应用架构图

简介: 技术架构是将业务需求转化为技术实现的关键过程,涵盖分层设计、技术选型与系统集成。本文详解单体与分布式架构,包括展现层、业务层、数据层及基础层的设计原则,并阐述应用间及外部系统的调用关系与边界划分,构建清晰的技术蓝图。

在上一节有了业务架构的基础之上,当我们需要落地具体的技术方案时,此时就需要技术人员开始考虑技术架构了。技术架构是应接应用架构的技术需求,并根据识别的技术需求,进行技术选项,把各个关键技术和技术之间的关系描述清楚。

基础结构解决的主要问题包括:如何进行技术层面的分层、开发框架的选择、开发语言的选择、涉及非功能性需求的技术选择。由于应用架构体系是分层的,那么对应的技术架构体系自然也是分层的。大的分层有微服务架构分层模型,小的则是单个应用的技术分层框架。大的技术体系考虑清楚后,剩下问题就是根据实际业务考虑选择具体的技术点。各个技术点的分析、方案选择,最终形成关键技术清单,关键技术清单应考虑架构本身的分层逻辑,最终形成一个完整的技术架构图。

简而言之,技术架构试讲产品需求转变为技术实现的过程。

单体应用架构

单体应用架构一般是比较传统的分为4层:数据层(Data Layer)、应用逻辑层(Business Layer)、表现层(Presentation Layer)和基础通用层(Common Layer)。

展现层

展现层是整个应用面向用户的入口,用户通过展现层实现与系统的交互。展现层为用户提供系统功能的操作、系统数据的展现。展现层按照面向的用户类型提供不同的交互服务。例如在业务场景中,用户有实操层用户、管理层用户、决策层用户。针对不同层级的用户,系统所提供的功能是不相同:

  • 面向实操层用户,提供的是对系统的操作功能,满足业务日常运营。往往更多的是执行具体操作。
  • 面向管理层用户,满足管理者的日常管理需求,通常提供经营数据、日常管理数据、团队业务数据等等。通过数据分析,改善日常运营的流程。
  • 面向决策层用户,这一层的用户不需要太细的数据,为其提供企业的经营诊断数据和报告,辅助决策支持。

业务层

业务层是应用为解决业务需求,按照产品架构中的功能模块进行细化。业务层是对将产品层从粗到细的分解过程。这个过程是对业务的细化过程,把项目要交付的模块细分到最基本的单元。最基本单元是实现日常业务操作的最细粒度的功能点。由此,我们能够得到实现业务逻辑的全功能结构。

数据层

数据层按照应用的数据模型分别进行存储。这里的存储介质包含关系型数据库、NoSQL、分布式文件系统。

基础层

通用基础层是为系统提供通用能力的中间件,比如流程引擎、消息中间件、缓存、搜索引擎等等。这些中间件和业务是无相关性的,提供的是通用的基础技术能力。

基于上述分析,我们可以得到一个如下单体应用的技术架构:

分布式应用架构

分布式应用架构图实质是产品内部所有应用在分布式环境下的调用关系图。各应用间通过服务的形式相互调用,这是典型的 SOA 架构。在应用架构图中,SOA 架构中的服务注册、服务治理、服务发现这些 RPC 框架的基础平台功能不用在应用架构中体现。

应用架构图的重点是体现应用之间的逻辑关系和通信关系,体现产品的内部关系和外部关系。内部关系是产品内各应用的调用关系;外部关系展现的是产品与外部系统间的调用关系。将应用的内外关系呈现在应用架构中,产品在整个业务中的定位和影响将变得清晰。

应用间调用关系

在产品内部的各子系统之间,为了解决业务需求,通过应用之间的服务调用或者异步消息调用产生数据关系。通过产品架构图中得到的应用系统划分,按照系统间的调用关系,形成内部应用的集成架构图。在应用集成架构图中,需要标注调用链路中的业务含义,清楚的标注应用之间发生的业务关系。

外部系统调用关系

数据输入做为产品的业务数据来源,很大部分是外部系统提供。在应用架构图中,按照业务属性、来源关系进行对外部系统进行归类,并将外部的来源系统纳入整个应用架构中。我们知道计算机系统中,数据输入和数据输出是作为一个整体。应用架构中除了输入系统,输出系统做为整个产品的一部分,需要纳入到应用架构图中。

明确应用调用边界

应用边界对于产品的定位、产品的设计有很重要的影响。在应用架构中需要通过不同颜色的标注,来确定产品与外部系统的边界。通过不同颜色标注外部来源系统、内部应用、应用依赖系统、输出系统。为后续的规划、发展提供基础。

相关文章
|
2月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
AI群策群力术:让多个大模型一起干活不摸鱼
想让AI回答更准确?别指望一个模型包打天下!就像做菜找多个大厨试味,提示词集成(Prompting Ensembling)让多个提示词协同作战,通过民主投票选出最佳答案。从自一致性(Self-Consistency)到多样化推理(DiVeRSe),掌握这些技巧让你的AI应用准确率飙升!#人工智能 #提示词工程 #机器学习 #AI优化
216 3
|
存储 数据库
订单系统的设计
订单系统的设计
|
2月前
|
API 数据库 uml
如何写好一篇技术方案
本项目旨在升级知识库基础能力,优化目录与文档管理分离、拖拽交互不流畅等问题,提升用户体验。涵盖需求背景、功能模块、流程图、API及数据库设计,并通过图表与排期卡明确开发计划,助力团队高效协作推进。
 如何写好一篇技术方案
|
2月前
|
运维 Devops 开发工具
生产环境缺陷管理
git-poison基于go-git实现,通过“投毒-解毒”机制在分布式环境中精准追溯、管理bug,避免多分支开发中bug修复遗漏问题。它不依赖人工沟通,自动卡点发布流程,有效阻塞带未修复bug的版本上线,已在大型团队落地一年,显著降低协同成本与生产风险。
|
2月前
|
存储 安全 Java
6.鉴权
本文介绍基于Spring Security与JWT的客户端Token认证方案,涵盖实现思路、核心代码及完整流程。通过自定义过滤器与认证逻辑,结合RBAC权限模型,实现安全的Token生成、校验与访问控制,保护Spring Boot应用接口。
 6.鉴权
|
2月前
|
敏捷开发 Dubbo Java
需求开发人日评估
本文介绍敏捷开发中工时评估的关键方法,以“人日”为单位,结合开发、自测、联调、测试及发布各阶段,提供常见需求如Excel导入导出、单表操作、跨服务调用等的参考人日,并给出并行任务下的调整建议,助力团队科学规划开发周期。
需求开发人日评估
|
2月前
|
运维 Devops 开发工具
生产环境缺陷管理
git-poison基于go-git实现分布式bug追踪,解决多分支开发中bug漏修、漏发问题。通过“投毒-解毒-银针”机制,自动化卡点发布流程,降低协同成本,提升发布安全性与效率,已在大型团队落地应用。
|
2月前
|
Java 测试技术 Linux
生产环境发布管理
本文介绍大型团队中多环境自动化发布流程,涵盖DEV、TEST、PRE、PROD各环境职责,结合CI/CD平台实现分支管理、一键部署,并通过Skywalking等工具高效排查日志,提升发布效率与系统稳定性。
生产环境发布管理
|
2月前
|
敏捷开发 Java 测试技术
为什么要单元测试
本文探讨单元测试在现代软件开发中的核心价值,打破“写单测费时误事”的误解。通过剖析测试体系演进、测试金字塔理念及谷歌等大厂实践,阐明单元测试如何提升代码质量、加速迭代、增强重构信心,并揭示“冰激凌筒”等反模式风险。倡导研发自主测试,推动软件从“爬行”迈向“奔跑”。
 为什么要单元测试
|
2月前
|
SQL 安全 关系型数据库
了解SQL注入
SQL注入是一种常见且危险的Web安全漏洞,攻击者通过构造恶意SQL语句绕过验证、窃取数据或执行系统命令。本文详解其原理、危害及防御措施,强调参数化查询与输入验证的重要性。