简说四种架构的通用头脑
一.自顶向下构建架构https://i-blog.csdnimg.cn/blog_migrate/9c2a93510f4890442aa743f7067eb1e7.png
1.首先界说题目，而界说题目中最重要的是界说客户的题目，特别重要辨认出关键题目，关键题目是对客户有体感，能够解决客户痛点，通过一定的数据化来权衡辨认出来，关键题目要优先给出解决方案，题目界说务必加入时间维度，把手段/方案和题目界说区分开来，在什么时间段会出现什么题目，推荐参考软件能力成熟度模型，如果有一定的范畴履历活或者做过雷同的项目就好很多特别是从0到1搭建雷同的系统的履历，题目界说中，需要对题目进行升层思考后再进行升维思考，从而真正抓到题目的本质，理清和发掘清晰需求；要善用第一性原理头脑进行分析思考题目。
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2.题目解决原则：先解决客户的题目（使命），然后才气解决自己的题目（愿景）；务必记着不是夸大我们怎么样，而是我们能为客户详细解决什么题目，然后才是我们酿成什么，从而怎么样去更好得服务客户
3.善用多种方法对客户题目进行分析，转换成我们产品或者平台需要提供的能力，好比结算平台可以提供哪些贸易能力或场景适配能力
4.对我们的现有的流程和能力模型进行梳理，找到需要提拔的地方，升层思考和升维思考真正明白提拔部分
5.界说指标，并能够对指标进行拆解，然后进行数学建模，好比界说一个结算系统，怎样体现它的业务代价，可以通过分析业务，知道收益/成本的数额，然后拆解费用项，
6.将抽象出来的能力诉求转换成技能挑战，此步对于技能人员来说相当于找到了靶子，可以进行方案的筹划了，需要联合自底向上的架构推导方式
7.创新可以是业务创新，也可以是产品创新，也可以是技能创新，也可以是运营创新，升层思考、升维思考，使用第一性原理头脑、生物学（进化论--进化=变异+选择+隔离、熵增定律、分形和涌现）头脑等哲科头脑可以帮助我们在业务，产品，技能上发现不同的创新可能。
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二.自底向上推导应用架构
先根据业务流程，分解出系统时序图，根据时序图开始对模块进行归纳，从而得到粒度更大的模块，模块的组合／聚合构建整个系统架构。基本上应用逻辑架构的推导有4个子路径，他们分别是：
[*] 业务概念架构：业务概念架构来自于业务概念模型和业务流程
[*] 系统模型：来自于业务概念模型
[*] 系统流程：来自业务流程
[*] 非功能性的系统支持：来自对性能，稳定性，成本的需要，效率，稳定性，性能是最影响逻辑架构落地成物理架构的三大重要因素，所以从逻辑架构到物理架构，一定需要先对效率、稳定性和性能做出明白的量化要求。
自底向上重度依靠于演绎和归纳。如果是产品方案已经明白，技能小哥需要明白这个业务需求，并根据产品方案推导出架构，此时一般使用自底向上的方法，而范畴建模就是这种自底向上的分析方法。对于自底向上的分析方法，会得到如下两个关键词：
演绎，演绎就是逻辑推导，越是底层的，越需要演绎：
[*] 从用例到业务模型就属于演绎
[*] 从业务模型到系统模型也属于演绎
[*] 根据目前的题目，推导出要实行某种稳定性步伐，这是也是演绎
归纳，这里的归纳是根据事物的某个维度来进行归类，越是高层的，越需要归纳：
[*] 题目空间模块划分属于归纳
[*] 逻辑架构中有部分也属于归纳
[*] 根据一堆稳定性题目，归纳出SOP处理预案
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三.范畴驱动筹划架构
大部分传统架构都是基于范畴模型分析架构，典范的范畴实现模型筹划可以参考DDD（范畴驱动筹划）范畴划分筹划步骤：
1.对用户需求场景分析，辨认出业务全维度Use Case；
2.辨认出业务场景中所有的实体对象;
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3.范畴划分，将所有辨认出的实体对象进行分类;
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4.评估域划分合理性，并进行优化.
4.基于数据驱动筹划架构
随着大数据和人工智能的发展，以范畴驱动的方式进行架构往往满足不了需求或者达不到预期的效果，大数据时代，在大数据应用场景，我们需要转变头脑，从范畴分析升维到基于大数据统计分析效果来进行业务架构、应用架构、数据架构和技能架构。这里需要架构师具备数理统计分析的基础和BI的能力，以数据头脑来架构系统。
上述四种架构头脑，往往在架构筹划中是融合使用的，需要根据业务或者系统的需求来选择侧重头脑方式。有了架构头脑的引导，我们才可以接纳合适的架构框架。
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