來自阿里CTO張建鋒對阿里中臺戰(zhàn)略思想與架構實戰(zhàn)的深度評價：

本篇講述了阿里巴巴的技術發(fā)展史，同時也是一部 互聯(lián)網技術架構的實踐與發(fā)展史。

為一個復雜的、高速發(fā)展的業(yè)務構建一個技術系統(tǒng)是一個巨大的挑戰(zhàn)。阿里巴巴集團主要是以電子商務、支付為業(yè)務主體，這類系統(tǒng)都是復雜的商業(yè)系統(tǒng)。這個業(yè)務又承載于互聯(lián)網之上，互聯(lián)網又具有海量的訪問請求與數據。這兩者的結合，形成了阿里巴巴集團的業(yè)務系統(tǒng)的關鍵特點。

不同于搜索、社交之類的應用系統(tǒng)，電子商務、支付的業(yè)務特性決定了其必須有很高的穩(wěn)定性與可靠性。用戶在使用搜索引擎的時候，哪怕丟失了一半的搜索結果，用戶可能都沒有覺察。但在電子商應用中，每一筆訂單、 每-一個狀態(tài)、每一次支付都不能有絲毫差錯。與此同時，像雙十一-這種業(yè)務高峰時刻，每秒鐘就需要處理十萬筆以上的訂單。高可用、海量、復雜的業(yè)務邏輯交織在- -起，是阿里巴巴業(yè)務系統(tǒng)的主要挑戰(zhàn)。

阿里巴巴集團為了應對這些挑戰(zhàn)，在技術上、組織架構上都進行了廣泛的實踐。

并進一步將此種實踐提升至中臺這樣的概念。

阿里巴巴集團在很多技術方面進行了不斷的探索，如數據庫的水平擴展、復雜業(yè)務系統(tǒng)的結構化與服務化、大型系統(tǒng)的消息處理、關鍵業(yè)務系統(tǒng)的實時調控等。

在數據庫層面，阿里巴巴很早就啟動了去IOE的項目,本質上是想解決大規(guī)模數據的線性可擴展問題，包括存儲與訪問兩個方面。為了實現(xiàn)這個目標，發(fā)展了一系列的中間件來支撐這種新的架構。

隨著業(yè)務的發(fā)展，阿里巴巴也面臨著復雜業(yè)務系統(tǒng)的解耦問題。在互聯(lián)網行業(yè)，需求的迭代速度非?？?，通常每周都會有數十個功能更新或增加，并要及時發(fā)布。
如何保持業(yè)務相對隔離可以讓工程師大規(guī)模并行工作，傳統(tǒng)上有很多解決方案，如SOA、ESB等,但如何在解耦的同時仍能滿足互聯(lián)網海量訪問且具有高性能的要求，阿里巴巴集團對傳統(tǒng)技術進行了革新，提出了一系列實用的技術方案。

系統(tǒng)規(guī)模進一步變大之后， 需要解決更多、更復雜的問題，比如在全球進行分布式的部署、999%以上的高可用、容災等，這對系統(tǒng)的架構與設計提出了更多的挑戰(zhàn)。

解決了系統(tǒng)的靜態(tài)架構之外，很快就會發(fā)現(xiàn)，像此類復雜的企業(yè)級互聯(lián)網應用需要在運行時可以全程進行動態(tài)感知與管理，不僅要有全部的監(jiān)控能力，更要根據業(yè)務流量進行業(yè)務的優(yōu)雅降級，確保系統(tǒng)高可用等。

我認為本篇將阿里巴巴一系列在工程上的實踐進行了系統(tǒng)的總結，也為進一步的系統(tǒng)演進積累了很好的經驗，打下了堅實的基礎。

企業(yè)T架構轉型之道阿里中臺戰(zhàn)略思想與架構實戰(zhàn)，總共分為三大部分11章的內容，由于細節(jié)內容太多了，只能截圖部分給大家看。

第1章阿里巴巴集團中臺戰(zhàn)略引發(fā)的思考

1.1 阿里巴巴共享業(yè)務事業(yè)部的發(fā)展史

1.2 企業(yè)信息中心發(fā)展的癥結

第2章構建業(yè)務中臺的基共享服務體系

2.1 回歸SOA的本質一服務重用

2.2 服務需要不斷的業(yè)務滋養(yǎng)

2.3 共享服務體系是培育業(yè)務創(chuàng)新的土壤

2.4 賦予業(yè)務快速創(chuàng)新和試錯能力

2.5 為真正發(fā)揮大數據威力做好儲備

2.6 改變組織陣型會帶來組織效能的提升
第3章分布式服務框架的選擇

3.1 淘寶平臺"服務化”歷程

3.2 "中心化"與"去中心化"服務框架的對比

3.3 阿里巴巴分布式服務框架HSF

3.4 關于微服務

第4章共享服務中心建設原則

4.1 淘寶的共享服務中心概貌

4.2 什么是服務中心

4.3 服務中心的劃分原則

第5章數據拆分實現(xiàn)數據庫能力線性擴展

5.1 數據庫瓶頸阻礙業(yè)務的持續(xù)發(fā)展

5.2 數據庫分庫分表的實踐

第6章異步化與緩存原則

6.1 業(yè)務流程異步化

6.2 數據庫事務異步化

6.3 事務與柔性事務

6.4 大促秒殺活動催生緩存技術的高度使用
第7章打造數字化運營能力

7.1業(yè)務 服務化帶來的問題

7.2 鷹眼平臺的架構

7.3 埋點和輸出日志

7.4 海量日志分布式處理平臺

7.5 日志收集控制

7.6 典型業(yè)務場景

第8章打造平臺穩(wěn)定性能力

8.1 限流和降級

8.2 流量調度

8.3 業(yè)務開關

8.4 容量壓測及評估規(guī)劃

8.5 全鏈路壓測平臺

8.6 業(yè)務-致性平臺

第9章共享服務中心對內和對外的協(xié)作共享

9.1 服務化建設野蠻發(fā)展帶來的問題

9.2 共享服務平臺的建設思路

9.3 共享服務平臺與業(yè)務方協(xié)作

9.4 業(yè)務中臺與前端應用協(xié)作

9.5 業(yè)務中臺績效考核

9.6 能力開放是構建生態(tài)的基礎
第10章大型央企互聯(lián)網轉型

10.1 項目背景

10.2 項目實施

10.3 客戶收益

10.4 筆者感想

10.5 項目后記

第11章時尚行業(yè)品牌公司互聯(lián)網轉型

11.1 項目背景

11.2 供應鏈的改造

11.3 基于SCRM的全渠道整合營銷

阿里巴巴中臺實戰(zhàn)學習路線和大中臺、小前臺的技術組織架構

阿里離線和實時大數據分析和機器學習算法大集結