工程化体系建设，让企业数智化转型实现高效益

来源：河北用友软件总经销　　日期：2023-08-21 11:45

数智化时代，企业的IT架构需要以平台思维，构建能够实现数据打通和IT资产沉淀的体系，为企业提供平台化的技术能力，并以规划作为指引，在指引下统一数据治理，作为统一数智底座。但是复杂的数智化产品以及大型项目，仍面临着一些挑战，比如产品大版本升级流程验证、回退及迁移；项目客开成果发布应用数据迁移；基础环境搭建和稳定运行；项目客户化规范代码和补丁管理；产品需求和问题反馈等。

在7月21-22日，以“数字化转型下的架构升级”为主题的ArchSummit（深圳站）全球架构师峰会上，用友网络副总裁、大型企业客户事业群数智平台事业部总经理罗小江受邀发表主题演讲，分享了大型企业数智化工程体系建设实践，指出了企业数智化转型的效益化之路，即：模式升级、敏捷工程化、更少“能量”。

敏捷工程化、模式升级、更少“能量”

作为企业软件开发中不可或缺的能力要素，工程化能力将企业软件开发的各个环节进行充分的规范化、标准化和自动化，能显著降低开发的时间成本和业务风险。

数智化转型需要建立一套完整机制来保证数据的流动、存储、加工、计算和供给。用友通过实践敏捷工程化，快速响应市场需求，提高生产效率和产品质量。同时，还将传统生产模式向数字化、智能化方向升级，实现生产过程的全流程自动化和智能化。

模式升级

云计算使企业能够将用于软件生产的底层算、存、网、工具剥离，数据与业务解耦，实现共创数智化。让企业自己也能“更聚焦业务”。

敏捷工程化

重塑开发工作流，构建开发人员间新型协作模式，全面提高IT供给能力。用友iuap基于云中间件YMS，实现云上云下一套代码，让企业私有云平台体验到公有云的更新效率，让云下应用升级像AppStore一样简单。云上云下一套代码可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，制作SP补丁从10天降低到1天，制作金盘从以前的一个月降低到2天左右，各领域业务独立的配置从1000个降低到0，极大提升全领域业务板块的统一配置效率，帮助企业快速调整业务。

提供完整的一套质量门禁以及在测试环境、日常环境、预发环境、生产环境等多环境的审批机制，以保障所有产品到达客户端是完备的。它可以检测、保障和提升低代码质量，实时跟踪开发任务，发布过程全景展示；完整的灰度发布机制，可以指定用户分流，保障业务应用平滑升级；在测试环节通过RPA技术，实现自动化测试，减少测试人员及大量时间和成本。

实现智能运维，比如智能分析历史决策数据和情境，支持更快和更准确的未来决策，优化运营。将企业的重点从监控和响应转变为预测及主动干预，以最短的延迟做出主动决策。

建立完整的机制，快速分析与诊断云上难题。通过对用户操作及应用调用链路进行分析，将操作事件按调用先后顺序罗列出来还原用户操作场景，帮助技术人员更精准的诊断问题。通过服务治理平台对服务、API、方法细粒度的管理，能够轻松梳理出服务间的关系，然后通过链路图、拓扑图、瀑布、列表等方式展示，从各维度快速找到问题。然后通过内部各领域业务大量使用，数据各维度分析经验，打磨出业务数据关联分析框架与方案，通过分析可快速获取目前服务性能、调用失败、熔断、限流等问题，优化微服务框架。

更少能量

一、IT架构去“过程化”，用更少能量维持数智化系统持续运行。

VUCA时代，市场变化加速，通过数据来分析和决策的需求，也有了更高的不确定性。当这些需求提出，通过一套复杂的IT流程和漫长的等待，变得不再现实，IT架构的去过程化变得极为重要。

去过程化是指减少或完全去掉原始数据/原子能力与业务需求之间的中间数据/步骤，或使中间数据/步骤无须人为干预，自动化、智能化完成。其可实现架构的简单化、扁平化，同时可对业务需求实时响应，以进一步实现敏捷和创新。架构一开始就放弃“精细梳理方可使用”以及“梳理完成千万别动”思想，用全量原始数据保障读时模式，有助于打破“僵”与“乱”的悖论，使得企业用更少的“能量”便可以维持数字化系统的持续运行。

二、通过低代码快速搭建应用，让“开发者”集中精力至业务逻辑。

在应用开发平台上可以通过拖拉拽这种可视化的方式将封装好的代码块按照业务逻辑搭建应用，并在平台上直接运行。这种极简式的开发模式能极大缩减应用搭建的时间，并且减少人力投入。

三，以更少能量成就企业”敏捷IT”。

构建一个敏捷、高效的IT系统，以应用为中心”的标准化、自动化开发流程，成就敏捷IT。通过构建统一的PaaS平台，可在技术与架构支撑服务化以及微服务的开发和治理，在开发流程和组织协同上起到关键的使能作用。用友iuap以微服务架构支撑服务细粒度、分布式、扩展性和治理能力。通过技术普惠的低代码开发体系，可以支撑IT应用开发，部署，运行敏捷化。

新技术对工程化体系带来发展新方向

随着科技的不断发展，未来的企业需要具备更高效的自动化机制和智能运维能力。通过引入新的技术和工具，我们可以提高生产效率，减少人为错误，并实时监测和诊断系统故障，确保系统的稳定性和可靠性。

一，数据、智能和应用将进一步实现无感知闭环。AI进入普及时代，很多企业开始利用AI来获得竞争优势。同时AI开始反哺数据治理,数据治理将逐渐变成人工智能为主、人工为辅，从流程驱动到数据驱动再到智能驱动的升级。

二、DataOps和MLOps融合。数据工程师甚至业务人员以简单、熟悉的工具/语言，甚至拖拉拽即可在全域数据内使用预置AI算法，打通大数据和人工智能，使得DataOps和MLOps融合，使数据和模型的开发成本大为降低，周期大为缩短。

三，企业服务“大模型”。通过将领域知识，行业知识、行业标准、专利、专用词典等集成起来的数据库和机理模型，进行训练与再创造，提升数字化内容质效，变革人机交互体验。

四，数字碳中和。利用新技术、新材料，通过提高效率、芯片集成度和使用液冷散热等措施，降低5G基站设备功耗。在存储、调度、传输、配置的过程中，充分利用数字技术，使供给和需求有效匹配。另外，通过云服务可提高共享资源的利用率并减少环境影响企业温室气体排放管理软件帮助收集、分析和报告过去、现在和未来的排放数据，实现可持续IT。