的业务接入,减少上游的对接成本, 枚举值笛卡尔积被抽象成业务id,有中台同学配置,提供业务id ( 业务标识pc或者业务事件标识pec). 提供了策略点平台,还有规则引擎 -> 动态脚本. 支持不同业务不同参数灵活配置.

        写死的数据结构变成了动态的数据结构,通过kV遍历 或者 脚本动态判断. 

平台系统建设所具备的能力_个人渣记录仅为自己搜索用的博客-优快云博客

状态机/流程引擎/审批流的流程引擎/结合低代码开发的流程引擎 区别 业务系统中使用流程引擎_spring状态机 流程引擎区别_个人渣记录仅为自己搜索用的博客-优快云博客

   4.2 基于数据结构提供通用的页面- 支付收银台

5. 海量的业务方, 5.a 配置本身就是成本 5.b 还要5个下游一起联调 5.c 配置的脚本各种参数, 严重干扰中台同学, 5.d ext中有什么根本不知道,全部透传. 存在覆盖风险.

        5.1 策略点平台变成中台回调平台,真正中台化, 仅传参唯一id, 中台同学不再识别业务属性,ext变得清爽.

        5.2 出现业务门面facade, 提供产品化运营后台, 支持业务方自由配置,选择一些模版进行配置.

阶段问题解决方案中间件技术

内容概要:本文系统阐述了企业新闻发稿在生成式引擎优化(GEO)时代下的全渠道策略与效果评估体系,涵盖当前企业传播面临的预算、资源、内容与效果评估四大挑战,并深入分析2025年新闻发稿行业五大趋势,包括AI驱动的智能化转型、精准化传播、首发内容价值提升、内容资产化及数据可视化。文章重点解析央媒、地方官媒、综合门户自媒体四类媒体资源的特性、传播优势与发稿策略,提出基于内容适配性、时间节奏、话题设计的策略制定方法,并构建涵盖品牌价值、销售转化与GEO优化的多维评估框架。此外,结合“传声港”工具实操指南,提供AI智能投放、效果监测、自媒体管理与舆情应对的全流程解决方案,并针对科技、消费、B2B、区域品牌四大行业推出定制化发稿方案。; 适合人群:企业市场/公关负责人、品牌传播管理者、数字营销从业者及中小企业决策者,具备一定媒体传播经验并希望提升发稿效率与ROI的专业人士。; 使用场景及目标:①制定科学的新闻发稿策略,实现从“流量思维”向“价值思维”转型;②构建央媒定调、门户扩散、自媒体互动的立体化传播矩阵;③利用AI工具实现精准投放与GEO优化,提升品牌在AI搜索中的权威性与可见性;④通过数据驱动评估体系量化品牌影响力与销售转化效果。; 阅读建议:建议结合文中提供的实操清单、案例分析与工具指南进行系统学习,重点关注媒体适配性策略与GEO评估指标,在实际发稿中分阶段试点“AI+全渠道”组合策略,并定期复盘优化,以实现品牌传播的长期复利效应。
【EI复现】基于主从博弈的新型城镇配电系统产消者竞价策略【IEEE33节点】(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于主从博弈理论的新型城镇配电系统中产消者竞价策略的研究,结合IEEE33节点系统进行建模与仿真分析,采用Matlab代码实现。研究聚焦于产消者(兼具发电与用电能力的主体)在配电系统中的竞价行为,运用主从博弈模型刻画配电公司与产消者之间的交互关系,通过优化算法求解均衡策略,实现利益最大化与系统运行效率提升。文中详细阐述了模型构建、博弈机制设计、求解算法实现及仿真结果分析,复现了EI期刊级别的研究成果,适用于电力市场机制设计与智能配电网优化领域。; 适合人群:具备电力系统基础知识Matlab编程能力,从事电力市场、智能电网、能源优化等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习主从博弈在电力系统中的建模方法;②掌握产消者参与电力竞价的策略优化技术;③复现EI级别论文的仿真流程与结果分析;④开展配电网经济调度与市场机制设计的相关课题研究。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码,深入理解博弈模型的数学表达与程序实现细节,重点关注目标函数构建、约束条件处理及算法收敛性分析,可进一步拓展至多主体博弈或多时间尺度优化场景。
【BFO-BP】基于鳑鲏鱼优化算法优化BP神经网络的风电功率预测研究(Matlab代码实现)内容概要:本文研究了基于鳑鲏鱼优化算法(BFO)优化BP神经网络的风电功率预测方法,并提供了相应的Matlab代码实现。通过将生物启发式优化算法与传统BP神经网络相结合,利用鳑鲏鱼算法优化BP网络的初始权重阈值,有效提升了模型的收敛速度与预测精度,解决了传统BP神经网络易陷入局部最优、训练效率低等问题。该方法在风电功率预测这一典型非线性时序预测任务中展现出良好的适用性优越性,有助于提升风电并网的稳定性与调度效率。; 适合人群:具备一定机器学习与优化算法基础,从事新能源预测、电力系统调度或智能算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于风电场短期或超短期功率预测,提高电网调度的准确性;②作为智能优化算法与神经网络结合的典型案例,用于学习BFO等群智能算法在实际工程问题中的优化机制与实现方式;③为类似非线性系统建模与预测问题提供可复现的技术路线参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注BFO算法的种群初始化、适应度函数设计、参数更新机制及其与BP网络的耦合方式,同时可通过更换数据集或对比其他优化算法(如PSO、GA)进一步验证模型性能。
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