今天準備進一步通過構圖來說明從傳統架構到中臺和微服務。

我們可以簡單做下對比映射，即傳統架構中的業務系統對應到新架構裏面的業務中臺，傳統架構裏面的BI系統對應到新架構裏面的數據中臺。這個對應當然不準確，裏面存在差異和區別，也是我們要重點說明的地方。

從傳統單體架構到微服務

也可以說是從傳統的IT業務系統架構到業務中臺架構，我在中臺和微服務這篇文章裏面強調了下，這種轉變實際上包括了兩個方面的內容，即中臺思想和微服務思想。

1. 中臺思想：更大是業務能力下沉和可複用思想，實現橫向分層和業務能力中心形成。

2. 微服務思想：更多是單體縱向拆分思想，即大拆小，拆小後通過輕量接口交互，實現進一步解耦和可擴展。

在當前企業內部IT架構轉型的過程中，我們實際上需要同時考慮兩個方面思想的應用和整合。而這個裏面我們也看到實際上微服務技術思想應用相對容易，但是中臺思想相對難，中臺思想要落地一定就涉及到業務方面的變革或重構。即是先業務轉型和敏捷了，才談得上技術上敏捷支撐。

業務不重構和轉型，往往無中臺，業務轉型和敏捷需求是中臺建設核心驅動力。

業務中臺和數據中臺的區別

對於業務中臺相對來說比較好理解，簡單一句話就是共性業務能力下沉形成的多個微服務化的業務能力提供中心供上層應用使用。而對於數據中臺，我們也可以總結爲一句話就是，把數據變成資產並服務於業務的機制。數據來源於業務並反哺業務，不斷的迭代循環。

數據中臺是實現業務中臺核心共享數據的跨域整合，再通過加工後提供整合後的數據服務能力。這裏面有兩個重點，即第一數據要跨域整合，第二數據要加工處理後再提供增值服務能力，這個加工可能簡單的彙總表，也可能是複製的底層數據模型和智能分析算法。

業務中臺重點是業務數據化，而數據中臺重點是數據業務化，數據來源於業務又反哺業務。就建設和支撐層面來說我原來也總結過，即業務中臺是基礎業務能力支撐，必須要有，數據中臺是增值能力支撐，剛開始沒有也不會影響到業務本身的運作。

傳統架構裏面的BI和新架構裏面的數據中臺的區別

實際上對於數據中臺，我們不僅僅要比較和業務中臺的區別，還需要比較和傳統BI的區別。因爲從上圖我們可以看到數據中臺和傳統的BI系統架構還是很類似。

簡單來說傳統BI和數據倉庫的主要場景是支持管理決策和業務分析，而數據中臺則是將數據服務化之後提供給業務系統，目標是數據能力滲透到各個業務環節，不限於決策分析類應用場景。數據中臺持續不斷的將數據進行資產化，價值化並應用到業務，而且關注數據價值的運營。

從我們上面的構圖可以看到，核心的區別點即在數據中臺反哺業務的一條紅線連接。

即數據中臺能力要服務於業務系統準實時協同需要。數據中臺形成的能力，不論是ODS層能力還是DW層能力，都可能通過能力開放方式暴露接口給業務應用使用，爲業務提供實時或準實時的增值服務能力。

爲了做到實時或準實時，一方面你會看到數據中臺架構上實際上是包括了大數據平臺的核心架構和分佈式存儲內容，同時還包括了大數據平臺中的實時計算和流處理能力。其次，爲了將能力提供給業務系統，往往數據中臺整體架構上一定會體現一個統一的數據服務能力開放層，這個在傳統的數據倉庫或大數據平臺上是沒有的。

數據中臺和傳統BI架構有重合，也有交集。相同的就是整個數據採集集成，數據存儲，數據模型構建，數據開發和分析，這些都需要。差異點在於數據中臺需要有統一的數據服務能力開放層，提供給業務使用，而弱化了傳統BI裏面的數據分析和報表展現層。

所以我們首先搞清楚數據中臺是爲增值業務需求服務，BI平臺爲管理經營決策服務。這使得兩者在數據模型構建，數據開放和提供策略上有差異，但是核心的技術平臺能力則是相同的。即你可以基於Hadoop整個技術框架體系來構建數據中臺，也可以用來構建BI數據倉庫。