企业的IT系统包括哪些方面，应该怎么做？

2020年IT运维市场前景分析

2019年10月29日，第一财经刊发了关于《工信部：加强5G、人工智能、工业互联网、物联网等新型基础设施建设》一文，其中指出，推动新型IT基础设施建设。加强5G、人工智能、工业互联网、物联网等新型IT基础设施建设，扩大高速率、大容量、低延时网络覆盖范围，鼓励企业通过内网改造升级实现人、机、物互联，为企业提供有力的信息网络支撑，让企业IT基础设施成为企业发展之路上的护航者。由此可以看出，国家对企业IT基础设施建设的重视之深，而我们IT运维人员将是这次IT基础设施建设的主力军。

IT运维是企业项目开发后保证业务系统正常运行的必备工作之一，如何满足企业对在线业务系统高可靠、低延时、大容量、零故障等要求或在终端用户无感知情况下处理运维过程中存在的各种各样的突发性问题，是IT运维人员必会的技能，但是如此优秀的IT运维人员几乎一将难求。

既然，IT运维人员对于国家相关部门大力支持的IT基础设施建议那么重要，那么我们IT运维人员都需要拥有哪些能力或IT运维工作内容有哪些呢？

1、IT基础设施运维自动化

由于企业要求IT基础设施能够做到高可靠、低延时、大容量、零故障等，那就需要IT运维人员对底层硬件设备进行用心维护，硬件不出故障才能保证上层业务系统的稳定、高效地运行。

2、IT基础设施之上在线业务系统上线

企业在线业务系统是企业对内或对外提供服务的重要途径，IT运维人员在业务系统开发后，能够准确及时上线业务系统是对其业务能力的重要考核标准之一。

3、IT基础设施及在线业务系统监控自动化

对企业IT基础设施及在线业务系统进行有效监控，能够IT运维人员及时获知硬件或业务系统状态，以此判断硬件或业务系统有效服务能力，对硬件或业务系统故障做到即时反馈，即时处理，不影响企业对内或对外提供服务。

4、IT基础设施及在线业务系统日志处理自动化

对企业IT基础设施及IT在线业务系统进行日志处理（收集、分析、监控、趋势图展示等），获知硬件使用或业务系统中用户行为，以此预测下一周期内硬件或业务系统资源可用情况，及时应对用户访问波峰。

5、在线业务系统发布自动化

使用业界先进工具实现在线业务系统代码发布自动化，打破传统IT运维 "领域隔离"，实现真正的一键式发布业务系统，加快系统部署速度，实现用户无感知升级或回滚 *** 作等。

6、IT基础设施平台升级

传统的企业IT基础设施平台对企业在线业务系统需要底层硬件平台的高响应、高可靠、大容量等能力反应不及时或不彻底的情况时有发生，这就需要我们IT运维人员能够对传统的企业IT基础设施平台进行升级，把传统的企业IT基础设施平台升级为云平台，由云平台的高响应、高速度、低延时、大容量等能力为业务系统稳定运维保驾护航。

7、在线业务系统迁移至云平台

传统的企业IT基础设施平台升级为云平台后，需要IT运维人员能够把运行在传统的企业IT基础设施平台之上的业务系统迁移至云平台。

8、云平台运行维护（升级）

云平台运行过程中，需要IT运维人才时刻进行监控、对于云平台突发情况进行处理。

9、IT运维自动化系统开发

由于企业IT基础设施运维过程中，涉及多业务、多场景、多平台等，IT运维人员在运维过程中亟需一套本企业的IT运维管理系统，但是由于每家企业的IT基础设施异样性，导致市场上无法采购标准化系统进行应用，大多数情况下由本企业IT运维人员根据企业自身情况进行开发。

10、业务系统海量数据分析及展示

企业在运营过程中产生大量的业务类数据，并且此类数据对于生产、运营等有利于决策，因此IT运维人员需要对企业内部或行业内的数据进行收集、分析、展示等，最终为企业运营提供决策参考依据。

以上为我们为罗列的IT运维人员能力要求或工作内容，下面我们再来了解一下2020年IT运维市场规模，2020年有越来越多的企业开始拥抱互联网，借助互联网开展“无接触”式业务，特别是在2020年初“新冠”疫情的影响下，公司为了生存开启了全员在线办公及业务全天侯在线处理等，这也就为企业打开了企业在线常态化；让更多的工作借助互联网完成，据权威机构公布称："这一切将产生约100万相关技术开发岗位及约10万IT运维岗位，至2024年，IT运维行业市场容量将呈现出逐年增长态势，到2024年IT运维管理行业市场规模将达到38328亿元。"

2020年IT运维行业技术展望

企业对于IT运维人员要求越来越“T型”化，其中包含更深层次的专业化，自动化以及智能化，因此在2020年全球大多数的企业都在以行业标杆（例如：谷歌、亚马逊、阿里等）为榜样，着力发展企业自身的如下方向：

1、云计算

云服务器是由云服务厂商提供的性能卓越、稳定可靠、d性扩展的IaaS（Infrastructure as a Service）级别云计算服务。云服务器免去了采购IT硬件的前期准备，让企业像使用水、电、天然气等公共资源一样便捷、高效地使用服务器，实现计算资源的即开即用和d性伸缩。

2、DevOps

DevOps使企业项目开发者与企业项目开发后IT运维人员、测试人员、产品经理、客户等直接发生了连接关系，让项目各方能够进行更好地结合，把以住只关注自身业务转移到整个交付过程，甚至关注到最终服务上，DevOps已经成熟，其在2020年将成为每一位IT运维人员必备技能之一。

3、AIOps

IT运维内容没有变，但是IT运维方式在发生改变，AIOps将为我们IT运维人员“解放”双手，让我们可以花费更少的时间在IT基础设施及IT业务系统监控、日志、安全等工作上，把业务重心投放到企业IT基础设施及IT业务系统发展、运营、服务决策上。

4、SaaS

SaaS（Software-as-a-Service）是企业提供应用、开发、IT运维等全套服务的一种形式，由于其不再需要用户有任何IT基础设施的投入，可以大大降低企业IT成本，获得更优质的服务。

5、边缘计算

随着5G技术大面积应用，更多的边缘设备需要对接到云平台，并享受近十年云计算行业发展的红利，但是如果生硬地把物联网设备与云计算平台对接，将会为云计算平台带来非常大的数据量的同时，也会影响到物联网边缘设备的数据处理能力，因此我们可以考虑把云计算技术向边缘设备进行延伸，这就是我们所说的边缘计算，IT运维人员将主导边缘计算的成云能力。

6、Serverless

ServerLess，为一种无服务模式，目的让企业不再关注IT基础设施，由IT运维人员提供IT基础设施后，多企业可以共享同一IT基础设施平台，企业可以摊销更多IT基础设施成本。

2020年黑马程序员IT运维工程师学习路线图

1、Linux *** 作系统基本功

Linux系统安装、配置，基本命令，VIM编辑器，Linux自有服务，权限管理，YUM包管理，开源项目上线部署。

2、Linux系统服务

网络基础(重点难点TCP/UDP)、sshd服务(scp/rsync)、文件共享服务（ftp/nfs/samba）、DNS域名服务、LAMP编译安装、rsyslog、Linux分区+LVM逻辑卷+（软硬RAID）

3、Shell、MySQL

Shell脚本编程、MySQL从入门到精通（DBA方向）

4、商城系统上线部署

Nginx概述、LNMP环境搭建、MySQL读写分离、LB负载均衡（Nginx/LVS/HAProxy）、NoSQL（Memcached、Redis、MongoDB）、存储、企业级商城系统架构实战。

5、配置自动化

配置自动化（Ansible/SaltStack）、监控（Zabbix/Promethus）、日志分析（ELK、KafKa）、CI/CD（Git、GitLab、Jenkins）

6、运维安全与调优

运维安全（防火墙、CA认证、***）

应用软件调优（Web应用调优）

系统调优（系统+内核）

7、运维云计算

Hadoop、KVM虚拟化、公有云运维（阿里云）、私有云运维（OpenStack）、Docker容器、Kubernetes（K8S）容器编排工具

8、Python运维开发方向

Python运维基础、Python面向对象、Django框架、Python CMDB项目开发

附件为2020版黑马程序员Linux云计算+运维开发学习路线图：

企业信息化建设应遵循的原则：

1、企业信息化设计建造师全面负责制；这一原则所以重要，是因为个性化的信息系统的建成依赖于与企业、部门、管理者的直接联系，依赖于与所有参与建造它的人们的直接联系。

承担这种联系的人必须深入现场，能够与现场的管理人员进行充分的对话，同时又懂得信息化系统建设的内在规律，能够给予参与建设企业信息化系统的管理人员以专业化的指导。

2、信息化项目建设营地原则；平台软件之上的企业信息化项目是以广泛分布的、权力分散的当地信息化项目建设营地为基地的。

每一个这样的营地都具有企业信息化建设所需要的软硬件设施、资料和办公场地。这些营地应该距离用户企业很近，它将成为地域性企业信息化社区的一个组成部分或者是活动中心。

3、共同设计原则；共同的企业理念很重要，需要团体的一个共同的意识，保证能够相互之间的一个交流和沟通。

扩展资料:

企业信息化建设对企业的生存发展至关重要。通过信息化来提高同行业间的竞争优势，是企业生存和成功的重要手段，越来越多的企业管理者也逐渐意识到通过建立企业架构信息化的模式来应对不断变化的业务环境，有利于提高工作效率。

企业信息化的一般规划过程：首先需要做好准备工作，制定相应的架构愿景，做好组织、方法、流程的准备，制定架构的愿景蓝图；

其次是描述总体业务目标、流程及信息系统架构，描述总体的系统和基础设施；在就是通过蓝图，制定解决方案并实施，对业务、技术变更进行控制。

参考资料来源：百度百科-企业信息化建设

参考资料来源：人民网-不断提高企业信息化建设水平

企业级的IT系统包括很多方面，比如服务器的安放、各种线路的排放、各种交换机的布置、还有SAP软件、门禁系统等等都包括在内，是一个比较庞大的工程，一般都会选择外包出去，科德宝宜合，是做这个的，整个系统到现在也没什么问题。

IT运维管理系统中，信息化管理体系建设包含哪些内容？

IT运维管理体系要真正发挥效益，避免“为技术而技术”，需要融合人、流程、技术。根据信息化的发展要求，配套的管理措施应包括组织模式、管理制度、管理流程、绩效考核、运维费用、技术支撑等内容。

组织模式：中心从全局的角度定位IT运行维护和服务工作，将中心目前分散进行的各项IT运行维护和服务的工作职能逐渐整合，进行集中统一管理，统一调度IT运行维护和服务的技术力量，并结合中心实际情况和管理需要进行配套的组织机构的设置和逐步完善。第一，成立IT运维管理领导小组。初期可以成立由中心领导和各处（室）负责人组成的IT运维管理协调小组，从总体上负责IT运行维护和运维管理的统一组织协调，监督检查各处室服务质量；将来根据IT运维管理发展，可以成立由部领导、中心领导和业务司局领导组成的信息化治理领导小组。第二，建立面向用户的服务接口。初期以服务台为统一服务接口，不断扩充与完善服务台的功能，统一受理客户的IT服务请求，记录事件和一线解决，对解决不了的较为专业的事件派发给专业的二线技术人员，各相关处室提供二线技术支持，并明确相关技术支持人员及职责；将来逐步建立独立的IT运行维护和服务机构（运维中心），专门负责IT运维和服务工作，合理划分建设与运维的边界，实现建设与运维的分离。第三，设置合理的组织机构。初期保持目前组织机构和职责不变，进一步理顺关系；将来随着信息化发展和管理成熟度的不断提升，逐步建立起完全适应体系运行的IT治理组织机构；

管理制度：管理制度是指IT运行维护和服务工作必须遵循的内部管理规定，用于提高工作的协调性和管理的有效性。借鉴IT运维管理体系国际标准标准ISO20000要求，管理制度分为 “总办法”、“分办法”、 “实施细则或 *** 作指南”和“配套表单”四个层次，见图13－6。

资料来源：中国IT治理研究中心（ITGov），网址：>

前几天参与了公司组织的”引航计划“培训。

公司TOP分享了，”新零售战略漫谈“。

品牌事业部TOP分享了，"品牌管理，企业变革对于管理者的挑战与机遇”，如智能智造对品牌的挑战与机遇。

两位TOP分享的都是技术变革所引起的企业变革的话题。

让我印象特别深刻的是两位TOP对于变革都是积极拥抱的，变革的第一性原理都是

"一切以顾客为中心，以满足顾客需求为目的”。

这让我陷入深思，

企业的核心竞争力是 ”快速响应“、”挖掘“、”引领“顾客的需求,一切以"顾客(用户)需求"为中心。

哪么信息系统建设的原则也是必须支撑企业的核心竞争力来搭建。

目前我们公司搭建的信息系统如何 

能否支撑未来企业的高速发展

如果需要变革或优化，方向又是什么？

工业时代，信息化建设一般以"前台+后台"的平台化架构来搭建，所有的软件系统都是基于这种方向来规划、设计。

一、前台、后台系统的定义

前台，每个前台系统就是一个用户的触点,是用户直接使用或交互的系统。

例如，网站、手机APP、微信公众号等都属于前台范畴。

后台，每个后台系统管理企业的核心资源(计算+数据),以规范处理企业底层核心资源和企业的核心可追溯单据为主要目的(采购、销售、财务订单等)，它们的变更需要严瑾的申报审批流程和更高级别的测试部署要求，天然导致它们变更频率低、变化成本高、变化周期长。

例如，财务系统、OMS系统、客户管理系统、仓储物流管理系统等。

基础设施、计算平台作为企业的核心计算资源，也属于后台的一部分。

前台、后台系统来源有两种

1、花大价钱外采，实施，需要每年支付大量的服务费，定制化困难。

2、花大价钱自建，一身的补丁，年久失修，同样变更困难。

有人会说，现有的版本较低，可重新搭建新的后台系统。

但是由于前、后台系统天然的特性，重建也只是推倒了一个“烟囱”，只是新建一个差不多的“烟囱”,建的越多，后期的运维会越艰难（天港城、DRP、AFS、FMS等)。

二、前台+后台系统框架的僵局

"前台系统"是用户直接使用或交互的系统,而企业的核心竞争力是 ”快速响应用户的需求"。

所以前台系统为 用户而生 ，需要快速的创新迭代、越快越好。

“后台系统"的目标，主要是为了实现企业资源的数字化管理，解决企业管理的效率问题，而不是完全为了服务于前台系统。

后台系统往往是稳定至上，越稳定越好。

前台系统是需要快而美，快速迭代。

这样前台、后台系统的的配速不区配。

而企业会不断发展，顾客(用户)需求的不断变化，后台修改的“成本”、“危险”也只会越来越高。

后台系统对于变化，天然会选择保持稳定性与可靠性，响应速度会越来越慢，甚至无法响应，或者将很多的业务逻辑不断的加到前台系统，造成前台系统不断膨胀，渐渐拖垮前台系统，同时用户的满意度下降，企业的竞争力自然也随之下降。

这样前台需要的快而美、后台系统的稳定可靠天生就陷入僵局 。

我们公司是不是也慢慢体现这种特点

顾客需求多、变动频繁，而信息平台的响应速度也是越来越慢 或直接说NO

哪有没有解决之道？或有没有路径来处理？

移动互联网时代的弄潮儿，国内毫无疑问是阿里、腾讯、华为等。

其中阿里从最初的淘宝、天猫、支付宝、蚂蚁金服、阿里云等，业务不断扩展，阿里的技术团队在业务的不断摧化下，经过多年的努力，将自己的技术和业务能力沉淀出一套综合平台（大中台、小前台的系统框架)，具备了对前台业务变化及创新的快速享应能力。

阿里的信息平台中，引入了中台的业务架构。

中台业务架构是将一些基础公用的业务服务抽像出来，形成 共享平台 ，提供给所有的前台业务使用。

一、中台定义

中台为前台而生，目的就是更好的服务前台规模化建设，更好的响应服务引领用户。

前台系统中的通用业务能力"沉降"到中台，为前台减肥，恢复前台的响应力。

后台系统中需要频繁变化或是需要被前台直接使用的业务能力“提取”到中台层，赋予这些业务能力更强的灵活度和更低的变更成本。

中台是在“前台”与“后台”之间添加一组变速轮，将前台、后台的速率进行区配，在”前台“与”后台“之间搭建桥梁，易于前台使用，将后台资源顺滑流向用户，响应用户。

中台作为桥梁，链接了用户与企业核心资源，可以将业务沉淀在中间层，覆予这些能力更强的灵活度和更低的变更成本，为前台提供强大的能力炮火。

二、中台的核心价值

1、以用户为核心的持续化创新能力，是中台建设的核心目标，业务响应能力和创新能力，是互联网时代企业综合能力的核心体现。

2、中台建设根本上是为了解决企业响应慢困境， 弥补顾客需求快速变化的前台和稳定可靠驱动变化周期相对较慢的后台之间的矛盾，沉淀业务能力，打通并顺滑链接前台需求与后台资源，帮助企业不断提升用户响应速度。

在未来企业信息化平台的建设过程中，我们需要建设自己的中台层。

公司现建立了比较强大的信息化平台,如SAP、OMS、CRM、WMS、SRM、POS、OA等。

也建立了较强大的系统流程运维、研发团队，有较强的软件项目开发、运维经验。

随着新技术发展（如移动互联网、物联网等）、顾客生活方式的变化、人工材料成本上升、个性化需求等各种因素，公司战略也会变动，相应的信息化系统为了支撑业务的变化也会调整。

如最近公司"新品牌"的创建，就是为了适应这种变化，对于这种变化，信息化平台如何变化，我的思考如下（仅是我个人思考，有可能全是错的）

新品牌

一、顾客定位，相对于现有品牌顾客会 年轻、更爱美、有个性、有相应的经济能力，是随着互联网发展成长起来的群体。

二、产品定位，相对于现有品牌价位会偏低，多样化、年青化、舒适。

三、销售渠道，线上线下融合，购物更方便、快捷、售前、售后体验好。

四、供应链渠道快捷，可直接采购、或外协加工，供应链需敏捷反应。

信息系统规划及方向

顾客年青化、线上线下融合、敏捷供应链，基于互联网时代的特性，信息系统的搭建也需要基于"共享服务中心”的IT架构来实施、搭建。

“共享服务中心”的IT架构。

一、可以避免重复功能的建设、维护带来的成本浪费。

二、可以最大程度避免需要打通不同系统间实现业务交互带来的集成协作成本（如SAP、OMS、WMS、POS、CRM等）。

三、业务可持续沉淀、形成可重用的服务中心，为业务的快速发展、创新带来价值。

四、可以让企业具备跟互联网企业一样的业务快速创新、试错的能力。

五、信息中心，往核心业务和数据运营团队进化，更快、更好的支持业务发展，培养即精通业务，又熟悉技术的复合型人才。

2019年或之后的很长一段时间，我们应搭建相应“共享服务服心”

一、统一库存服务中心

   统一库存共享和分配的过程，提高库存的管理能力，实现全渠道库存的可视、可控。

二、统一会员服务中心

        统一各个业务线分散的用户体系，统一用户数据、存储及服务接口。

三、统一商品服务中心

       商品是所用用户、系统的入口，对数据的质量要求很高，高质量的数据是所有业务的基础

四、统一的交易服务中心

       交易业务领域的服务中心，包括交易流程、订单管理、结算、营销、评价等。

五、统一的物流服务中心等一系列的中心

服务中心构建好后，相应的“全渠道销售平台”信息平台，自然也水到渠成。

共享服务中心的IT架构，在前台、后台系统之间搭建中台，会更快、更好的响应顾客需求、提升组织效率。

同时共享服务中心的搭建，对于研发组织、研发流程有新的优化与要求。

应避免或淘汰目前的“项目制”的实施SOA的误区。

信息化平台是针对于企业的实际业务而搭建的信息化环境，用于打破企业中彼此孤立的信息化系统，实现系统间的信息、业务、数据共享。构建信息化平台需要从企业意识文化、当前信息化水平、业务战略、发展形势、团队能力等多方面因素进行考虑。

意识文化

构建信息化平台首先需要管理者具有信息化意识，认识到信息化对企业的价值及作用，积极推进信息化建设，同时建立相关信息化工作制度及管理机制，有效监督、保障IT建设的执行，促进IT信息化进行更广、更深层面的建设，有效提升IT业务价值效果。

团队建设

若想平台建设成功，不能只依靠IT意识及IT系统建设，还需要建立相应的信息化部门来统一管理、推进信息化的建设，IT建设没有完成时，只有进行时，IT团队要抱有不断学习进取的态度，项目实施过程中不断加深对信息化的认知，有效支撑信息化的规划及落实。

统筹规划

信息化平台的建设不是一蹴而就的，需要统筹规划、分步实施，结合当前业务实情及未来发展战略方向，规划出一个清晰的框架，从IT、数据、业务三个层面进行建设，保证业务流程相互运转、信息化系统合理支撑、构建步骤有条不紊，逐步深入推进。

分步实施

分步实施即根据企业具体情况出发，逐步搭建信息化平台，对于平台建设初期，SaaS类系统是最常见也是最基本的信息化建设，围绕人、财、物、产、供、销这几个要素构建，之后为集成中间件产品，构建统一入口，消除信息孤岛，实现数据治理，打造流程闭环，最后为互联网平台类产品，结合云计算、大数据、人工智能等理念或技术，助力步入智能企业阶段。

顺势而为

对于信息化的建设，需要根据自身发展情况而定，一味的追新、求快、求成、求见效，而构建与当前信息化水平不符的产品或平台只会带来信息化构建负担，一旦构建不得力、荒废或调整的时间、人力、机会成本将远超于项目的整体建设成本，得不偿失。

1、环境分析：环境分析是企业信息化规划的依据，深入分析企业所处的国内外宏观环境、行业环境、企业具有的优势与劣势、面临的发展机遇与威胁等。

2、企业战略分析：明确企业的发展目标、发展战略和发展需求。明确为了实现企业级的总目标，企业各个关键部门要做的各种工作。同时还要理解企业发展战略在产业结构、核心竞争力、产品结构、组织结构、市场、企业文化等方面的定位。明确上述各个要素与信息技术特点之间的潜在关系，从而确定信息技术应用的驱动因素，使信息化规划与企业战略实现融合。

3、分析与评估企业现状：分析企业的业务能力现状和企业的IT能力及现状。这个方面把握得更好的当属企业自己，如果加上管理咨询公司的辅助效果更好。

4、企业关键业务流程分析与优化：发现能够使企业获得竞争力的关键业务驱动力以及关键流程，使其和信息系统相融合。

5、信息化需求分析：在企业战略分析和现状评估的基础上，制定企业适应未来发展的信息化战略，指出信息化的需求。需求分析包括系统基础网络平台、应用系统、信息安全、数据库等需求。

6、信息化战略的制定：首先是根据本企业的战略需求，明确企业信息化的远景和使命，定义企业信息化的发展方向和企业信息化在实现企业战略过程中应起的作用。其次是起草企业信息化基本原则。它是指为加强信息化能力而提出的基本的准则和指导性的方针。然后是制定信息化目标。

7、确定信息化的总体构架和标准：从系统功能、信息架构和系统体系三方面对信息系统应用进行规划，确定信息化体系结构的总体架构，拟定信息技术标准。使企业信息化具有良好的可靠性、兼容性、扩展性、灵活性、协调性和一致性。

8、信息化项目分解：定义每一个项目的范围、业务前提、收益、优先次序，以及预计的时间、成本和资源;并对项目进行分派和管理，选择每一项目的实施部门或小组，确定对每一项目进行监控与管理的原则、过程和手段。

9、信息化保障分析：针对每个项目，进行保障性分析，即按重要性排列优先顺序，进行准备度评分，并根据结果做出初步取舍，形成路标规划。然后对项目进行财务分析，根据公司财力决定取舍。

企业信息化突破口

从企业信息化突破口的选择原则上讲，信息化应该自下而上、由里而外，因为这样数据才能取自于源头，真实、有效。但实际上，企业的发展是不平衡的，出现的问题在各个层次的分布是不均匀的，所以，企业在进行信息化规划时，对信息化的建设应该做出先后安排。企业信息化的突破口可以从企业生产经营瓶颈突破或从企业独有优势入手。

从企业生产经营瓶颈突破。根据木桶理论原理，信息化建设选择企业管理最薄弱环节、最需要解决的环节作为突破口，可以带动企业整体管理水平的上升。对于企业领导有战略眼光、对企业信息化建设很支持、企业整体素质较高的企业，企业信息化建设可以选择从瓶颈突破。

从企业独有优势入手。每个企业在市场上生存，能够适应竞争，一定有它独有的优势。从企业独有的优势入手，可以提高信息化建设的成功率，见效快，也为下一步企业信息化建设打下良好的基础，增强整个企业对信息化建设的信心。对于企业领导有战略眼光、对企业信息化很支持、企业整体素质不高的企业，可选择从企业的优势入手。

企业信息化建设关键

在信息技术快速发展的时代，企业发展与信息技术的关系日益密切，企业创新日益加快，信息化规划无疑将成为企业创新和发展过程中最重要的工作，也是企业发展的助推剂。

经过多年的信息化研究和实践，国内的生产企业和IT企业都开始逐渐认识到IT规划的过程其实就是企业管理层共同成长的过程，帮助企业提高信息化管理水平，也就是帮助企业管理层提高对信息化的认识，促成管理层对信息化达成共识，同时也帮助企业的战略能够顺利实现。企业信息化从本质上讲就是管理的信息化，企业信息化的水平也就是企业管理水平的具体体现。

IT规划的首要目标是要解决领导层的认识问题，杜绝“一把手”工程。IT规划的另一个目标就是解决企业信息化的“孤岛”问题，消化独立的信息点和无法集成的独立系统。“孤岛”问题一般都是典型的没有经过规划建立的“一把手”工程，它们对企业的伤害是非常大的。我们冷静地分析一下就会发现这些信息化过程中面临的问题都和IT规划的缺失有着间接或直接的关系。

Fast Data实现方案有一些关联，因此我们在探讨或解决某个问题点时可能需要由点到面，由面及体。在讨论Fast Data的时候，也会涉及大数据、容器云、微服务、内存数据网格、消息通信、复杂事件处理等技术。每种技术并不是独立存在，都有其发展演进的基础和路径，都有其关联相似性，因此在面临某一问题时可以从整体上来考虑方案，不要局限于某个点而失去整个空间。

确切的说，Fast Data并不是一种新技术、应用或用例，可能国内讨论的比较少些。它是一组成熟的思想和技术，围绕着数据事件的快速处理以及大量不同种类数据的分析、洞察、决策、改进等。特别是物联网的发展，使它最近受到海量的各种数据大数据爆炸的影响；各种数据终端设备和物联网的普遍应用，使各种各样的数据急剧增长，也对数据处理的速度提出了新的挑战和要求。速度是关于实时处理大量数据并以更快的方式做出决策的能力，从而在大量业务数据 *** 作中不但获取高度易逝的数据价值，更创造出新的价值。Fast Data被归于大数据的Velocity方面，有别于传统大数据的批处理，倾向于大数据实时流处理的实时态势感知和决策分析等。

Fast Data(快速数据)是Ovum的Tony Baer提出的一个术语：“Fast Data, the velocity of Big Data, is not new, but technology price/performance trends are making Fast Data applications more widely available”。快速数据是对管理大量“运动中”数据的大数据的一种补充方法，这些数据往往是时效关键的数据，可以帮助企业在业务关键决策上有质的提升。快速数据是实时连续访问和处理事件及数据，以便获得即时感知并采取即时动作，在时间关键的业务场景中发现和洞察新的业务机遇，并在第一时间获取数据的价值。比如金融股票的行情数据，距离和网络可能会成为一个影响行情数据价值的因素。获取数据之后根据定义的交易规则对数据进行处理，也可能会基于历史行情数据的分析作出决策，或者综合其他因素，速度越快可能带来的价值越大，这就是数据的时间价值。要想最大的获得这些时间关键的数据的价值，就需要相应的软硬件平台支撑。

Fast Data需要一种不仅允许快速检索信息，而且需要有对数据快速 *** 作处理的能力的架构方法。这可能不仅仅是将实时处理系统或平台添加到现有后端系统上的问题，为了获取更大的数据价值，它往往要求重构（这也和微服务架构思想理论类似），它不仅要求关注数据的传输、集成、管理和展示，而且也要求关注数据的模型重构、数据治理等方面。

一、 一种实施方案

上一篇文章《大数据之FastData》中我们简单介绍了Fast Data处理的几个过程：感知、洞察和识别，跟踪和记录，分析、决策和响应。这个过程就是在Fast Data实施方案中要实现的能力。

（一） Fast Data功能实现

1、数据接收、采集

接收和采集分别意味着被动和主动的数据收集方式，如同人感知这个世界一样，每时每刻有很多信息被动接收，也可以主动去看、听、闻、触摸一些感兴趣的信息。在我们实现Fast Data的数据处理时，可能也需要考虑主动和被动的数据采集和接收。

2、感知

感知是对数据的初步处理或者预处理过程，“Awareness of situation”，首先得知道所处的环境、场景。在计算机系统中，可能需要辅助一些预配置信息来实现数据场景的感知。

3、识别、过滤、转换和关联数据

识别、过滤和关联到来的数据，数据中可能包含有众多的数据信息，这些数据信息会和其他数据紧密相关，需要识别出这些关键数据，过滤掉非紧急或非关键的数据，并在需要的情况下关联上其他相关的数据，比如内存或内存数据网格中或大数据平台的数据，以完善和支撑到来的数据的进一步分析需求。

也可能需要对非结构化或半结构化甚至结构化的数据进行转换，比如数据编码格式，以实现生态系统内可识别的或标准化的数据格式。

4、跟踪和记录

数据在实时处理移动过程中，可能需要跟踪和记录数据的状态、关联关系、中间过程、会话等信息，关键的信息可能需要持久化，或者为了理解整个处理过程或者重新推演等需要，以牺牲部分性能详细记录数据的处理过程。

5、分析

分析过程是整个FastData处理过程的核心。这部分的能力直接关系到决策的准确性以及到来的数据所能发挥的价值。分析过程可能涉及计算处理平台、算法平台、搜索平台、机器学习平台、语音图像视频等处理平台、消息平台等基础的中间件服务平台。

6、决策和响应

基于分析过程的全面的分析结果，从各种数据关联场景实时获得的可能持续变化的结果，基于规则或深度学习算法作出决策，使业务用户能够在正确的时间基于正确的结果采取正确行动，响应业务应用请求或者报告决策结果。

7、基础设施支撑

Fast Data实施并不是要从头再来，Fast Data实施是一种渐进的方法，它补充和改进而不是完全取代现有的IT基础设施、数据和中间件平台以及应用程序。基于现有系统的基础上，构建和完善基础设施平台、数据治理和数据处理平台、服务平台、消息平台、大数据平台、内存数据网格、事件处理平台、数据分析和展示、中间件工具等，以及基于数据和大数据等之上的机器学习和深度学习AI平台等。

Fast Data不是单个用例、应用程序或体系结构模式。它需要建立起广泛的中间件和产品数据管理体系，用正确的体系结构路径映射客户具体的用例和业务需求的选择。Fastdata是一个演进的过程，企业逐个解决其难点，同时集成或补充或替换或重构其现有的基础支撑系统，以满足实际业务场景的需求。没有什么是一成不变的，需要根据实际适时调整。

大数据建设中的快数据（Fast Data ）实施方案_java

（二） Fast Data方案关键技术

1、基础平台

当前基础设施平台的一个相对较优的方案选择可能是基于云计算技术的容器云平台。不管私有化部署或者采用公有云，基础设施资源和基础设施组件基本上都可以具备一定的能力。私有化部署相对麻烦一些，但在数据安全等方面却有着难以替代的优势。如果数据的价值大于使用公有云节省的费用，就应该考虑部署私有云。

2、事件处理

事件驱动体系结构用于由事件发生触发模式的业务场景；比如复杂事件处理（CEP）系统，允许规则引擎对到来的事件进行复杂的业务逻辑规则运算，然后根据运算结果自动响应。事件处理或复杂事件处理系统通常用于自动响应高度复杂的事件模式，这些事件模式是人们不可感知的，例如交易欺诈、老鼠仓或洗钱行为检测等业务场景。这里，数据通常在内存中被拦截而不持久化，因为需要对这些数据进行即时分析并采取行动；在某些情况下，所选数据可能被用于补充可用于历史或预测分析的数据仓库。

事件处理平台在企业的IT系统建设中是必不可少的。它是实时数据处理重要的支撑平台。

3、内存数据网格/内存数据库

内存数据网格往往用于更复杂、动态的、低延迟场景，这些场景是高度分布式的应用程序，具有不能容忍延迟的易失性数据，比如金融股票市场交易或无人驾驶系统。高度易失性的数据被放置在中间层的大内存中，通常用数据对象或实体对象来表示，通常以编程方式访问和 *** 纵这些数据对象，对外可以通过封装提供统一的标准化的数据服务。

内存数据库或闪存（固态磁盘）数据库也应用到了传统数据库，执行高度复杂的实时优化分析。由于内存和闪存价格的下降，其应用的场景和范围也越来越广。

4、消息及中间件

中间件平台可能包含众多的能力，消息平台是重要的基础组件服务，满足低延迟或超低延迟的业务需求。也可能不止一套消息系统，不同的业务场景可能需要不同的消息平台来支撑。所有公共的一些中间件能力都可以部署为中间件平台，提供统一的服务，比如计算服务、算法服务、搜索服务、语音图像视频服务，甚至日志服务、监控服务、权限服务等。

5、数据治理和数据管理

数据是企业重要的资产之一。数据治理能力往往决定着企业IT系统建设的高度。不管数据仓库或者大数据平台建设，数据治理都是一个绕不开的课题。业务应用的研发往往也是受限于数据，数据就像粮米，没有粮米巧妇难为无米之炊，粮米的优劣直接决定了汤饭的口味。想基于一团乱麻的数据做出好的应用，无异于难以上青天。也因此，数据治理和数据管理平台是IT系统建设的重要的基础。

6、分析决策中心

分析决策中心如同人的大脑，对接收到的数据进行分析处理并做出决定如何响应。这部分可能包括不同的能力，在事件处理的过程中根据规则发送到不同的分析决策子中心进行处理，最后可能需要综合多个结果做出响应。也可以需要复杂的事件处理规则来定义，使用大数据平台能力、AI深度学习能力等不断的进行优化和改进。

二、 Fast Data方案演进

数据的持续产生和累积驱动数据处理方案的持续演进。智能设备和物联网的发展使数据以指数倍的产生，这些数据蕴含着巨大的潜在价值，从这些数据中发掘新的业务场景，开发新的商业价值，是众多企业需要面对的课题，技术的发展也使解决方案不断演进，方案不是一成不变的，Fast Data也是。

（一） 不是一成不变的解决方案

Fast Data在不同的行业都有广泛的应用场景，各种不同的技术平台解决方案可能是适用的。其实任何行业任何技术解决方案一样，第一步要确定企业需要找到影响效率和收益的瓶颈和痛点；第二步，评估数据的质和量，找到消除或改进这些痛点的适用方法。很难说一个方案是普适的，即便同为互联网企业，适合阿里的不见得就适合腾讯。

（二） 方案演进

Fast Data解决方案关注时间敏感性，在企业内应该与不需要这种速度的其他系统平台并存。在系统构建时也不是独立存在的。我们需要摒弃单个项目单个系统的思想，用全局的思维来构建系统和数据平台，并根据技术和数据的变化持续改进。

三、 后言

Fast Data方案只是大数据和系统建设中的一部分，架构中的各个部分也适用于不同的业务系统，并非只为Fast Data设计。Fast Data是为了高价值高时效性的数据进行快速决策以期获取更大收益。

我们不只在金融股票交易市场会用到FastData，随着对数据实时价值认知的提高以及实时业务发展的需要，它将在各个行业变得越来越普遍。应用场景将会涵盖了金融服务、电信、高科技、制造、媒体和娱乐、旅游和运输、零售、专业服务以及公共部门等。

数据整合指采用匹配、合成、链接等方法，将多尺度的基础地理数据、基础地理数据与非基础地理数据、基础地理数据与其他专业部门地理数据集成起来，形成新的空间数据集。

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