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本文轉載自微信公眾號「大數據DT」，作者歐創新 鄧頔。轉載本文請聯系大數據DT公眾號。  

作者：歐創新 鄧頔

來源：大數據DT(ID：hzdashuju)

我們來看一下阿里巴巴對前臺、中臺和后臺職責的定位。

• 前臺主要面向客戶以及終端銷售者，實現營銷推廣以及交易轉換。
• 中臺主要面向運營人員，完成運營支撐。
• 后臺主要面向后臺管理人員，實現流程審核、內部管理以及后勤支撐，比如采購、人力、財務和OA等系統。

企業級能力往往是前臺、中臺、后臺協同作戰能力的體現。

如果把業務中臺比作陸軍、火箭軍和空軍等專業軍種，主要發揮單一軍種的戰術專業能力，那么前臺就是作戰部隊，它會根據前線戰場的實時作戰需求，快速完成不同職能業務中臺能力的組合和調度，實現不同業務板塊能力的融合，形成強大的組合打擊能力完成精準打擊，獲得最大企業效能。

而數據中臺就是信息情報中心和聯合作戰總指揮部，是企業智能化的大腦，它能夠匯集各類一線作戰板塊的數據和信息完成數據分析，制定戰略和戰術計劃，完成不同業務中臺能力的智能調度和組合，為前臺作戰部隊提供快速數據和情報服務。

后臺就是后勤部隊，它們不直接面向前臺業務，主要提供企業后端支撐和管理能力。

下面分別展開詳細介紹。

01 前臺

傳統企業的早期系統有不少是基于業務領域或企業組織架構來建設的，每個系統都有自己的前端界面和后端業務邏輯，不同系統之間相互獨立。用戶操作是豎井式，有時一筆業務需要登錄多個系統才能完成完整的業務流程，如圖1-2所示。

▲圖1-2 煙囪式的系統建設模式

完成中臺建設后，進行前臺建設時，需要一套企業級整體解決方案，以實現各種不同中臺的前端操作、流程和界面的組合、聯通和融合。不管后端有多少個中臺，前端用戶感受到的始終只有一個前臺，如圖1-3所示。

▲圖1-3 前臺業務的融合

在前臺設計時，我們可以借鑒微前端的設計思想，通過企業級主應用與微前端應用集成，不僅可以實現前端頁面邏輯的解耦和頁面級服務的復用，還可以根據企業核心業務鏈路和業務流程，通過對不同業務板塊微前端頁面的動態組合和編排，實現企業級前臺業務的融合。

微前端頁面還可以融合到不同終端和渠道應用的核心業務鏈路中，實現前端頁面、流程和功能的組合和復用，也可以滿足場景化的銷售要求，實現微前端應用的靈活快速發布。

02 中臺

傳統企業的核心業務大多是基于集中式架構開發的。這種集中式單體系統，一般都存在擴展能力弱、彈性伸縮能力差的問題，無法適應突發高頻訪問的互聯網業務場景。同時，傳統企業數據類應用大多通過ETL工具抽取數據以實現數據建模、統計和報表分析功能。

這種傳統的數據倉庫處理模式往往會存在數據時效性問題，再加上傳統數據類應用主要面向企業管理和決策分析，并不是為前臺而生的，因此難以快速響應前臺一線業務的數據服務要求。

所以，在企業數字化轉型時，需要同時解決傳統的業務和數據應用建設的問題，采用雙中臺模式同步建設業務中臺和數據中臺。

1. 業務中臺

業務中臺的建設可采用DDD(Domain Driven Design，領域驅動設計)方法，通過領域建模，將可復用的公共能力從各個單體中剝離、沉淀并組合。采用微服務架構，建設成為可共享的通用能力中臺。通用能力中臺更強調標準化和抽象能力，面向企業所有業務領域實現能力復用。同樣地，我們也可以通過微服務架構將核心能力建設成可以面向不同渠道和場景的可復用的核心能力中臺。

核心能力中臺設計時，需充分釋放出極強的快速適應不同業務場景和渠道的企業核心能力，從而在面向不同渠道和客戶時，能夠快速靈活地持續發揮出企業的核心競爭力優勢。

而通用能力則可通過抽象和標準化設計，讓其具有更強的業務融合和企業級組合與支撐能力，通過企業主應用聯通各個不同業務板塊，發揮企業業務、數據和流程的黏合劑作用。

業務中臺落地后的微服務可以向前端、第三方和其他中臺提供API服務，實現通用能力和核心能力復用，如圖1-4所示。

▲圖1-4 微服務對外的服務方式

有一點需要注意：在將傳統集中式單體應用按業務職責和能力細分為微服務，以及建設中臺的過程中，會產生越來越多的獨立部署的微服務。

這樣做雖然提升了應用彈性伸縮和高可用能力，但由于微服務之間運行的物理隔離，微服務拆分會導致數據的進一步分離。原來單體系統的一些內部調用也會變成跨微服務調用，再加上前后端分離設計后，還要完成前后端應用集成，這樣會增加企業級應用集成的難度。

如果沒有合適的設計方法和指導思想，處理不好前臺、中臺和后臺的關系，將會進一步加劇前臺業務和數據的孤島化、碎片化。

2. 數據中臺

為了打通數據孤島，通過數據智能化實現業務和數據融合以及商業模式創新，支持在線數據服務，支持業務中臺和前臺的精細化數字化運營，企業需要同步建設數據中臺。數據中臺的主要目標如下。

• 一是完成企業全域數據的采集與存儲，實現不同業務類別中臺數據的集中管理。
• 二是按照標準的數據規范或數據模型，基于不同主題域或場景對數據進行加工和處理，形成面向不同主題和場景的數據應用，比如客戶視圖、代理人視圖、渠道視圖、機構視圖等不同的數據服務體系。
• 三是建立數據驅動的運營體系，基于各個維度的數據，萃取數據價值，組合企業各種能力，支持業務智能化和商業模式的創新，實現精細的數字化運營。

相應地，數據中臺的建設就可分為三步。

• 第一步，實現各中臺業務數據的匯集，解決數據孤島和初級數據共享問題。
• 第二步，實現企業級實時或非實時全維度數據的深度融合、加工和共享。
• 第三步，萃取數據價值，支持業務創新，加速從數據轉換為業務價值的過程。

數據中臺可以建立在數據倉庫或數據平臺之上，將數據服務化之后提供給中臺或者前臺應用。與數據平臺相比，數據中臺不僅服務于分析型場景，還更多服務于交易型業務場景，為前臺業務提供數據智能服務。基于數據庫日志捕獲的技術，使得數據獲取的時效性大大提升，這樣就可以為數據中臺的交易型場景提供很好的支撐。

綜上，數據中臺主要完成數據的融合和加工，通過數據智能化，實現智能化的業務和流程創新;通過萃取數據業務價值，提供數據服務，最終實現數字化運營。

03 后臺

后臺主要面向企業內部運營和后臺管理人員。對于后臺，為了實現內部的管理要求，很多人總會習慣將一些管理流程嵌入核心業務鏈路中。而這類內控管理類的需求對權限、管控規則和流程等要求一般都比較嚴格，但是大部分管理人員只是參與了某個局部業務環節的審核。

這些復雜的管理需求，會憑空增加不同渠道應用的前臺界面與核心流程的融合難度以及軟件開發的復雜度。

在設計流程審核和管理類功能的時候，其實我們可以考慮按角色或崗位進行功能聚合，將一些復雜的管理需求從通用的核心業務鏈路中剝離，通過特定程序入口嵌入前臺App或應用中，專門供后臺管理人員使用。而對于中臺與后臺的數據交互則可以采用事件驅動的異步化的數據最終一致性模式實現數據復制，減輕中臺業務壓力。

當管理需求從前臺核心業務鏈路剝離后，前臺應用將會具有更好的通用性，可以更容易地實現各渠道前臺界面和流程的融合。前臺應用或App就可以無差別地同時面向外部客戶和內部銷售以及其他業務人員，從而促進傳統渠道與互聯網渠道業務模型的統一和前臺應用的融合。

關于作者：歐創新，某大型保險公司架構師，擁有十多年的軟件架構設計經驗。熱衷于DDD、中臺和分布式微服務架構設計。在DDD、中臺和分布式微服務架構設計方面有深厚的積累，擅長分布式微服務架構設計。

鄧頔，某大型保險公司高級工程師，全國青年崗位能手。致力于基于DDD的企業級中臺微服務架構改造實踐，精通前端開發相關技術棧，擁有豐富的企業級微前端實戰經驗。

本文摘編自《中臺架構與實現：基于DDD和微服務》，經出版方授權發布。