DDD 领域驱动设计落地实践系列：工程结构分层设计
前面几篇文章中，笔者给大家阐述了 DDD 领域驱动设计的三大过程，重点围绕如何通过战略设计与战术设计进行 DDD 落地实践进行了详细的讨论，但是还没有涉及到工程层面的落地。实际上所有的这些架构理论到最后都是为了使得我们代码结构更加清晰，从而开发出 bug 少、扩展性强、逻辑清楚的应用。因此本文就是为了解决 DDD 领域驱动落地实践最后一公里问题，将我们分析出来的领域模型通过与工程结构的映射实现真正的落地。
海量数据仓库：元数据管理分享
在最开始的时候，元数据（Meta Data）是指描述数据的数据，通常由信息结构的描述组成，随着技术的发展元数据内涵有了非常大的扩展。元数据通常分为业务元数据、技术元数据和操作元数据等。业务元数据主要包括业务规则、定义、术语、术语表、运算法则和系统使用业务语言等，主要使用者是业务用户。
基于事件风暴的需求分析 | 方法案例一
事件风暴（Event Storming）源自领域驱动设计社区，由 Alberto Brandolini 在2012 年发明[1]。 事件风暴最早的名字是基于事件的建模（Event-Based Modeling），正如这个名字所暗示的，事件风暴在发明之初的核心目的是领域建模，在今天的大多数文献和实践中，事件风暴的核心关注点都是领域模型和软件架构。
DDD、中台和微服务的关系是什么？
领域驱动设计（DDD）和中台在企业架构中有着密切的关系。DDD的本质在于通过对业务领域的深入分析和建模，构建高内聚、低耦合的系统。而中台则是对企业核心业务能力的抽象和封装，以实现业务能力的复用和扩展。
领域模型图(数据架构/ER图)
数据架构的核心输出是ER图，通过四色原型法进行领域建模：红色MI表示时标事件，绿色PPT为业务实体，黄色Role是参与角色，蓝色DESC提供描述属性。以风控系统为例，从业务流程提炼MI，识别PPT实体与Role角色，补充DESC描述，最终提取含实体、关系及约束的ER图，指导数据建模。
