大数据中台架构之道:揭秘 PaaS + DaaS +DA 全域中台架构设计!
你被大数据杀过熟吗?当今企业对数据的重视度越来越高,在大数据系统架构设计层面,大数据架构师需要完成技术决策、技术选型,还需要根据不同时期的业务场景,不断优化和演进软件架构,最终攻克技术难点、化解技术风险,创造符合企业长期发展的大数据架构。
那么,怎样的架构最能满足降本增效?2015年,阿里率先布局“大中台,小前台”战略,虽然张勇近期在阿里内网表示,他对目前阿里的中台并不满意,但“大数据中台”这个由中台延伸出的概念,已然成为行业标配。
数据中台,是中台战略体系中非常重要的一部分。身为一名大数据架构师,在落地大数据中台架构的过程中,需要具备哪些架构能力和大数据能力?有哪些可复用的优秀经验,以及需要规避的问题点?
孙玄,前58集团技术委员会主席,前转转二手交易平台首席架构师。今天他想跟你聊聊,那些百万年薪大数据架构师的精益求精之道。
01
一个10年首席架构师的自白
作为前58集团技术委员会主席、前58转转首席架构师,我最近一直在反复问自己一个大数据架构师成长问题:百万年薪大数据架构师的核心竞争力,到底是什么?我认为,是对架构设计的升维认知,以及所具备的顶级思维模型。
作为百万年薪大数据架构师的顶级思维模型之一:根据(业务)场景Balance的架构设计思维模型。BAT超一线大厂大数据架构设计固然优秀,但照搬拷贝就变的很可笑。作为顶级架构师你需要根据所处公司的业务特点、请求并发、数据规模等场景给出灵活优雅的架构设计解决方案,满足公司未来6个月到2年的业务发展需求。
02
百花齐放的大数据架构模式
具备这些顶级架构设计思维模型,也就具备了大数据架构设计的哲学本质,从而形成了以不变应万变的架构设计能力,在面对任何复杂的业务场景都能够给出优雅的架构解决方案。
具备这些顶级大数据架构设计思维模型,也就具备了大数据架构设计的“道”,也就彻底明白百花齐放的架构模式(OLTP架构、OLAP离线架构、OLAP实时架构、Lambda架构、Kappa架构、中台化架构、云原生架构等)只为满足各类企业不同场景的业务需求,从而能够真正做到架构设计的终极目标降本增效。在新技术日新月异变化的今天才不会迷失方向,才不会担心惧怕所谓35岁年龄问题。
那么,如何拥有这些顶级架构思维模型?我想,只有切实在企业级真实架构设计实践才能出真知!
回想我成长为首席架构师之路,也的确践行了这套方法论。2012年负责IM架构设计、2013年负责招聘业务大数据架构设计、2014年负责房产业务大数据架构设计、2015年二手电商大数据中台架构设计……通过不同业务场景、不同请求并发、不同数据规模、不同安全要求等异构场景架构设计的千锤百炼,才让我真正拥有了这些顶级架构设计思维模型。
大数据架构师9大顶级思维模型
但回归企业现状,绝大数同学们都没有这样的企业真实案例的历练机会,如何帮助他们拥有这些大数据架构设计思维模型,学习和模仿是快速提升之路。由我联手 58 快狗打车 CTO 沈剑老师,结合10多年一线大厂实践经验,打造的《百万年薪大数据架构师必备能力—PB级企业高可用高可靠高性能大数据中台架构设计与实践》精品在线课,马上开班,只用2天时间,带你快速掌握三高大数据中台架构设计核心技术,从而具备顶级架构设计思维模型,如果学完后还不能真正掌握,来找我算账就好……
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总之,通过从PB级企业三高大数据中台架构体系设计核心技术点,到企业海量大数据中台架构设计线,再到PB级企业真实业务应用面的深度剖析,使得同学们全方面立体掌握三高大数据中台架构设计与实践,同时拥有百万年薪架构师的顶级思维模型。
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(4)掌握PB级企业三高动态配置化全域大数据离线/实时仓库中台架构设计方法论与实践,再也不惧怕并发的业务需求;
(5)掌握PB级企业三高大数据事件模型中台架构设计方法论与实践,能够优雅应对业务场景需求;
(6)掌握PB级企业三高大数据架构设计在阿里电商等不同企业场景的真实设计与实践,能够做到举一反三。
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