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4.3 应用架构

应用架构的主要内容是规划出目标应用分层分域架构，根据业务架构规划目标应用域、应用组和目标应用组件，形成目标应用架构逻辑视图和系统视图。从功能视角出发，阐述应用组件各自及应用架构整体上，如何实现组织的高阶IT需求，并描述主要目标应用组件之间的交互关系。

4.3.1 基本原则

4.3.2 分层分组

对应用架构进行分层的目的是要实现业务与技术分离，降低各层级之间的耦合性，提高各层的灵活性，有利于进行故障隔离，实现架构松耦合。

应用分层可以体现以客户为中心的系统服务和交互模式，提供面向客户服务的应用架构视图。

对应用分组的目的是要体现业务功能的分类和聚合，把具有紧密关联的应用或功能内聚为一个组，可以指导应用系统建设，实现系统内高内聚，系统间低耦合，减少重复建设。

4.4 数据架构

数据架构描述了组织的逻辑和物理数据资产以及相关数据管理资源的结构。数据架构的主要内容涉及数据全生命周期之下的架构规划，包括数据的产生、流转、整合、应用、归档和消亡。数据架构关注数据所处的生命周期环节中数据被操作的特征和数据类型、数据量、数据技术处理的发展、数据的管控策略等数据领域的概念相关。

4.4.1 发展演进

作为信息系统架构的组成，数据架构在不同时代其形态也是不一样，它是随着信息技术的不断发展而向前演进，主要经历了单体应用架构时代、数据仓库时代和大数据时代等。

1.单体应用架构时代

在信息化早期 (20世纪80年代)，这个时期数据管理的概念还在萌芽期，数据架构比较简单，主要就是数据模型、数据库设计，满足系统业务使用即可。

2.数据仓库时代

一种面向主题的、集成的、用于数据分析的全新架构诞生了它就是数据仓库。数据仓库系统的主要应用是OLAP，支持复杂的分析操作，侧重决策支持，并且提供直观易懂的查询结果。这个阶段，数据架构不仅关注数据模型，还关注数据的分布和流向。

3.大数据时代

大数据技术的兴起，让组织能够更加灵活高效地使用自己的数据，从数据中提取出更多重 要的价值。从批处理到流处理，从大集中到分布式，从批流一体到全量实时。

4.4.2 基本原则

4.5 技术原则

4.5.1 基本原则