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用友数据库管理工具(用友数据库管理工具有哪些)

2023-04-24 00:22:10 理财知识 阅读 0

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当前,企业发展环境正在发生深刻变革,全球经济也从增量发展过渡到存量竞争阶段,疫情等不确定因素正在倒逼着企业进行数字化转型。


为助力大型企业提升构建产业互联网的数字化技术驾驭能力,5 月 23 日-27 日用友举办了“用友 BIP 技术体验周”活动。重点围绕大型企业构建产业互联网平台的五部曲展开,通过分享知名企业案例故事,演示技术场景,全方位解读构建产业互联网平台背后的技术支撑。


聚集于产业链背后的云原生技术,大型企业在落地云原生技术时会遇到哪些挑战?又将如何破解这些挑战?带着这些问题,在 5 月 23 日的“用友 BIP 技术体验周”中,InfoQ 采访到了用友网络平台与数据智能事业部的数字化咨询专家刘岩,和他聊了聊大型企业在落地云原生技术的挑战与解法。


以下是视频采访的全部内容.



InfoQ:云原生技术发展至今,它已经不是一个新鲜词了,但大型企业在落地时依然会遇到很多难题,究其背后的原因,您觉得主要分为哪几类?


刘岩:我觉得有两点值得关注:第一,技术平台本身的成熟度问题,容器化/微服务治理/ DevOps /服务网络等等都是云原生技术的标配,但拿开源框架直接搭起来和通过不同项目的场景实践进行打磨,其结果是完全不一样的。由于新兴的互联网企业没有历史系统的包袱,自身的 IT 技术能力也相对较强、较新,所以他们可以自己组装搭建开源框架,但绝大部分的传统企业是没有精力、成本与时间去打磨开源框架的,这时就会选择提供云原生技术的厂商。


当然,还要考虑技术细节方面的问题,比如 DevOps 的流水线到底是否打通了研发运维全过程;有没有提供不同类型的分布式一致性框架来支撑不同的业务场景,比如技术中间件的安全漏洞/版本的升级等等是否便利,比如如何解决全球多个数据中心的统一管理等等。


第二,部分企业在进行云原生技术选型时,会碎片化地来看待问题:有的是按照领域应用来要求云原生技术,结果 A 应用是基于 SpringCloud 架构,B 应用基于 Dubbo 架构;还有的是按照技术分层去选择云原生技术,选择 A 厂商用来做容器,B 厂商用来做 DevOps,C 厂商用来做服务治理。这样一来,不一致的技术标准就会造成相互衔接有断层,融合起来又要花成本,且落地非常困难。


除此以外,落地云原生技术是指一个基于云原生技术的平台化项目的成功建设,这就还存在很多脱离技术本身以外的因素。如果缺少整体规划,硬件层面的历史包袱,软件层面的单体应用都会影响云原生技术的落地;从业务层面来看,还需要角色化、场景化的解耦重构;在组织层面,则需要跨部门、跨系统、跨层级的中台化组织支撑;此外,由于技术人员接触新技术、新场景需要适应的周期,所以企业中的 IT 部门也需要云原生能力的赋能与转型。


InfoQ:您平时应该也会和很多国央企或者行业的龙头企业打交道,您觉得大型企业在落地云原生技术时,有哪些“顽疾”或是认知误区需要被纠正?


刘岩:确实有很多企业会被云原生技术所误导,落地前并没有思考清楚如何以价值目标为驱动力,来协调技术/组织/成本支撑云原生技术的落地,最终就导致其遇到资源消耗增加,IT 管理运维难度激增等问题。


其次,标准的云原生技术定义只聚焦到了技术侧的描述,很难考虑到不同行业、不同企业自身的实际情况。例如,大型国央企的母集团公司要求通过云原生技术,来实现技术的标准规范,并构建一体化平台;初创的独角兽互联网公司希望通过技术底座实现自主可控,自我建设中台系统并降低开发成本、运维成本;大宗贸易公司希望通过云原生技术平台化来建设自己的业务系统,未来开放连接上下游及周边服务来构建产业链平台。不难发现,需求不一样,底子不一样,对云原生 PaaS 平台的要求就不一样,绝不仅仅只是标准定义的云原生。


另外,由于中国地区广泛,其 IT 信息化的程度、意识以及人才分布也并不一致,这就要求云原生技术平台要贴合企业 IT 的场景,充分考虑如何解决敏捷工程化、运维自动化、资源柔性化等问题,尽可能地降低云原生技术的拥有成本;


最后,云原生技术落地的关键点是组织的变革和数字化转型的思维赋能,这绝不仅仅只是 IT 组织可以实现的,建议由 IT 组织牵头、各个业务主管联合或者高层一把手决策,组成一个具有实际决策权的数字化组织,并通过数字化组织在全集团范围内通过培训赋能、参观学习以及考核激励等方式,培养云原生/数字化的土壤,来实现技术的落地。


InfoQ:对于开发人员来说,每一项新技术、新场景都需要适应的周期,那用友 iuap 平台的使用门槛如何?


刘岩:一直以来,用友都是面向企业来提供服务,我们会全面了解企业中信息化人才的储备,所以整个 用友 iuap 平台的架构设计都是尽可能地屏蔽了技术门槛。拿多云适配举例,用友保持了云中立性,具备相应的兼容适配能力;在云上云下一体化方面,很多大型企业都是基于私有云平台来建设,那么通过云上云下一体化的能力,可以保证其同样享受公有云的升级便利,就如同在 App Store 中升级应用一样方便。


InfoQ:目前,市场上同类的 PaaS 平台都在提供云原生的开发和运维环境,但用友 iuap 却能一直在同赛道中持续领跑,这背后的原因是什么?用友 iuap 在云原生技术方面的核心优势又是什么?


刘岩: 首先,用友从自身的业务场景出发,本身就是云原生开发和运维服务的实践者、受益者。用友还基于起步早、布局早的实践经验,站在企业的角度重新定义了“云原生”平台,具有云中立、敏捷工程化、微服务柔性适配和多数据中心等多个特性,能够帮助企业快速实现业务创新。用友 iuap 平台首创的 YMS 云中间件技术,可分层解决异构云平台各层级兼容适配难题,基于 YMS 的适配策略,用友 iuap 可以在 IaaS、容器层、微服务框架、监控、中间件、数据库等多个维度与多个云厂商进行适配,真正意义上做到云中立。


基于云中间件 YMS,用友 iuap 实现了敏捷工程化,可以通过云上云下一套代码,让企业私有云平台体验到公有云的更新效率,帮助企业将整体专属化效率提升 100%,启动效率提升 3 倍以上,极大提升了全领域业务板块的统一配置效率,帮助企业快速调整业务。


当企业在微服务拆分时遇到了颗粒度大小难点时,微服务柔性适配能力则可以很好地解决这个问题。当业务处在高速变化时,可将微服务拆分成更细的颗粒度,有利于敏捷及快速迭代;随着业务发展渐趋于稳定,可以把相容的微服务进行合并,降低资源消耗及运维成本。微服务的拆解和合并各有好处,基于 YMS,企业可以实现柔性适配灵活配置。用友 iuap 平台还基于 To B 领域的长事务流程,开发了分布式事务框架 YTS,解决了微服务之间跨业务、跨数据库情形下的事务一致性问题。


多数据中心架构可帮助企业实现多数据中心部署。用友 iuap 平台可按照租户切分数据中心,按照租户的属地,将数据分布到不同的数据中心进行部署,数据应用及表结构可以从主中心同步到分中心去,而隐私数据保留在各自的数据中心,从而保证数据隐私及安全合规。


InfoQ:用友 iuap 平台已经帮助成千上万家的大型企业实现了数字化底座建设,那么,为了能够帮助大家在实现数智化的过程中少走一些弯路,您有哪些经验可以和直播间的观众分享吗?


刘岩:第一,数字化底座建设的出发点是最重要的。完整的云平台粗分为 IaaS/PaaS/SaaS 三层,主流的云平台的厂商大概分为三类:一种是从下向上做,基于 IaaS 层建设向上发展;一种是从上向下做,基于 SaaS 层向下发展;还有很多厂商只聚焦整个云平台的其中一点。这就要求企业在落地云原生技术前,先想清楚我们构建这个数字化底座到底是干什么的?到底是不是为了支撑上层应用的建设?是不是为来支撑业务创新的发展?以及是不是为了支撑数据驱动业务而落地?


第二,双模 IT 架构对数字化底座提出了要求。在数字化底座的建设过程中,要考虑现有信息系统的解耦重构以及集成复用的问题,大型企业在多年信息化建设的过程中,IT 资产过渡到数字化平台需要一个过程,这就要求 PaaS 平台能够充分理解各种业务背景,同时具备中台化、场景化的思维,进而再基于场景化设计去解耦业务、重构服务。这时,数字化底座作为支撑的角色,可以向上提供成熟稳定的可复用领域服务,提供开发运维的敏捷工具及方法实践,为企业的 IT 团队实现长期赋能的能力,提供对第三方云平台/技术中间件的兼容适配能力等等。


第三,数字化底座对于标准与规范的落地能力。由于单体架构与数字化平台的互联互通,需要统一的数据标准、集成规范,要求 PaaS 平台具备数据标准和集成规范的咨询能力,具备标准与规范的落地固化能力,比如主数据管理与共享分发的能力,对接口规范的配置与监控能力,与主流厂商的软件/平台的可以直接复用的业务连接器等等。


InfoQ:哪种类型的企业需要自己建平台呢?


刘岩:这也是刚刚一直在强调的,我们建平台的出发点是什么?第一种,企业需要业务创新或者管理变革:在业务创新方面,我们可以拿明日控股集团举例,它要基于一个大宗贸易中台的建设,链接产业上下游以及周边生态,从而实现产业互联;在管理变革方面,企业内部需要信息化建设管理,从而支撑企业运营的变革。当企业有业务创新或管理变革的要求时,我建议可以考虑平台化的建设。


InfoQ:这次“用友技术体验周”活动会连续举办 5 天,重点围绕大型企业构建产业互联网平台五部曲展开,今天我们谈了产业链平台背后的云原生技术,也请刘老师给咱们直播间的观众做个预告,接下来的四期会集中分享什么内容?


刘岩:这五天的安排实际上是一个平台化项目的建设过程,今天我们分享了技术平台底座的建设;周二会介绍如何去规划、设计业务场景,以及如何通过低代码快速构建各种类型的业务应用;周三会聚焦于数据领域,不仅仅只是 BI 领域,还包括底层的数据集成/数据资产管理/数据治理等;周四是从 BI 到 AI 的延展,包括了数字孪生、AI 使能以及 RPA 流程自动化,体现 AI 智能对企业的价值;最后一天是混合云架构下的集成,帮助我们了解如何解决各异构系统之间、云上与云下之间以及云与云之间的数据同步、权限集成、服务集成等问题,还有主数据管理标准化的建设过程。


值得一提的是,这五天的安排不仅包含了解决方案与建设过程,还有实际场景的开发演示,从宏观到最细颗粒度的落地,完全是 POC 级别的解密过程,欢迎大家参与。

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