今天给各位分享支付中台架构图的知识，其中也会对数据中台组织架构进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录一览：

• 1、数字化转型一定要做数据中台吗？
• 2、什么是产品平台？
• 3、高频交易支付架构并不复杂
• 4、微服务架构图
• 5、电商组织架构及职责？

数字化转型一定要做数据中台吗？

对于寻求数字化转型的企业而言，要如何管理公司的数据资源，让数据产生价值，有效服务前端业务呢？在2019年，呼声最高的答案无疑是“数据中台”。

一、什么是数据中台？

（一）前台、中台与后台

前台，即指由各类前台系统组成的前端平台。每个前台系统就是一个用户触点，即企业的最终用户直接使用或交互的系统，是企业与最终用户的交点。

后台，即指由后台系统组成的后端平台。每个后台系统一般管理了企业的一类核心资源（数据计算），例如财务系统，产品系统，客户管理系统，仓库物流管理系统等，这类系统构成了企业的后台。

前台与后台就像是两个不同转速的齿轮，前台由于要快速响应前端用户的需求，讲究的是快速创新迭代，所以要求转速越快越好；而后台由于面对的是相对稳定的后端资源，而且系统陈旧复杂，甚至还受到法律法规等相关合规约束，所以往往是稳定至上，越稳定越好，转速也自然是越慢越好。

随着企业务的不断发展，这种“前台后台”的齿轮速率“匹配失衡”的问题就逐步显现出来。而中台就像是在前台与后台之间添加了一组“变速齿轮”，将前台与后台的速率进行匹配，是前台与后台的桥梁，它为前台而生，易于前台使用，将后台资源顺滑流向用户，响应用户。

（二）“数据中台”的由来

“数据中台”并不是一个专业术语，简单来说，它是指通过数据技术，对海量数据进行采集、计算、存储、加工，且进行统一标准和口径，以达到对企业的数据资产进行管理及应用为目的的平台。数据中台把数据统一后，形成标准数据，再进行存储，形成大数据资产层，进而为客户提供高效服务。

“数据中台”的概念是由阿里巴巴于2015年首次提出。阿里巴巴认为，数据中台是集方法论、工具、组织于一体的“快”、“准”、“全”、“统”、“通”的智能大数据体系。阿里人通过多年不懈的努力，在业务的不断催化滋养下，将自己的技术和业务能力沉淀出一套综合能力平台，具备了对于前台业务变化及创新的快速响应能力。

阿里巴巴中间件首席架构师、《阿里巴巴中台战略思想与架构实践》作者钟华表示，在用阿里技术推动企业数字化转型、建立数字中台的过程中，第一大挑战是业务、其次才是技术。所谓业务挑战，就是从业务视角，把共性的业务模块沉淀到共享业务中台，把个性化的业务剥离出去后形成前台，形成“大中台，小前台”的新格局。

阿里巴巴发展数字中台的核心经验是将原有的共享IT部门必须要找到极强的互联网业务作为抓手，把自己变成核心业务部门，才能够真正转型成为企业的共享业务事业部，而不是某种变形的、换汤不换药的共享IT部门，这也就是阿里共享业务事业部所讲的“业务滋养”的概念。

二、企业为何要布局数据中台？

数据中台的核心价值，在于帮助企业将琐碎的业务数据进行统一的规划、管理、整合，形成符合企业特征的价值实现通道——即企业的“数字资产”。在此过程中，数据中台所瞄准的主要问题是提高企业的数据管治能力、提供数据管理工具、提升数据利用效率。

对于传统企业来说，要把能力中心构建起来，光做一个端还不够，需要把这些端打通。一个“特种兵”没有用处，它真正需要的是把自己的炮火和雷达能力都建立起来。数据中台最终的目标是让“一切业务数据化，一切数据业务化”，将所有的数据汇聚到数据中台来，打通各个业务线的数据流转、数据链路，了解企业数据现状。

在为数据应用提供数据服务的时候，减少数据平台的重复开发，减少数据重复的存储，从而减少企业成本。同时，建立统一的数据存储、数据使用模型中心、能力中心，将相关业务领域的数据做汇聚，解决了数据互联互通的诉求，实现数据价值上的一加一大于二。

以阿里巴巴为例，其数据中台系统由多元数据采集和接入、公共数据中心、统一数据服务三个核心板块构成，成功在新零售、金融、物流、营销、旅游、健康、大文娱、社交等阿里商业生态中，实现了业务数据化和数据业务化，为业务前台和云端双向赋能。

阿里巴巴对外开放的数据中台，2018年曾帮助海底捞旗下的云上捞APP的会员猛涨，更智能的是应用能够对每位用户精准画像，记得住每一位用户的口味和喜好，进而实现个性化、定制化的"千人千锅"服务。公开数据显示，截止目前云上捞注册会员已达到4500万人，较之2018年增长50%。此外，已经享受阿里数据中台服务的还有央视、华硕、大润发等。

阿里旗下的支付宝已经从金融支付工具变成了数字生活开放平台，不仅能购买金融服务、电子支付、借款、还信用卡，还新增了外卖、果蔬商超等便民生活板块。支付宝想做的就一件事，那就是成为人们生活的一部分。要实现这个目标，靠的就是中小企业向数字化经营的转型。

三、企业如何布局数据中台？

从企业应用的角度而言，如何应用数据中台管理业务数据、挖掘数据价值并非易事。数据化中台对企业来说主要有四个过程：

（一）连接

对内，企业需要把前端与前端、前端和后端供应链、制造系统相互打通。对外，对全业务场景中的人与人、人与物、物与物的数据链接进行识别和规划，结合企业特征方向梳理业务数据需求场景。

（二）沉淀核心能力

对分散的业务数据进行统一规划、搜集、存储，建立数据资产目录，为业务数据化管治奠定基础。每个企业实际的竞争能力是不一样的，有些是以产品制胜，有些是以成本制胜。但这些核心能力必须要沉淀下来，才能赋能给新业务。

（三）把数据变成资产

根据阿里讲的“数字化运营”，就是业务数据化，数据资产化。以前连消费者是谁都不知道，这些数据沉淀的非常少。现在的技术已经可以让你做到业务数据化了，但很多企业的数据积累起来之后怎么用？中台解决的就是这个问题，把数据资源利用起来，变成数据资产。搭建数据中台，生产加工、物流运输、财务管控、市场营销、客户管理等各业务线形成快速稳健的数据价值加工通道。

（四）让资产发挥价值

数据变成资产之后，需要找到一个场景把它用起来。举个简单的例子，星巴克是靠什么挣钱？附餐。咖啡本身往往是不挣钱的，只是一个流量生意。但它通过场景化的东西，想办法给你推荐附餐。这就是数据资产场景化的过程。

再比如共享单车，本身也不见得会多挣钱，但收集数据以后，可以通过数据服务挣钱。对于在线下开店的企业来说，就更是如此了。在线下培养一个好的店长是非常难的，但如果你有很多数据，就可以用人工智能来替代店长的很多工作，因为店长不外乎补货和选品。

在未来，数据中台将会是数字化经营的重要依托。通过数据的沉淀和技术手段，为用户提供更优质的服务，数据中台就是基于这个理念而诞生的。通过数据中台，提升企业的效能，持续提高用户的响应力，实现数据化的运营，更好地支持业务发展和创新。

如今，数据中台对很多企业来说，是一个非常有吸引力的数字化解决方案，但企业需要以业务需求来推动数字化进程，而不能一知半解就盲目进行，当企业在明确的业务需求驱动下，搭配完善的数字化解决方案，才能降低转型失败的几率。

什么是产品平台？

中台源于大型数字化企业。经过10多年的发展，且伴随着移动互联网的崛起，企业服务用户已达10亿级别，服务产品多达上百个，涉及信息化系统模块上千个，功能应用更是数不胜数，系统信息化结构错综复杂，牵一发而动全身，造成工作效率逐步降低，服务成本直线上升，而市场竞争变化却日趋激烈，客户需求海量增长，体验要求也在不断提高。为应对市场变化，解决效能低下，“企业中台”概念及“技术中台”应用被快速吸收和采纳。

腾讯、阿里是“中台”概念的提出者和先行者，并在获取成效后开始大肆宣导。一些传统实体企业和中小企业也纷纷效仿，参与到“中台”建设和应用中，可最终却是劳师动众，收获甚微。我认为主要原因是大家没有真正的理解“中台”的概念，真正的中台应该是“产品平台”，通过调整组织架构及协同机制，面向市场和消费者，从后勤保障，到产品研发、生产、交付等环节全面构建“产品平台”，提升服务能力。“产品平台”即产品构建的潜在基础、技术框架、基础架构及各个组件。产品平台能提供共通性，因此在一个产品组合中能实现更高水平的标准化。这种标准化能提供更大的规模经济，并在产品设计和造型中增加灵活性，以迎合不同的细分市场及消费者的需求。

为产品提供标准化能力的是企业，因此我们将企业视为产品平台。企业为应对多变的市场环境和多元化需求，逐步的演化出了前台、中台、后台的组织架构，如图1-1所示，以支撑产品的规模化生产及交付，满足市场和消费者的需求。

图1-1 企业产品平台与产品结构

以阿里巴巴集团为例，向市场提供阿里巴巴（B2B商城）、淘宝（C2C商城）、天猫（B2C商城）、聚划算（促销商城）、支付宝（金融服务）、菜鸟（物流服务）等上百个产品服务，且各个业务存在较强的关联性，为避免重复建设，缩短研发周期，快速应对市场变化，满足消费者多样化需求，降低经营成本，必须采用“产品平台”来解决产品管理问题。由于阿里巴巴向市场提供的产品主要为技术服务，因此常被称之为“技术中台”，平台架构见图1-2。

图1-2 阿里巴巴“技术中台”架构

“技术中台”架构的结合自身产品特点和需要进行搭建。在马克梅尔和阿尔文·莱纳德的《产品平台的力量》一书中提到：“产品平台必须得到妥善管理，如果一个产品平台无法获得更新，其衍生产品将会被淘汰，因为它在职能及价值上无法满足客户需求。如果一个公司的产品平台能够得到定期更新，重新设计，以融合新职能、组件及材料，那其产品家族将一直保持健壮的生命力。”然后接着说道：“富有生命力的产品平台并不是偶然产生的，它是独特的方法论的结果，是长期设计、发展和战略更新的结果。”

高频交易支付架构并不复杂

支付系统是整个交易系统中相当核心的一部分功能，以我们的交易中台为例，通过领域方式的拆分，支付架构隶属于订单团队，在整个用户下单之后进行支付，支付之后成单进入交易履约流程。

支付系统由于本身和金融相关，不像其他高频系统面对海量请求可以大量使用缓存，异步mq等方式解决三高问题。支付系统对数据一致性要求更高，所以对于其架构设计原则还是有自己特点的。

构建一个支撑每秒十万只读系统并不复杂，无非是通过一致性哈希扩展缓存节点，水平扩展web服务器等。每秒钟数十万数据更新操作，在任何数据库上都是不可能的任务，首先需要对订单表进行分库分表。

在进行数据库操作时，一般会用ID（UID）字段，所以选择以UID进行分库分表。

分库策略我们选择了“二叉树分库”，所谓“二叉树分库”指：在进行数据库扩容时，以2倍数进行扩容。比如：1台扩容2台，2台扩容4台，以此类推。最后把Order库分了8个库中，每个库10个表。

根据uid计算数据库编号：

分库信息 = (uid / 10) % 8 + 1

根据uid计算表编号：

表编号 = uid %10

订单系统的ID必须具有全局唯一的特征，简单的方式是利用数据库的序列，每操作一次就能获得一个全局唯一的自增ID，如果支持每秒10w订单，那每秒至少需要生成10w订单ID，通过数据库自增ID显然无法完成上述请求。所以通过内存计算获取全局唯一的订单ID。

JAVA领域著名的唯一ID应该是UUID了，不过UUID太长且包含字母，不适合做订单ID。

通过反复比较筛选，借鉴Twitter的算法实现全局唯一ID。

三部分组成：

最终订单结构：

分库分表信息 + 时间戳 + 机器号 + 自增序号

还是按照第一部分根据uid计算数据库编号和表编号的算法，当uid＝9527时，分库信息＝1，分表信息＝7，将他们进行组合，两位的分库分表信息即为”17”。

我们通过对order表uid维度的分库分表，实现了order表的超高并发写入与更新，通过uid和订单ID查询订单信息。

上面方案虽然简单，但是保持两个order表机器的数据一致是很麻烦的事情。

两个表集群显然是在不同的数据库集群中，如果写入与更新中引入强一致性的分布式事务，这无疑会大大降低系统效率，增长服务响应时间，这是我们所不能接受的，所以引入了消息队列进行异步数据同步，为了实现数据的最终一致性。

当然消息队列的各种异常会造成数据不一致，所以我们又引入了实时服务监控，实时计算两个集群的数据差异，并进行一致性同步。

所谓数据库高可用指的是：

当数据库由于各种原因出现问题时，能实时或快速的恢复数据库并修补数据。

从整体集群角度看，就像没有出任何问题一样，需要注意的是，这里的恢复数据库服务并不一定是指修复原有数据库，也包括将服务切换到另外备用的数据库。

数据库高可用的主要工作是数据恢复月数据修补，一般我们完成这两项工作的时间长短，作为衡量高可用好坏的标准。

我们认为，数据库运维应该和项目组分开，当数据库出现问题时，应由DBA实现统一恢复，不需要项目组操作服务，这样便于做到自动化，缩短服务恢复时间。

如上图所示，web服务器将不再直接连接从库DB2和DB3，而是连接LVS负载均衡，由LVS连接从库。

这样做的好处是LVS能自动感知从库是否可用，从库DB2宕机后，LVS将不会把读数据请求再发向DB2。

同时DBA需要增减从库节点时，只需独立操作LVS即可，不再需要项目组更新配置文件，重启服务器来配合。

再来看主库高可用结构图：

如上图所示，web服务器将不再直接连接主库DB1，而是连接KeepAlive虚拟出的一个虚拟ip，再将此虚拟ip映射到主库DB1上，同时添加DB_bak从库，实时同步DB1中的数据。

正常情况下web还是在DB1中读写数据，当DB1宕机后，脚本会自动将DB_bak设置成主库，并将虚拟ip映射到DB_bak上，web服务将使用 健康 的DB_bak作为主库进行读写访问。

这样只需几秒的时间，就能完成主数据库服务恢复。

组合上面的结构，得到主从高可用结构图：

数据库高可用还包含数据修补，由于我们在操作核心数据时，都是先记录日志再执行更新，加上实现了近乎实时的快速恢复数据库服务，所以修补的数据量都不大，一个简单的恢复脚本就能快速完成数据修复。

支付系统除了最核心的支付订单表与支付流水表外，还有一些配置信息表和一些用户相关信息表。如果所有的读操作都在数据库上完成，系统性能将大打折扣，所以我们引入了数据分级机制。

我们简单的将支付系统的数据划分成了3级：

使用本地内存缓存有一个数据同步问题，因为配置信息缓存在内存中，而本地内存无法感知到配置信息在数据库的修改，这样会造成数据库中数据和本地内存中数据不一致的问题。

为了解决此问题，我们开发了一个高可用的消息推送平台，当配置信息被修改时，我们可以使用推送平台，给支付系统所有的服务器推送配置文件更新消息，服务器收到消息会自动更新配置信息，并给出成功反馈。

举个简单的例子，我们目前订单的处理能力是平均10万下单每秒，峰值14万下单每秒，如果同一秒钟有100万个下单请求进入支付系统，毫无疑问我们的整个支付系统就会崩溃，后续源源不断的请求会让我们的服务集群根本启动不起来，唯一的办法只能是切断所有流量，重启整个集群，再慢慢导入流量。

我们在对外的web服务器上加一层“粗细管道”，就能很好的解决上面的问题。

请看上面的结构图，http请求在进入web集群前，会先经过一层粗细管道。入口端是粗口，我们设置最大能支持100万请求每秒，多余的请求会被直接抛弃掉。出口端是细口，我们设置给web集群10万请求每秒。

剩余的90万请求会在粗细管道中排队，等待web集群处理完老的请求后，才会有新的请求从管道中出来，给web集群处理。

这样web集群处理的请求数每秒永远不会超过10万，在这个负载下，集群中的各个服务都会高校运转，整个集群也不会因为暴增的请求而停止服务。

如何实现粗细管道？nginx商业版中已经有了支持，相关资料请搜索

nginx max_conns，需要注意的是max_conns是活跃连接数，具体设置除了需要确定最大TPS外，还需确定平均响应时间。

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电商组织架构及职责？

总负责人：应该就是你

其余分成两个大板块

内容产出与内容发布两个板块

内容产出：文案策划，1人！推广物料，1人！视频输出，1人！这三个人主要负责拍摄剪辑文案编写页面制作软文编辑（就是内容产出）

广告投放1人，负责把制作出来的内容发布到对应内容平台上即可！

这就是最简单的配置！

支付中台架构图的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于数据中台组织架构、支付中台架构图的信息别忘了在本站进行查找喔。