什么是架构？常见架构概念盘点
发布时间：2025-05-12
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来源：架构视界
什么是架构
架构，简单来说，就是对一个系统的基本组织方式，它定义了系统由哪些部分组成，这些部分如何相互关联，以及指导其设计和演化的原则。
以建筑为例，建筑师在建造一座大楼之前，需要设计大楼的架构。确定大楼有多少层、各个楼层的功能（如底层是商场，中层是办公区域，高层是住宅区）、楼梯和电梯如何布局以连接各楼层，以及采用何种结构来保证大楼的稳固等。同样，在各类系统中，架构起着类似的规划和指导作用。
在软件系统里，架构决定了软件由哪些模块构成，模块间如何通信，采用何种技术框架来保障系统的性能、可扩展性等。在企业层面，架构涵盖业务、技术、数据等多个维度，确保企业各部分协同工作，实现战略目标。
架构的关键要素组成：架构=组件+关系+原则。
1. 组件
即系统的组成部分，如软件架构中的模块，企业架构中的业务单元。
描述组件之间的连接、交互方式，如软件模块之间的调用关系，企业业务单元之间的协作流程。
指导架构设计、演化的准则，例如软件架构中的高内聚低耦合原则，企业架构中的与战略对齐原则。
为什么有这么多架构呢？
业务架构、能力架构、产品架构等，从业务运营、产品规划等角度出发，关注如何通过合理的架构设计实现业务目标、提升业务能力、规划产品体系。业务架构侧重于梳理业务流程、组织和功能，以适应市场竞争和客户需求；产品架构则聚焦于产品本身的功能、物理组成及接口，以打造满足用户需求的产品。
技术架构、微服务架构、云原生架构等，着重于技术层面的选型、架构模式选择，以保障系统的性能、可扩展性、稳定性。技术架构决定采用何种硬件、软件技术来支撑业务运行；微服务架构通过将大型应用拆分为小的服务，提升系统的灵活性和可维护性。
风险管理架构、战略架构等，从企业管理和战略落地的角度，帮助企业应对风险、实现战略目标。风险管理架构确保企业提前识别和应对各类风险，保障运营稳定；战略架构将企业战略转化为具体的架构规划，引导企业各层面的建设。
小型简单系统可能只需要较为基础、通用的架构模式就能满足需求。但随着系统规模的扩大和复杂度的提升，单一的架构模式难以应对。例如，单体架构适用于小型应用的快速开发，但当业务增长、功能增多时，可能需要转向微服务架构，将系统拆分为多个独立的服务，便于独立开发、部署和扩展，以应对复杂的业务需求。
对于大型企业，涉及众多业务领域、海量数据和复杂的组织架构，需要从业务架构、数据架构、应用架构等多个维度进行综合设计，确保各部分协同工作，实现整体的高效运营。
金融行业对数据安全和交易的一致性要求极高，其架构设计会着重强化安全架构和数据一致性保障机制。例如，采用分布式账本技术（区块链架构的一种应用）来确保金融交易的不可篡改和透明性。
互联网行业强调快速迭代和高并发处理能力，会倾向于选择云原生架构、微服务架构等，以便快速响应市场变化，应对高流量冲击。如电商平台在促销活动期间，通过云原生架构的弹性伸缩功能，动态调整服务器资源，保障系统稳定运行。
企业在初创阶段，可能更注重快速实现业务功能，采用较为简单直接的架构。随着企业发展壮大，战略目标可能转向提升用户体验、拓展业务范围等，此时就需要对架构进行优化和升级。例如，企业从本地部署业务系统转向云端，采用云原生架构，以获得更好的扩展性和成本效益，支持业务的全球化战略。
下面来看一下有哪些架构以及其基本概念。
一、数字化转型（Digital Transformation）
深化应用新一代信息技术，激发数据要素创新驱动潜能，建设提升数字时代生存和发展的新型能力，加速业务优化、创新与重构，创造、传递并获取新价值，实现转型升级和创新发展的过程。
注：推进数字化转型通常坚持以价值效益为导向、以新型能力为主线、以数据要素为驱动、以业务变革为核心。
二、企业架构（Enterprise Architecture简称EA）
从企业全局视角出发，对企业的业务、技术、数据等各个层面进行全面规划和设计的蓝图。它旨在确保企业的战略目标能够有效落地，通过整合和协调企业内不同系统、流程和组织单元，实现高效运营和可持续发展。
企业架构通常包括业务架构、数据架构、应用架构和技术架构等多个子架构（我们平常说的4A架构），各子架构相互关联、相互影响，共同构成企业数字化转型的基础框架。
三、业务架构（Business Architecture）
对企业业务战略、业务模式、业务流程以及业务组织的结构化描述。它定义了企业如何通过开展各项业务活动来实现其战略目标，明确业务的核心功能、业务单元之间的关系以及业务流程的流转。业务架构为企业的运营提供了清晰的框架，帮助企业优化业务流程、提升业务效率，并适应市场变化和战略调整。
四、数据架构（Data Architecture）
关于企业数据的结构、分布、存储、管理和使用的总体设计。它涵盖了数据的采集、传输、存储、处理、分析和共享等环节，旨在确保企业数据的一致性、完整性、准确性和安全性，为企业的决策和业务运营提供可靠的数据支持。数据架构涉及数据模型设计、数据库管理系统选型、数据仓库和数据湖的构建等方面，通过合理规划数据资源，挖掘数据价值，驱动企业创新。
五、应用架构（Application Architecture）
描述企业应用系统的组成结构、模块划分、接口定义以及各应用之间的交互关系。它关注如何将企业的业务需求转化为具体的应用系统，并确保这些应用系统能够协同工作，满足业务流程的自动化和信息化需求。应用架构设计需考虑系统的可扩展性、灵活性、兼容性和易用性，以适应企业业务的发展和变化。
六、技术架构（Technology Architecture）
支撑企业业务和应用运行的技术体系结构，包括硬件设施、软件系统、网络架构、安全架构等方面。技术架构决定了企业采用何种技术手段来实现业务目标，它需要根据业务需求和发展趋势，选择合适的技术平台、工具和框架，并确保技术体系的可靠性、性能、可维护性和安全性。例如，选择云计算技术来提供灵活的计算资源，采用微服务架构提升系统的可扩展性等。
七、微服务架构（Microservices Architecture）
一种将大型单体应用拆分为多个小型、独立的服务的架构风格，每个服务都围绕特定业务功能构建，具有独立的进程、数据存储和接口，可独立开发、部署和扩展。微服务架构强调服务的自治性和松耦合，使得各个服务能够独立演进，快速响应业务变化。例如，在电商系统中，将用户管理、商品管理、订单处理等功能分别拆分为独立的微服务，每个微服务专注于自身业务逻辑，通过轻量级通信机制进行交互。
八、单体架构（Monolithic Architecture）
将应用程序作为一个整体构建，所有的业务功能都集成在一个可执行文件中，共享相同的数据库和资源。单体架构开发简单，易于维护和部署初期的项目。然而，随着业务规模扩大，单体架构可能会面临可维护性差、扩展性低、部署不灵活等问题，因为对任何一个功能的修改都可能影响整个应用。例如早期的小型企业管理系统，可能将用户登录、订单处理、报表生成等所有功能都整合在一个程序中。
九、分层架构（Layered Architecture）
将软件系统按照功能划分为不同的层次，每层都有明确的职责和功能边界，各层之间通过接口进行通信。常见的分层包括表现层（负责与用户交互，展示数据和接收用户输入）、业务逻辑层（处理业务规则和流程）、数据访问层（负责与数据库交互，进行数据的读取和存储）等。分层架构有助于提高系统的可维护性、可扩展性和代码的复用性，使得不同层次的开发和维护可以相对独立进行。
十、分布式架构（Distributed Architecture）
将系统的不同组件分布在多个计算机或服务器上，通过网络进行通信和协作，共同完成系统的功能。分布式架构可以提高系统的性能、可扩展性和容错性。例如，在大型互联网应用中，通过将用户请求分配到多个服务器上处理，减轻单个服务器的压力；将数据分布存储在不同节点上，提高数据的读写性能和可用性。分布式架构面临的挑战包括数据一致性维护、网络通信延迟、系统监控和故障处理等。
十一、云原生架构（Cloud - Native Architecture）
一种基于云计算环境设计和构建应用的架构方式，充分利用云计算的优势，如弹性伸缩、资源共享、高可用性等。云原生架构通常包含容器化技术（将应用及其依赖封装在容器中，实现环境隔离和快速部署）、微服务架构（以微服务的形式构建应用，便于独立开发、部署和管理）、DevOps（实现开发、运维和测试的高效协作和自动化流程）以及服务网格（用于管理微服务之间的通信，提供流量控制、安全和监控等功能）等关键要素，使应用能够更好地适应云计算环境的动态变化和快速迭代需求。
十二、事件驱动架构（Event - Driven Architecture，EDA）
基于事件来触发和驱动应用程序的执行流程。在这种架构中，组件之间通过发布和订阅事件进行通信，当某个事件发生时，相关的订阅者会收到通知并做出相应的反应。例如，在电商系统中，当用户下单事件发生时，订单处理组件、库存管理组件、物流通知组件等订阅了该事件的模块会分别执行相应的操作，这种架构能够提高系统的异步处理能力、可扩展性和灵活性，适用于处理复杂的业务流程和高并发场景。
十三、面向服务架构（Service - Oriented Architecture，SOA）
一种将应用程序构建为一组相互独立、可复用的服务的架构范式。这些服务通过标准化的接口进行通信，以实现业务功能的组合和集成。SOA 强调服务的封装性、松耦合性和可重用性，使得企业能够快速构建和调整业务应用，以适应不断变化的业务需求。例如，企业可以将客户管理、订单处理、支付处理等功能封装为独立的服务，不同的业务流程可以根据需要调用这些服务进行组合，实现业务的灵活定制和快速开发。
十四、人工智能架构（Artificial Intelligence Architecture）
人工智能架构是用于构建和运行人工智能系统的框架。它涵盖数据处理模块，负责收集、清洗和标注大量数据，为人工智能模型提供高质量的训练素材。模型构建与训练模块利用机器学习、深度学习等算法构建模型，并通过数据训练优化模型参数，以提高模型的准确性和泛化能力。推理与决策模块则将训练好的模型应用于实际场景，对输入数据进行分析和预测，做出决策。此外，人工智能架构还包括算力支撑部分，如 GPU（图形处理器）、TPU（张量处理器）等，以满足人工智能运算对高性能计算的需求。该架构广泛应用于图像识别、自然语言处理、智能机器人等领域。
十五、信息系统安全架构（Information System Security Architecture）
信息系统安全架构专注于保障信息系统的保密性、完整性和可用性。它从多个层面进行设计，包括物理安全层面，确保信息系统所依赖的硬件设备、机房环境等物理设施的安全，防止受到自然灾害、人为破坏等威胁；网络安全层面，通过防火墙、入侵检测系统、虚拟专用网络（VPN）等技术，保护网络边界和内部网络的安全，防范网络攻击和数据泄露；系统安全层面，对操作系统、数据库系统等进行安全配置和管理，及时修复漏洞，防止恶意软件入侵；应用安全层面，对各类应用程序进行安全设计和开发，避免出现注入攻击、跨站脚本攻击等安全漏洞。同时，信息系统安全架构还涉及身份认证与授权管理、数据加密、安全审计等多个方面，构建全方位的安全防护体系。
