IT架构治理规划指导方案.pptx

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1、企业IT架构治理规划指导方案,目录,架构概览 总体架构 应用架构 数据架构 技术架构,架构是什么,架构是业务与IT对应的工具，是业务人员与技术人员沟通和理解的桥梁。 架构是对实现组织业务及战略目标的整体梳理和规划。,软件架构,平台架构,企业 组织,规则？,约定？,架构在大家头脑是什么样子？千人千样,架构规划带来的价值,提升IT投资回报比,规避IT项目建设风险,具有整体的适用于业务的技术战略架构图,形成标准的流程和IT建设规范,实现整体信息和数据共享,传统架构 以IT为主，极少涉及业务,Tomcat,数据库层,服务器层,应用层,网络层,接入层,Weblogic,WebSphere,交换机,路由器

2、,防火墙,负载均衡,PC,移动设备,电话接入,传统架构面临的新挑战,业务变化快 灵活度不高 无法快速部署 系统间耦合度高 IT标准缺乏 缺乏对业务整体支持的规划,出路在哪里？,架构方法论,TOGAF,国际标准 权威组织 The Open Group制 定的架构 框架。,FEAF,美国联邦 政府制订 的电子政 务顶层设 计。,Zachman,Zachman 提出的独 立于企业 所使用的 工具的平 台框架。,DoDAF,美国国防 部提出的 控制架构 开发、维 护和决策 生成的组 织机制。,CBM,IBM开发 的一套组 件商业模 型。,架构分析方法,企业架 构分析 方法,业务需求 分析,应用需求 分

3、析,技术需求 分析,数据需求 分析,管控需求 分析,功能性需求分析,非功能性需求分析,架构概览,企 业 战 略,业务架构,应用架构,技术架构,数据架构,业务流程,应用系统,数据信息,基础平台,软件架构,系统架构,目录,架构概览 总体架构 应用架构 数据架构 技术架构,从业务需求出发，设计相应的功能模型，并在此基础上进行应用系统的划分， 并进行场景验证和应用系统定义，形成应用蓝图。,功能模型（定义是什么）,分层模型（定义如何实现）,进一步抽象,场景验证,应用系统定义,应用系统蓝图,应用架构设计,业务需求,功能模型设计,系统划分,场景验证,应用系统定义,从数据特性出发，进行数据分类和模型化，根据操

4、作要求设计数据目标架构，同 时关注数据流转，以及管控要求。,数据特性,数据分类,数据模型,目标架构,场景验证,数据流转,数据治理,数据特性,数据分类,数据建模,形成目标架构,场景验证,数据流转,数据管控,数据架构设计,从应用架构和数据架构出发，识别技术组件，在此基础上识别部署单元，设 计逻辑部署与物理部署，同时关注基础设施规划与安全架构设计,技术组件识别,位置、区域和参与人模型,部署单元,软件,基础设施,逻辑部署模型 （部署节点） 安全架构,关键技术路线,技术架构设计,技术组件识别,部署单元,逻辑部署,物理部署,应用架构,数据架构,基础设施,安全架构,目录,架构概览 总体架构 应用架构 数据架

5、构 技术架构,目标应用架构来自业务架构的导入，实现对业务架构的支撑， 从业务架构出发，梳理功能模型，形成未来的应用组件模型,业务战略,构成果,组件业务模型,业务能力,Co应st 用ob分je组cts,未来功能模型 应用分层,高阶需求,业 务 架 构,应 用 架 构,业务功能角度,应用实现角度,应用架构设计,组件识别，保证功能组件的完整性和唯一性,功能组件识别的重点 着重“是什么(what)”，而不是“怎么做(how)” 当两个组件功能重叠或近似时，要细分或者合并，确保没有重叠 每个功能要创造价值，并有重要的产出，去掉无价值的活动 从业务组件模型出发，检查功能组件覆盖度，确保功能组件覆盖所有热点

6、业务组件,业务组件模型,功能组件模型,需求,验证,应用架构分层,术语,描述及举例,应用分层,应用架构的最高分类,应用组,第0层,第1层,有密切关连的一个或几个应用的逻辑组合,应用组件,第2层,用来搭建一个应用的业务功能组合,良好的分层结构是实现松耦合的关键，以便系统易于维护和扩展,应用架构与子系统对应关系,管理分析层,渠道接入层,交互控制层,业务处理层,运,营 支 撑 层,业 务 网 渠 道,报送客户端 报送接口 在线采集,第三方采集接口,服务接口 在线服务 第三方服务接口 沟通工具,联,网 渠 道,在线采集,第三方服务接口 沟通工具,网络爬虫,终端,呼叫,中心,数据 接收 反馈,数据接收信息

7、反馈,报数机构登报数机构绩,客 户 服 务,信息咨询,数据报送支,持,持,异议处理,产品服务支,服务协议,服务目录管,理,数据更正,产 品 服 务 报送 机构服 管务理,对象 管理,记,数据 准备,产品 加工,数据校验,个人身份整 合,理,数据 质量 管理,计费管理,调度监控,业务规则配置,参数代码配置,运营 支持,业务 配置,数据质量检数据质量分 测析 数据质量档 案管理,数据 报送机构统 计分析 服务对象统计分 析,数据采集情况统,计分析,数据质量问 题跟踪,数据查询类 产品加工,产品加工管产品目录管 理 统计分析类 产品加工,数据挖掘类 产品加工,报文文件管 理 企业身份信信用主体关 息

8、整合联关系计算,信服务,信服务,政府/监管,代理机构服 部门服务 务,管理,贷款卡管理,计子分析,产品加系工情况统,对外服统务情况统 数据管控情况统 计分析 系统运行情况统 计分析,计1分0析,持子系统外6呼服务支,子系统7,子系统9,子系统8,数据管控 子系统日1志1管理,授信机子构征系统信3用主体征,服务对子象登系统5,机构信子用码系统2,记子系统4效考评,业务服网务客门户端户,互互联第网三方服采务集接平口,台在1线服务,子系Call统cen1ter,移互动联网服手机务服务平台,短2信服务,应用架构蓝图,数据采集,互联网服务平台,数据查询接口,其它第三方系统,运营 支撑 层,业务网门户,数

9、据报送接口,对外 数据 交换 平台,对内数据总线（含抽取、清洗、转换、加载）,管 理 分 析,数 据 质 量 管 理,客户服务 （呼叫中心）,调度监控,业务配置,数据管控,计费管理,内容管理平台,数据仓库,渠道接入层,集成及 服务层,管理分析层,统一用户服务,交互控制层,业务处理层,个人报告,个人评分,重要信息提示,统计分析类产品,信贷组合分析,行业历史违约率, 数据查询类产品,产品加工 数据挖掘类产品 ,数据准备,数据校验,个人身份信息整合,企业身份信息整合,主体关联关系计算,主体服务,服务交付 授信机构征信服务 个人业务企业业务 小微企业业务,企业报告,企业评分,小微企业报告,日志管理,报

10、文接收,信息反馈,在线录入,机构码,贷款卡管理,报送机构管理,数据更正,报文文件管理,定 制 产 品 加 工,特征变量,征信业务报表,个人服务企业服务 政府/监管部门服务 代理机构服务 服务对象管理,目录,架构概览 总体架构 应用架构 数据架构 技术架构,数据模型,数据模型是根据一定的业务规则，对业务概念或数据进行逻辑化表现。 数据模型从大的层级可以分为概念模型、逻辑模型和物理模型。,Customer Data,Product Data,Account Data,Transaction Data,概念模型,概念模型是从业务角度对 业务的抽象描述,逻辑模型,逻辑模型是对概念模型的 逻辑化，遵循第

11、三范式,物理模型,物理模型是对逻辑模型的 物理化，可以不遵循第三 范式,数据需求,数据分类,数据实体,根据数据内容抽象出数据 分类，确定数据分类属性 内容,业务人员描述所需的数据 内容,根据分类，抽取出数据实 体，用ER图描述其关系,数据库表,将数据实体物化为数据库 表，供系统使用,Customer Data,Product Data,Account Data,Transaction Data,业务人员,技术人员,良好的数据分类可以促进沟通,基础数据 库,通过标注、文本挖掘等技术，建立非结构化数据的元数据，并 与结构化数据整合，供分析使用,c.建立对非结构化数据进行 SQL语法查询的支持，实现

12、 与结构化数据的集成关联,非结构化数据,数 据 获 取,结构化数据,分析应 用,a.建立非结构化信息的标 签、摘要、索引、日志、 内容等,b. 提取结构化的元数据信息，如类别、 标引、摘要等；实现与结构化数据的 整合,非结构化数 据,结构化内容,数据仓库,数据挖掘产 品集市,基 础 数 据,汇 总 加 工,管理分析集 市 研发集市,统计分析产 品集市,结构化与非结构化数据整合,基础数据库,主数据定位为基础信息整合，为其他数据库供数,数据批量处理实时查询,主数据 信息整合,数据应用,数据应用,仓库应用,查询类应用,社会公共部门,公检法部门,信贷机构 金融租赁公司 资产管理公司 小额贷款公司 证券

13、公司 其他信贷机构,数据仓库,查询类应用库,主数据,疑似主体识别归 并,关联关系挖掘分 析,只包含主体基 础信息，不包 含业务数据,业务主体信息采集源 金 融 相 关 机 构,.,身份信息,数据生命周期,数据质量,元数据,数据标准,提供标准 和规范的 管理手段,完善 标准,强化 元数 据,数据管控,| 11/2/2016,数据质量问题分析,数据质量 稽核引擎,数据质量 规则管理 规则定义,规则查询,规则更新,数据质量 问题管理 问题登记 问题查询 问题分发 问题跟踪,元数据,问题统计报告,问题测量评分卡,问题影响分析,数据质量 知识管理 分类管理,内容录入,内容查询,内容更新,数据仓库,各问题

14、反馈渠道,接 口 文 件,样 本 文 件 获 取,数据质量 分析清理 数据分析,数据清理,数据补录,系统 管理 权限管 理 调度管 理 日志管 理 接口管 理,数据标准,数据质量管理,减少数据冗余，提高数据一致性 减少存储、硬件、运维等方面基础设施投入 提升应用系统性能，提高响应速度,满足业务操作和管理分析 满足对历史数据查询的管理制度 满足审计管理,数据创建,数据使用,数据归档,数据销毁,数据生命周期重点关注,数据生命周期管理,数据标准管理,标准编号 标准中文名称 标准英文名称 标准别名 业务定义 业务规则 相关标准 与相关标准关系 标准来源,业务属性,标准定义部门 标准使用系统,管理属性,

15、数据类别 数据格式 取值范围 代码编码规则,技术属性,数据标准是企业所有系统都应该遵守的数据定义，实现对每个数据项 的统一、规范性描述。 数据标准包括每个数据项的业务属性、技术属性和管控属性。 数据标准,统一命名,统一编码,元数据管理,业务元数据：描述业务领域相 关概念、关系和规则的数据。,技术元数据：描述系统中技术 领域相关概念、关系和规则的 数据。,管理元数据：管理元数据是描 述管理领域相关概念、关系和 规则的数据。,业务用户,架构师,基于”可信赖”信息，更有信心使 用信息 遵循业界规范和标准,易于集成 易于变更管理 & 重用,技术,操作,业务,统一元数据管理,数据模型 开发人员,数据分析

16、师,开发人员,数据库管理员,元数据是描述数据的数据 加强部门协作，让IT向业务看齐,数据安全,数据管控,源数据抽取/订阅,数据交换,数据应用,数据加工,实时方式/批量方式,主数据,数据归档,内容管理,源数据 金融机构 政府部门 公共事业 单位 同业 互联网 ,数据架构蓝图,数据质量（预处理&入库）,公共数据转换,数据加载/发布,查询类产品加工库,数据准备 基础数据库 非结构化数据,数据仓库,基 础 数 据,汇 总 加 工,分析类产品应用,管理分析类应用,查询类产品应用,校验加载库 数 缓据 冲加 区载 区,运行管理,目录,架构概览 总体架构 应用架构 数据架构 技术架构,应用分层设计,数据层,

17、.,应用层 服务和组件,界面 展现层,展现与接入外部用户,（门户、移动终端、统一认证管理）,处理流程,集成层 流程,数据总线, 运营运管营理管等理业务,对品服务加业工务对,外对服外服务务业务,产 品 加 工,数 据 采 集,数 据 更 正,其 它,.,调 度 监 控,产 品 目 录,质 量 管 理,风 险 管 理,数 据 抽 取,服服 务务 对渠 象道,客 户 服 务,服 务 管 理,生研 命发 周执 期行,其 它,信 息 整 合,其 它, 展现层与应用之间的交互尽可能基于服务方式实现,数据数采据集采业集务,数据数整据合整业合务,业务主体信息,用户信息,产品信息,公共信息,信息,信息,应用集成

18、设计,信息交换总线,核心总线 消息传送、消息路由、协议转换、事件注册,流程整合 流程编排、 业务规则,数据库,结构化 文件,外部应用1,外部应用4,监控状态 、性能,非结构化 文件,外部应用2,外部应用3,对 外 集 成 层,数据整合 复制策略、批处理、传输机制,SOA建模,SOA组装,SOA部署,服务管理,将不同的功能模块定义为服务，并定义接口，采用统一的方式进行交互。,对内服务、对外服务,部署单元设计,展现层,应用层,数据层,展现部署单元,执行部署单元,数据部署单元,关注接入渠道、用户数、访问量、访问时段、用户体验等需求,关注接入运行特征、响应时间、部署位置、可处理窗口等需求,关注数据类型

19、、生命周期、规模、IO类型、处理方式、重要程度、安全要求、数 据活跃度等需求,部署单元是逻辑部署架构的最小构成单元； 组件按照展现、接口逻辑、应用逻辑、数据存放的区分部署单元,子系统划分,现有IT环境,规范,非功能需求,应用架构,图例 部署单元,技术架构目标需求,数据架构,关键技术路线选择,应 用 架 构,数 据 架 构,技术架构,IT架构,2大数据技术,1应用开发技术,3云计算技术,J2EE，.NET，C+,SQL，Procedure,中后端开发 技术,HTML5、JavaScript、 .NET、PHP、Python,前端开发技,术,开发技术选择,业务逻辑的实现,应用层,数据库层,系统扩展

20、性,系统压力,数据库技术选择,关系型与Nosql数据库整合使用,集群调度,分布式文件系统 GFS,分布式锁服务,主服务器,客户端,支撑层,Bigtable 客户端 （library）,服务层,用户层,元数 据表,子表服务器,子 表,子 表,存储,存储,存储存储,高速网络互联,N+1集群,存储层,管理控制层,存储,SAN,适合批量追加写简单查询操作 具有很强的弹性扩展能力 极强的分布式处理能力 数据弱一致性设计 非标准化的接口 适合大数据量的弱关联查询,非关系型数据库,通用设计，但也带来性能的限制 弹性扩展能力一般 分布式能力一般 数据强一致性设计 标准的数据访问接口 适合关联操作性较强的查询,

21、关系型数据库,大数据技术,联机交易处理 （OLTP）,联机分析处理 （OLAP）与 数据仓库,社交媒体数据,其他交互数据,科学，基因组,机器/设备,大业务数据,大交互数据,大数据处理与分析,大数据集成与融合,呼叫记录、图像、 点击流,企业,消费者,供应链,社交网络,互联网,物联网,移动终端,大交易数据：各种交易数据，包括来自电商的数据，包括B2B、B2C、C2C、团购等 大交互数据：来自社交网络的数据，SNS、微博等,工业标准化流程,商务旅行,CRM/ERP/HR,Business Process-as-a-Service 协作 财务行业应用,中间件,Hadoop,Software/ Appl

22、ication-as-a-Service Web 2.0 Application,Runtime,Java Runtime,开发工具,服务器,Platform-as-a-Service 网络,存储,Data Center Fabric,共享的，虚拟化的，动态供给 Infrastructure-as-a-Service,云计算技术,BPaaS,SaaS,PaaS,IaaS,DevOPS是一个跨全生命周期的理念，强调自动化，需要以虚拟化为基础。 通过持续集成、交付、反馈与优化进行端到端整合，进行跨团队、跨系统协作。,DevOPS,开发,运维,测试,QA,安全,总结,架构概览 总体架构 应用架构 数据架构 技术架构,总结,何谓架构创新： 不断的变化和扩展的业务形态，在一段时期内要 有与之适应的可落地架构存在，业务与技术高度融 合。 新技术的更迭在一段时期内对整体架构影响甚微。 架构是一项整体工程，而非仅仅是IT部门的工作， 是一项长期工作，能够带来长远利益工作。,