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1.4.1 垂直业务领域一站到底的建设方式

《大数据平台基础架构指南》第1章大数据平台整体建设思想,在本章中,为了避免分歧,我们首先会对本书上下文语境中所讨论的“大数据平台”这个概念做一个简单的阐述和背景铺垫。本节为大家介绍垂直业务领域一站到底的建设方式。

作者:刘旭晖来源:电子工业出版社|2018-11-11 10:49

1.4  大数据平台的两种建设路径

一个完善的大数据平台,通常涉及的组件众多,上下游关系复杂,所需要支持的业务也是多种多样的,如果团队有***的时间和无敌的能力,那么放心大胆地去构建就是了。

但现实情况是,时间是有限的,能力和经验也是有限的。如果从零开始,那就涉及以什么样的方式去逐步构建的问题。大体看来,大数据平台服务的构建可以分为两种方式。

1.4.1  垂直业务领域一站到底的建设方式

***种方式是针对具体的业务场景,有针对性地开发所需要的服务,提供一站到底式的支持。

这种方式的优点是:

和具体业务结合紧密,产品逻辑可以高度定制,可以做到***限度地匹配业务的需求。

产品的交互流程、架构复杂度相对可控,同时可以尽可能地屏蔽与具体业务无关的内容,确保易用性。

无须太考虑通用性问题,也不用太考虑业务之间的兼容性,整体产品架构成型快,演进负担小。

这种方式的缺点是:

系统专用性较强,可拓展性差。

放到多个部门,从业务的维度来看,系统之间可能缺乏统筹考虑,存在大量重复建设的工作。

业务导向的部门构建的系统,基本是这种方式的。比如广告部门要做数据分析业务,那它们一定不会优先考虑把流程拆分成各种可以服务化的通用组件,或把各个组件做到***,然后再来串联数据分析的流程(这当然不是绝对的,如果团队足够大,业务足够复杂,也会适当考虑这些因素)。及时产出正确的计费数据用于投放策略的决策才是最核心的内容,所以一体化、高度定制化的业务流程,未必不是一种好的选择。

还有一种情况是,各个集团部门间存在竞争关系,或者不满意基础架构团队提供的服务,所有的东西宁愿自己搞一套。但是人手又不足,怎么办呢?当然就是抛弃通用性,怎么简单怎么做。


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