IT架构师的职责及架构思维( 二 ) _架构师

【IT架构师的职责及架构思维】对于自底向上的分析方法，如果提炼一下关键词，会得到如下两个关键词：
1）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；
根据目前的问题，推导出要实施某种稳定性措施，这是也是演绎。

2）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：

问题空间模块划分属于归纳；
逻辑架构中有部分也属于归纳；
根据一堆稳定性问题，归纳出，事前，事中，事后都需要做对应的操作，是就是根据时间维度来进行归纳。

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3、领域驱动设计架构
大部分传统架构都是基于领域模型分析架构，典型的领域实现模型设计可以参考DDD（领域驱动设计），详细可以参考《实现领域驱动设计》这本书，另外《UML和模式应用》在领域建模实操方面比较好，前者偏理论了解，后者便于落地实践。
领域划分设计步骤：
1）对用户需求场景分析，识别出业务全维度 Use Case 。
2）分析模型鲁棒图，识别出业务场景中所有的实体对象。鲁棒图 —— 是需求设计过程中使用的一种方法（鲁棒性分析），通过鲁棒分析法可以让设计人员更清晰，更全面地了解需求。它通常使用在需求分析后及需求设计前做软件架构分析之用，它主要注重于功能需求的设计分析工作。需求规格说明书为其输入信息，设计模型为其输出信息。它是从功能需求向设计方案过渡的第一步，重点是识别组成软件系统的高级职责模块、规划模块之间的关系。鲁棒图包含三种图形：边界、控制、实体，三个图形如下：

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3）领域划分，将所有识别出的实体对象进行分类。
4）评估域划分合理性，并进行优化。

4、基于数据驱动设计架构
随着 IoT、大数据和人工智能的发展，以领域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，在大数据时代，在大数据应用场景，我们需要转变思维，从领域分析升维到基于大数据统计分析结果来进行业务架构、应用架构、数据架构和技术架构。这里需要架构师具备数理统计分析的基础和 BI 的能力，以数据思维来架构系统，典型的系统像阿里的数据分析平台采云间和菜鸟的数据分析平台 FBI 。
上述四种思维，往往在架构设计中是融合使用的，需要根据业务或者系统的需求来选择侧重思维方式。
有了架构思维的指导，具体有没有通用／标准化的架构框架以更好的执行架构设计？请看常见的架构框架。下述的架构框架其实本身也包含了重要的一些架构思维。